Category: AI项目和框架

CoF是什么

CoF（Chain-of-Frames，帧链）是DeepMind推出的新概念，类比于语言模型中的“链式思维”（Chain-of-Thought，CoT）。CoF使视频模型能在时间和空间上进行推理，通过逐帧生成视频解决复杂的视觉任务。例如，Veo 3模型用CoF解决迷宫问题、完成对称性任务或进行简单的视觉类比推理，能力类似于语言模型通过符号推理解决问题，CoF是通过生成连贯的视频帧实现视觉推理，展示了视频模型在通用视觉理解方面的潜力。

CoF的主要功能

• 视觉推理：通过逐帧生成视频，CoF能逐步解决问题，例如在迷宫中找到路径、完成对称性任务或进行视觉类比推理。
• 跨时空操作：对视频中的对象进行操作，例如移动、变形或改变对象的属性，同时保持视频的连贯性。
• 通用视觉理解：CoF帮助视频模型理解物理规则、抽象关系及视觉世界的动态变化，实现通用视觉任务的零样本学习。
• 生成连贯视频：CoF确保生成的视频在时间和空间上是连贯的，使模型能生成符合逻辑和物理规则的视频内容。

CoF的技术原理

• 生成模型：CoF依赖大规模的生成模型，模型通过海量数据进行训练，学习视频的时空结构和动态变化。
• 提示驱动：通过自然语言提示（prompt）和初始图像，模型被引导生成符合任务要求的视频。提示帮助模型理解任务目标，初始图像提供视频的第一帧。
• 逐帧推理：模型逐帧生成视频，每一步都基于前一帧的状态和提示进行推理。逐帧生成的方式类似于语言模型中的链式思维（CoT）。
• 物理和逻辑约束：CoF生成的视频需要符合物理规则和逻辑一致性。例如，物体的运动需要符合物理定律，视频中的对象不能违反现实世界的约束。
• 优化和反馈：通过多次尝试和优化，模型能生成更准确的视频。例如，通过多次生成、选择最优结果，提高任务的成功率。

CoF的项目地址

• 技术论文：https://papers-pdfs.assets.alphaxiv.org/2509.20328v1.pdf

CoF的应用场景

• 迷宫求解：CoF能生成视频，展示一个物体如何在迷宫中找到从起点到终点的路径，逐帧规划最优路线。
• 视觉对称性任务：CoF能生成对称的图案或图像，通过逐帧填充空白部分，完成对称图形的绘制。
• 物理模拟：模拟物理现象，如物体的运动、碰撞和浮力等，生成符合物理规律的视频。
• 图像编辑：用在图像编辑任务，例如背景移除、风格转换、颜色化等，通过逐帧生成视频逐步完成编辑。
• 视觉类比：解决视觉类比问题，例如生成缺失的部分完成一个视觉类比，通过逐帧推理找到正确的解决方案。

StableAvatar是什么

StableAvatar 是复旦大学、微软亚洲研究院等推出的创新音频驱动虚拟形象视频生成模型。模型通过端到端的视频扩散变换器，结合时间步感知音频适配器、音频原生引导机制和动态加权滑动窗口策略，能生成无限长度的高质量虚拟形象视频。模型解决了现有模型在长视频生成中出现的身份一致性、音频同步和视频平滑性问题，显著提升生成视频的自然度和连贯性，适用虚拟现实、数字人创建等场景。

StableAvatar的主要功能

• 高质量长视频生成：支持生成超过3分钟的高质量虚拟形象视频，保持身份一致性和音频同步。
• 无需后处理：直接生成视频，无需使用任何后处理工具（如换脸工具或面部修复模型）。
• 多样化应用：支持全半身、多人物、卡通形象等多种虚拟形象的动画生成，适用虚拟现实、数字人创建、虚拟助手等场景。

StableAvatar的技术原理

• 时间步感知音频适配器：通过时间步感知调制和交叉注意力机制，将音频嵌入与潜在表示和时间步嵌入进行交互，减少潜在分布的误差累积。使扩散模型能够更有效地捕捉音频和潜在特征的联合分布。
• 音频原生引导机制：替代传统的分类自由引导（CFG），直接操纵扩散模型的采样分布，将生成过程引导至联合音频-潜在分布。用扩散模型自身在去噪过程中不断演化的联合音频-潜在预测作为动态引导信号，增强音频同步和面部表情的自然性。
• 动态加权滑动窗口策略：在生成长视频时，通过动态加权滑动窗口策略融合潜在表示，用对数插值动态分配权重，减少视频片段之间的过渡不连续性，提高视频的平滑性。

StableAvatar的项目地址

• 项目官网：https://francis-rings.github.io/StableAvatar/
• GitHub仓库：https://github.com/Francis-Rings/StableAvatar
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/FrancisRing/StableAvatar
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2508.08248

StableAvatar的应用场景

• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：通过生成高质量的虚拟形象视频，为用户提供更加逼真和自然的虚拟现实和增强现实体验，增强用户的沉浸感。
• 虚拟助手和客服：为虚拟助手和客服生成自然的面部表情和动作，根据语音指令进行实时动画响应，提升用户体验。
• 数字人创建：快速生成具有高度一致性和自然动作的数字人视频，支持全半身、多人物和卡通形象等多种形式，满足不同场景的需求。
• 影视制作：用于生成高质量的虚拟角色动画，减少特效制作的时间和成本，提升影视制作的效率和质量。
• 在线教育和培训：为在线教育平台生成虚拟教师或培训师的动画视频，根据语音内容进行自然的表情和动作展示，增强教学的互动性和趣味性。

混元3D-Part是什么

混元3D-Part是腾讯推出的3D生成模型，由P3 – SAM和X – Part组成，首次实现高精度、可控的组件式3D生成，支持50 + 组件自动生成。用户可先用混元3D 2.5或3.0生成整体Mesh，再由P3 – SAM进行自动、精确的组件分割，X – Part将其分解为独立部件，输出高保真、结构一致的部件几何体，同时保持灵活可控性。在游戏建模、3D打印等领域有广泛应用，如将汽车模型拆分车身和轮子，便于游戏绑定滚动逻辑或3D打印分步制作。混元3D – Part生成的模型精度高、可编辑、结构合理，让模型更易编辑、生产和应用。可通过腾讯混元3D创作引擎免费使用。

混元3D-Part的主要功能

• 组件式3D生成：支持50+组件自动生成，可将复杂3D模型分解为独立部件，实现高精度、可控的组件式生成。
• 自动组件分割：通过P3-SAM模型，自动、精确地对3D模型进行语义分割，获取组件的语义特征和边界框。
• 高保真部件输出：X-Part模型将整体Mesh分解为独立部件，输出高保真、结构一致的部件几何体，保持灵活可控性。
• 多领域应用支持：适用于游戏建模、3D打印等领域，如游戏中的组件绑定逻辑优化和3D打印的分步制作。

混元3D-Part的技术原理

• 整体Mesh生成：利用混元3D 2.5或3.0模型，根据用户输入生成整体的3D模型Mesh。
• 组件分割：通过P3 – SAM模型，对生成的整体Mesh进行语义分割，自动识别并提取出各个组件的语义特征和边界框，实现组件的精确分割。
• 部件几何体生成：X – Part模型基于分割结果，将整体Mesh分解为独立的部件几何体，输出高保真、结构一致的部件，同时保持模型的灵活可控性。

混元3D-Part的项目地址

• 官网免费使用：腾讯混元3D
• Github仓库：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Part
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Part
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/tencent/Hunyuan3D-Part

混元3D-Part的应用场景

• 游戏建模：将复杂模型如汽车拆分成车身和独立轮子，便于绑定滚动逻辑，提升游戏性能。
• 3D打印：像搭积木一样逐个组件打印，避免大件变形风险，提高打印成功率。
• 工业设计：可对机械零部件进行精确建模和拆分，便于设计优化和装配模拟。
• 影视特效：用于创建复杂的3D场景和道具，支持快速拆分和修改，提升制作效率。
• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：生成高精度的3D模型组件，增强沉浸感和交互性。

混元3D-Omni是什么

混元3D-Omni（Hunyuan3D-Omni）是腾讯混元3D团队提出的3D资产生成框架，通过多种控制信号实现精准的3D模型生成。基于Hunyuan3D 2.1架构，引入了统一的控制编码器，可处理点云、骨骼姿态、边界框等多种控制信号，避免信号混淆。框架采用渐进式、难度感知的采样策略进行训练，优先采样难度较高的信号，提升模型对缺失输入的鲁棒性。Hunyuan3D-Omni支持边界框、骨骼姿态、点云、体素等多种控制方式，可生成具有特定姿态的人物模型、符合边界框约束的模型等，有效解决了传统3D生成中的扭曲、细节缺失等问题。

混元3D-Omni的主要功能

• 多模态控制信号输入：支持点云、骨骼姿态、边界框、体素等多种控制信号输入，通过统一的控制编码器将这些信号转化为模型生成的引导条件，实现精准的3D模型生成。
• 高精度3D模型生成：能够生成高精度的3D模型，有效解决传统3D生成中的扭曲、平面化、细节缺失和比例失调等问题，提升生成模型的质量。
• 几何感知变换：具备几何感知能力，可以对3D模型进行符合几何逻辑的变换，使模型在形状和结构上更加合理和自然。
• 增强生产流程鲁棒性：通过渐进式、难度感知的采样策略训练，增强了模型在面对不同输入条件时的鲁棒性，即使在部分控制信号缺失的情况下也能稳定生成高质量的3D模型。
• 标准化和风格化输出：有助于标准化角色姿态，同时为生成的3D模型提供风格化选项，满足不同场景和需求下的多样化风格要求。

混元3D-Omni的技术原理

• 统一控制编码器：构建统一的控制编码器，将点云、骨骼姿态、边界框、体素等多种控制信号统一表示为点云形式，通过轻量化编码器提取特征，避免控制目标混淆，实现多模态信号的有效融合。
• 渐进式训练策略：采用渐进式、难度感知的采样策略进行训练，为每个样本选取一种控制模态，优先采样难度较高的信号，降低对较易信号的权重，促进稳健的多模态融合，提升模型对缺失输入的鲁棒性。
• 几何感知生成：模型在生成过程中具备几何感知能力，能够理解输入信号的几何特性，从而生成符合几何逻辑的3D模型，避免生成扭曲、平面化或比例失调的模型，提升生成精度。
• 基于扩散模型的生成机制：利用扩散模型的原理，通过逐步去除噪声来生成3D模型。在生成过程中，控制信号作为条件引导模型生成符合要求的3D资产，实现可控的3D生成。
• 模型架构扩展：继承并扩展了Hunyuan3D 2.1的架构，在保留原有优势的基础上，增加了对多种控制信号的处理能力，提升了模型的整体性能和生成质量。

混元3D-Omni的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Omni
• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Omni
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2509.21245

混元3D-Omni的应用场景

• 游戏开发：快速生成高质量的3D角色、道具和场景，提升开发效率，降低制作成本。
• 影视制作：用于创建逼真的3D特效和动画，加速制作流程，提高视觉效果质量。
• 建筑设计：生成建筑模型和室内设计的3D资产，辅助设计和可视化。
• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：创建沉浸式的3D环境和交互对象，提升用户体验。
• 工业设计：生成产品原型和零部件的3D模型，用于设计验证和展示。
• 教育与培训：创建3D教学资源，如虚拟实验室、历史场景重现等，增强学习效果。

GDPVAL是什么

GDPval 是 OpenAI 推出的全新评估框架，用在衡量 AI 模型在真实经济价值任务上的表现。GDPval 从美国 GDP 贡献最大的 9 个行业中选取 44 种职业，设计 1320 个真实任务（开源版本包含 220 个），涵盖软件开发、法律文书、机械工程、护理计划等多个领域。任务由平均有 14 年经验的专业人士设计，经过多轮审核，确保贴近实际工作场景。GDPval 的目标是通过真实任务评估 AI 的经济价值，帮助人们更好地理解 AI 在现实世界中的应用潜力。

GDPVAL的主要功能

• 评估 AI 的经济价值：通过真实任务衡量 AI 模型在经济上有价值的工作中的表现，帮助理解 AI 在现实世界中的应用潜力。
• 覆盖多样化职业：选取 44 种职业（如软件开发、法律、护理等），涵盖 9 个对美国 GDP 贡献最大的行业，确保评估的广泛性和代表性。
• 贴近实际工作场景：任务设计基于真实工作产品（如法律简报、工程蓝图等），包含参考文件和上下文，交付物包括文档、幻灯片、图表等。
• 专家审核与评分：任务由平均 14 年经验的专业人士设计，经过多轮审核。评分由同行业专家完成，确保评估的准确性和可靠性。
• 助力 AI 进步：通过真实任务评估，为 AI 模型的改进提供方向，推动 AI 技术的发展。

GDPVAL的技术原理

• 任务设计：基于美国 GDP 贡献最大的 9 个行业（如金融、医疗、制造等）。从每个行业中选取工资总额贡献最大的 5 个职业，且职业必须以知识工作为主（至少 60% 的任务不涉及体力劳动）。由平均 14 年经验的专业人士设计任务，每个任务经过多轮审核，确保代表性和可行性。
• 评估过程：由同行业专家对 AI 生成的输出与人类专家的工作进行盲评，评分标准包括“更好”“相当”“更差”。开发一个“自动评分器”（AI 系统），用在预测人类专家的评分，作为实验性研究工具。
• 数据收集与分析：任务数据来自真实工作场景，包含多种交付物（如文档、幻灯片、图表等）。通过对比不同 AI 模型的输出，分析在不同任务中的表现，评估模型的进步趋势。

GDPVAL的项目地址

• 项目官网：https://openai.com/index/gdpval/
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/openai/gdpval
• 技术论文：https://cdn.openai.com/pdf/d5eb7428-c4e9-4a33-bd86-86dd4bcf12ce/GDPval.pdf

GDPVAL的应用场景

• AI 模型性能评估：用在评估 AI 模型在真实经济任务中的表现，帮助开发者和研究人员了解模型在实际工作场景中的能力。
• 行业专家与 AI 的协同工作：提供一个框架，帮助行业专家评估 AI 在职业任务中的应用潜力，更好地实现人机协作。
• 职业培训与发展：评估结果为职业培训提供参考，帮助从业者了解 AI 的能力范围，更好地规划职业发展路径。
• 企业决策支持：企业决定是否采用 AI 模型来优化业务流程，特别是在成本和效率方面。

Spark Chemistry-X1-13B是什么

Spark Chemistry-X1-13B 是科大讯飞开源的化学专业大型语言模型。模型基于讯飞星火X1-0420大模型，经过多种化学任务数据集的微调，具备卓越的复杂化学问题解决能力，同时保持强大的通用性。模型基于新的注意力掩码机制，结合长思维链和快思考，有效防止不同推理模式之间的干扰。模型在高等知识问答、化学名称转换和分子性质预测等任务上表现出色，能助力化学科研工作的高效推进，激发跨领域创新，推动化学技术研究的深远探索。

Spark Chemistry-X1-13B的主要功能

• 化学问题解答：高效解答复杂的化学问题，涵盖从基础化学知识到高级研究领域的各类问题。
• 分子性质预测：准确预测分子的物理、化学性质，如分子量、极性、反应活性等，助力化学研究和药物设计。
• 化学名称转换：快速实现化学物质名称与化学式、结构式的相互转换，方便科研人员进行文献检索和实验设计。
• 化学知识检索：提供化学领域的知识检索服务，帮助用户快速获取相关化学概念、理论和实验方法。
• 跨领域应用：支持计算机科学、生物学等多学科与化学的交叉应用，激发创新研究方向。

Spark Chemistry-X1-13B的技术原理

• 基于大语言模型微调：模型基于讯飞星火X1-0420大模型，通过在多种化学任务数据集上进行微调，具备专业的化学知识和推理能力。
• 长思维链与快思考结合：模型结合长思维链（深度推理）和快思考（快速响应），能处理复杂问题的同时保持高效性。
• 注意力掩码机制：基于新的注意力掩码机制，将不同推理模式的训练阶段解耦，有效防止混合模式数据分布之间的干扰，提升模型的稳定性和准确性。
• 多阶段优化：针对高等知识问答、化学名称转换和分子性质预测等专门任务进行多阶段优化，进一步提升模型在关键任务上的表现。

Spark Chemistry-X1-13B的项目地址

• 魔搭社区：https://modelscope.cn/models/iflytek/Spark-Chemistry-X1-13B

Spark Chemistry-X1-13B的应用场景

• 化学研究与实验设计：帮助研究人员快速预测分子性质，优化实验方案，加速化学研究进程。
• 药物研发：辅助药物设计，预测化合物的活性和药理性质，提高研发效率。
• 化学教育：为学生和教师提供化学知识解答和概念解释，增强教学互动性。
• 材料科学：预测材料的化学性质，助力新材料的研发和应用。
• 跨学科研究：结合生物学、物理学等学科，推动多领域交叉研究的创新。

FLM-Audio是什么

FLM-Audio 是北京智源人工智能研究院联合 Spin Matrix 与新加坡南洋理工大学共同发布的原生全双工音频对话大模型，支持中文和英文。采用原生全双工架构，可在每个时间步合并听觉、说话和独白通道，避免传统时分复用方案的高延迟问题。其独特的自然独白与双重训练范式，使模型在对话中更接近人类的自然交流方式，有效解决了异步对齐问题。FLM-Audio 仅用 100 万小时数据训练，数据量大幅减少，但回复质量高且响应敏捷自然，对噪声和用户打断也有较强鲁棒性。

FLM-Audio的主要功能

FLM-Audio的技术原理

• 原生全双工架构：模型设计支持同时进行语音输入和输出，能实时处理语音流，实现边听边说的交互模式。
• 自然独白训练：采用连续句段与停顿组成的“自然独白”代替逐词对齐，更接近人类真实说话方式，提升语音交互的自然度。
• 双重训练策略：通过将独白交替放在音频首尾进行训练，强化语言与声学语义的对齐，提高模型对语音内容的理解和生成能力。
• 小数据高效训练：利用少量音频数据（约100万小时）训练出高参数量模型，通过优化训练方法和架构，实现低延迟和高鲁棒性。

FLM-Audio的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/cofe-ai/flm-audio
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/CofeAI/FLM-Audio
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2509.02521

FLM-Audio的应用场景

SimpleFold是什么

SimpleFold 是苹果公司推出的轻量级蛋白质折叠预测 AI 模型。模型基于流匹配（Flow Matching）技术，跳过多序列比对（MSA）等复杂模块，直接从随机噪声生成蛋白质的三维结构，大幅降低计算成本。在 CAMEO22 和 CASP14 等权威基准测试中，SimpleFold 表现出色，无需昂贵的多序列比对和三角注意机制，能达到与顶尖模型（如 AlphaFold2、RoseTTAFold2）相当的性能，且小规模版本（如 SimpleFold-100M）同样具有高效性和竞争力。

SimpleFold的主要功能

• 高效预测蛋白质三维结构：从氨基酸序列快速生成蛋白质的三维结构。
• 降低计算成本：相比传统模型（如 AlphaFold2），大幅减少计算资源消耗。
• 支持科研与应用：助力药物研发、新材料探索等领域的高效研究。

SimpleFold的技术原理

• 流匹配模型（Flow Matching）：流匹配模型是 SimpleFold 的核心，通过学习从随机噪声到目标数据的平滑路径，直接生成蛋白质的三维结构。基于连续时间的随机微分方程（SDE），能显著减少计算步骤和资源消耗，相比传统扩散模型更加高效。
• 不依赖复杂模块：SimpleFold 不依赖于多序列比对（MSA）、成对交互图和三角更新等传统蛋白质折叠模型中常用的复杂模块。简化设计降低了计算复杂度，使模型更加灵活和易于扩展。
• 通用架构模块：基于通用的神经网络架构，不是针对蛋白质折叠任务定制的复杂架构。使模型更加灵活，能适应不同的蛋白质结构预测任务。同时，通过增加模型的参数规模和训练数据量，SimpleFold 的性能能进一步提升。

SimpleFold的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/apple/ml-simplefold
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2509.18480v1

SimpleFold的应用场景

• 药物研发：通过快速准确预测蛋白质结构，加速药物设计和筛选过程，降低研发成本。
• 疾病研究：帮助科学家理解蛋白质在疾病中的作用，为开发治疗方法提供依据。
• 新材料开发：预测蛋白质的三维结构，为生物材料和纳米技术的创新提供支持。
• 基础科学研究：简化蛋白质折叠研究流程，助力学术界深入探索生物分子的结构与功能。
• 生物技术应用：在酶工程、疫苗设计等领域，用 SimpleFold 提高效率和精准度。

AudioFly是什么

AudioFly 是科大讯飞开源的文本生成音效的AI模型。模型用潜在扩散模型架构，拥有10亿参数，通过大量开放数据集（如AudioSet、AudioCaps、TUT）及内部专有数据训练而成。AudioFly 能根据文本描述生成高质量音频，采样率高达44.1kHz，生成的音效与文本描述高度匹配。模型在单事件和多事件场景下均表现出色，在AudioCaps数据集上性能卓越，超越以往的音频生成模型。AudioFly 适用短视频配音、有声故事生成等领域，为声音创作带来无限可能。

AudioFly的主要功能

• 文本到音效生成：根据用户输入的文本描述生成对应的音效。例如，输入“雷声在远处轰鸣”，模型能生成相应的雷声音效。
• 高质量音频输出：生成的音频采样率为44.1kHz，音质清晰，适合多种应用场景。
• 多场景支持：支持单事件（如“狗叫”）和多事件（如“狗叫和风声”）场景的音效生成，能准确反映描述内容。
• 高效生成：基于先进的扩散模型架构，生成过程高效，能快速响应用户需求。

AudioFly的技术原理

• 潜在扩散模型（LDM）架构：AudioFly 用潜在扩散模型架构，一种基于深度学习的生成模型。模型通过逐步去除噪声生成目标音频，类似于图像生成中的扩散过程。
• 大规模数据训练：模型在大量开放数据集（如 AudioSet、AudioCaps、TUT）及内部专有数据上进行训练，数据涵盖各种音效和场景，使模型能生成多样化的音效。
• 特征对齐：通过优化模型的训练目标，确保生成的音频在特征上与真实音频高度一致，同时在内容上与文本描述紧密对齐。

AudioFly的项目地址

• 魔搭社区：https://modelscope.cn/models/iflytek/AudioFly

AudioFly的应用场景

• 短视频配音：为短视频快速生成匹配的音效，提升视频的吸引力和沉浸感。
• 有声故事创作：根据文字内容生成音效，增强故事的氛围和情感表达。
• 影视音效制作：辅助影视制作团队快速生成所需的音效，提高制作效率。
• 游戏音效设计：为游戏场景生成实时音效，增强玩家的沉浸感和体验。
• 广告与营销：为广告视频或音频内容生成定制音效，提升广告的吸引力和记忆点。

Vidu Q2是什么

Vidu Q2是生数科技推出的新一代图生视频大模型，实现了AI视频生成技术从“视频生成”到“演技生成”的跨越，标志着AI视频进入追求“神似”的新纪元。Vidu Q2能生成极其细腻的面部微表情，使数字角色展现出生动且具感染力的演技，可胜任复杂表情变化的文戏、多人打斗场景的武戏及大片炫酷特效。在镜头语言上更丰富，可实现从宏观全景到微观特写的快速切换，复杂运镜秒级精准可控；语义理解更准确，创作者可直接将创意转化为想要的视频画面；提供2-8秒的视频时长选择，以及闪电模式和电影大片模式，满足不同场景需求。

Vidu Q2的主要功能

• 图生视频：能生成高质量、高表现力的视频内容，涵盖复杂表情变化的文戏、多人打斗场景的武戏以及大片中的炫酷特效，让AI角色展现出生动且具感染力的演技。
• 首尾帧视频：提供视频的首尾帧，方便用户快速了解视频内容和进行编辑，提高创作效率。
• 时长可选：支持2-8秒的视频时长选择，满足创作者在不同场景下的叙事需求，提供更灵活的创作空间。
• 电影大片及闪电出片模式：电影大片模式满足对复杂表演、运镜等有更高要求的用户，适合制作高质量视频；闪电模式则能在20秒内生成5秒1080P视频片段，满足极速出片需求。

Vidu Q2的技术亮点

• AI演技更生动：Vidu Q2能生成极其细腻的面部微表情，如嘴角抽动、眼神犹豫等，使数字角色表演生动且具感染力，可胜任复杂表情变化的文戏、多人打斗场景的武戏及大片炫酷特效。
• 镜头语言更丰富：可轻松实现从宏观全景到微观特写的快速切换，复杂运镜秒级精准可控，能营造更具冲击力的视觉效果，满足广告电商、影视动漫等复杂运镜需求。
• 语义理解更准确：在上下文推理、图像及语义理解和物理仿真能力上提升，对提示词遵从性飞跃，创作者可直接将创意转化为想要的视频画面，大幅减少生成次数。
• 时长选择更自由：提供2-8秒时长随心选，满足创作者不同场景叙事需求，还有闪电模式和电影大片模式，闪电模式下20秒能生成5秒1080P视频片段。

如何使用Vidu Q2

• 选择平台：用户可以根据自身需求选择使用Vidu的官网网页版，进入图生视频，选择Vidu Q2模型，或使用App版或通过API接入的方式进行创作。
• 输入素材：在创作界面中，用户可以输入相关的文字提示词、上传图片或视频素材，以指导Vidu Q2生成符合要求的视频内容。
• 选择模式：根据生成需求，用户可以选择闪电模式快速生成视频，或选择电影大片模式以获得更高质量、更复杂的表演和运镜效果。
• 设置参数：用户可以设置视频的时长（2-8秒），选择首尾帧功能来快速预览视频的关键帧，以便更好地进行编辑和调整。
• 生成视频：完成上述设置后，点击生成按钮，Vidu Q2将根据输入的素材和参数生成相应的视频内容。
• 编辑与导出：生成视频后，用户可以在平台上进行简单的编辑，如剪辑、添加特效等，最后将视频导出并保存到本地或分享到社交媒体等平台。

Vidu Q2的应用场景

• 影视制作：用于生成影视剧中复杂的情感表达、动作场景和特效画面，提升制作效率，降低拍摄成本。
• 广告营销：快速生成具有吸引力的广告视频，满足不同品牌和产品的创意需求，提高广告内容的多样性和吸引力。
• 短视频创作：帮助创作者快速生成高质量的短视频内容，丰富视频表现形式，提升用户参与度和观看体验。
• 动画制作：生成动画角色的细腻表情和流畅动作，提升动画作品的质量和情感表达能力。
• 虚拟人交互：为虚拟人提供生动的表演能力，增强虚拟人与用户之间的互动性和真实感。
• 教育与培训：创建教育视频，通过生动的表演和场景模拟，提高教学内容的趣味性和吸引力。