Представляем Vidu Reference-to-Video Q1 на WaveSpeedAI

Ландшафт генерации видео на основе ИИ только что сделал значительный скачок вперед. Мы рады объявить, что Vidu Reference-to-Video Q1 теперь доступен на WaveSpeedAI, принося технологию обеспечения консистентности множественных сущностей, ведущую в отрасли, создателям, маркетологам и разработчикам по всему миру.

Разработанный компанией ShengShu Technology в сотрудничестве с Университетом Цинхуа—одной из пионерских команд в исследовании моделей диффузионной вероятности с 2022 года—Vidu Q1 представляет собой прорыв в сохранении визуальной идентичности в сгенерированном ИИ видеоконтенте. Независимо от того, анимируете ли вы персонажей, демонстрируете товары или создаете контент с брендированием, эта модель гарантирует, что ваши объекты выглядят именно так, как задумано, на протяжении каждого кадра.

Что такое Vidu Reference-to-Video Q1?

Vidu Reference-to-Video Q1 — это мультимодальная модель генерации видео на основе ИИ, которая создает высококачественные 5-секундные видео, управляемые эталонными изображениями. В отличие от традиционных инструментов преобразования текста в видео, которые испытывают трудности с консистентностью, эта модель использует продвинутое семантическое понимание для сохранения визуальной идентичности, цветового тона и текстуры каждого определяемого вами объекта.

Технология основана на архитектуре U-ViT компании ShengShu, которая предшествует даже подходу диффузионного трансформатора (DiT), используемому другими крупными платформами видео ИИ. Это архитектурное основание позволяет Vidu Q1 понимать не только то, что показывают ваши эталонные изображения, но и то, как они связаны с вашими текстовыми подсказками—автоматически генерируя и интегрируя элементы, описанные в вашей подсказке, даже если их нет в исходных изображениях.

Как заявил Ло Ихан, генеральный директор ShengShu Technology, при объявлении обновления с несколькими ссылками: «Это обновление преодолевает пределы того, что создатели думали, что они могут делать с видео ИИ. Мы приближаемся к возможности создавать полностью реализованные сцены с подробным составом персонажей, объектов и фонов».

Ключевые возможности

Консистентность множественных сущностей

Главная особенность Vidu Q1 — это его способность сохранять идеальную визуальную консистентность в динамических последовательностях движения. Загружайте ссылки на несколько объектов—персонажей, товаров, окружение—и модель сохраняет внешний вид, текстуру и цветовую палитру каждого на протяжении всего сгенерированного видео. Эта технология была описана как «первая в отрасли» когда Vidu 1.5 ее представил, и Q1 идет еще дальше.

Гибкий вввод нескольких изображений

Поддержка 1-7 эталонных изображений на генерацию дает вам беспрецедентный контроль над сложными сценами. Создавайте визуально насыщенные композиции с несколькими персонажами, реквизитом или фонами без необходимости иметь их в одной комнате во время съемки. Каждое изображение может определять другой элемент вашего финального видео.

Интеллектуальное семантическое понимание

Улучшенный движок семантического понимания — вот что отличает Vidu Q1. Понимая взаимосвязь между вашими эталонными изображениями и текстовыми подсказками, модель может выводить недостающие визуальные элементы. Например, вы можете загрузить изображения человека и городского пейзажа, затем подсказку: «Человек играет на гитаре, прогуливаясь по городу на закате». Даже без ссылки на гитару Vidu Q1 генерирует и интегрирует инструмент безупречно, сохраняя визуальную консистентность.

Кинематографическая генерация движения

Каждый выход отличается плавным движением камеры, переходами окружающей сцены и реалистичными эффектами параллакса. Модель добавляет профессиональное движение, которое преобразует статические ссылки в динамичный, привлекательный видеоконтент, подходящий для коммерческого использования.

Настраиваемая интенсивность движения

Улучшайте результаты с помощью регулируемых опций амплитуды движения: авто, малое, среднее или большое. Этот контроль позволяет вам согласовать стиль анимации с вашими конкретными требованиями проекта, будь то субтильное вращение продукта или драматичные движения персонажа.

Применение в реальных сценариях

Видео товаров электронной коммерции

По данным исследования HubSpot, 88% потребителей были убеждены купить товар после просмотра видео бренда. Vidu Reference-to-Video Q1 позволяет брендам электронной коммерции создавать убедительные демонстрации товаров в масштабе. Загружайте изображения товаров с разных углов, описывайте нужную вам сцену и генерируйте профессиональный видеоконтент без традиционных затрат на производство. Компании, использующие ИИ для создания видео, сообщают об завершении проектов на 60% быстрее, чем традиционными методами.

Кампании брендового маркетинга

Сохраняйте консистентность персонажа и элементов бренда во всех рекламных кампаниях. Используйте одни и те же эталонные изображения для создания нескольких видео с разными сценариями, гарантируя, что ваш талисман бренда, представитель или товар выглядит идентично в каждом фрагменте контента—возможность, которая ранее требовала дорогостоящей работы VFX.

Создание контента для социальных сетей

Скорость и доступность генерирования видео с помощью ИИ делают его идеальным для постоянных потребностей в контенте маркетинга социальных сетей. Быстро создавайте вариации видео товаров, анимации персонажей или фирменного контента, сохраняя при этом визуальную консистентность, которая строит узнаваемость бренда.

Анимация и повествование

Создатели могут разрабатывать персонажей и сцены, которые сохраняются в нескольких видеопоколениях. Это открывает возможности для сериализованного контента, концепций анимационных серий или рабочих процессов раскадровки видео, где визуальная преемственность имеет важное значение.

Мода и одежда

Анимируйте одежду на моделях, демонстрируйте аксессуары в движении или создавайте видео лукбуков, которые подчеркивают текстуру и движение. Мультиссылочная возможность означает, что вы можете объединить изображения предметов одежды, ссылки на моделей и фоны сцен в связный модный контент.

Начало работы на WaveSpeedAI

Доступ к Vidu Reference-to-Video Q1 через WaveSpeedAI занимает всего несколько минут:

Посетите страницу модели на wavespeed.ai/models/vidu/reference-to-video-q1
Загрузите ваши эталонные изображения (1-7 изображений в формате PNG, JPEG или JPG)
Напишите свою подсказку описывающую желаемое движение, сцену и стиль (до 1500 символов)
Выберите соотношение сторон (16:9, 9:16 или 1:1) и амплитуду движения
Генерируйте ваше 5-секундное видео 720p

Цена проста: $0.40 за генерацию 5-секундного видео. Благодаря инфраструктуре WaveSpeedAI вы получаете быстрые скорости вывода, отсутствие холодных стартов и надежную доступность—что означает, что вы можете быстро перебирать свои творческие проекты без ожидания развертывания инфраструктуры.

Советы для лучших результатов

Используйте четкие, высокого качества эталонные изображения с последовательным освещением
Нумеруйте ваши изображения в подсказках (например, «человек на изображении 1 носит куртку из изображения 2»)
Начните с более простых сцен и меньшего количества ссылок перед попыткой сложных многосущностных композиций
Экспериментируйте с амплитудой движения, чтобы найти нужную энергию для вашего контента

Заключение

Vidu Reference-to-Video Q1 представляет собой подлинный прогресс в том, что возможно с генерацией видео на основе ИИ. Сочетание консистентности множественных сущностей, семантического понимания и гибкого вввода ссылок решает то, что долгое время было ахиллесовой пятой видео ИИ: сохранение визуальной идентичности между кадрами и сценами.

Для создателей и предприятий, ищущих масштабировать производство видео без ущерба качеству или консистентности, эта модель предлагает практический путь вперед. Независимо от того, генерируете ли вы видео товаров, контент бренда или творческие проекты, возможность точно определить, как выглядят объекты—и уверенность в том, что ИИ будет сохранять это определение—изменяет то, что достижимо.

Готовы создавать консистентный, профессиональный видеоконтент ИИ? Попробуйте Vidu Reference-to-Video Q1 на WaveSpeedAI сегодня и почувствуйте разницу, которую делает истинная консистентность множественных сущностей.