萬物皆可參考是種什么體驗？Vidu Q2參考生Pro：特效、演技全都要

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最近，一段「威爾·史密斯吃意面」的今昔對比視頻在社交媒體刷屏，引發了無數感慨。

兩年前，初出茅廬的 AI 視頻還是「抽象鬼畜」的代名詞，五官亂飛、邏輯崩壞；僅僅兩年過去，當同一主題再次被演繹，從吞咽時肌肉的牽動，到光影在面部的細膩流轉，AI 已進化至「惟妙惟肖」的真·智能水準。

這兩年，濃縮了 AI 視頻生成行業翻天覆地的技術躍遷。然而，行業并未止步于畫質的內卷。在各家廠商競逐「可控性」高地的當下，AI 視頻正站在一個關鍵轉折點：從解決「有沒有」，到追求「精不精」

回顧 Vidu 的進化之路：2025 年 9 月，Vidu Q2 全球首發，以驚艷的圖生視頻、參考生視頻能力技驚四座；12 月，Q2「生圖全家桶」上線，首日突破 50 萬次的使用量，印證了市場對高質量生成的渴望。

昨天，Vidu Q2 參考生 Pro 正式發布。

登陸Vidu.cn或 Vidu API：platform.vidu.cn，體驗最新產品功能。

短短數月，它完成了從「生成」到「編輯」的閉環，更推出了全球首個「萬物可參考」的視頻模型，將參考模態從靜態圖像一舉擴展至動態視頻與多維元素。其全新 Slogan「視頻參考，創想無限」，不再是一句營銷口號，而是對 AI 視頻生產流的一次底層重構。

此次更新帶來了兩大功能亮點，重新定義了 AI 的「模仿」與「創造」：

• 視頻參考：特效與演技的「萬能格式刷」

Vidu Q2 參考生 Pro 不僅極大豐富了參考類型（涵蓋人物、場景、特效、表情、動作、材質紋理等），更在模態上實現了質的飛躍。

作為全球首個「萬物可參考」的視頻模型，它打破了圖片的束縛，能同時處理多段視頻素材。只需輸入參考視頻，無論是百萬級的電影特效、細膩的微表情，還是復雜的流體紋理，都能實現一鍵遷移。它能精準拿捏細微情緒，讓演技自然可信，讓特效落地生根。

• 視頻編輯：不再「牽一發而動全身」

基于強大的視頻參考能力，Vidu 讓視頻編輯告別了不可預測的抽卡。

Vidu Q2 參考生 Pro 支持對視頻內元素的精準增、刪、改、減：從改變人物站位、調整畫幅比例，到更換背景、美顏美發，甚至進行復合編輯，均可通過參考指令一鍵達成。得益于支持 2 個視頻 + 4 張圖片的多模態高并發輸入能力，即便歷經多次復合編輯，視頻的核心元素與畫面一致性依然穩如磐石。

話不多說，我們直接上手體驗。

從「抽卡」到「精修」，

這回是真的嗎？

Slogan 里的「視頻參考」到底成色幾何？為了驗證它是否真能讓人一鍵化身「AI 影帝」并擁有隨心所欲的控制力，我們設計了三個測試場景，實測它在多視頻參考與細節增刪上的真實表現。

場景一：一鍵復刻，演技與特效的「神形合一」

動作捕捉和百萬特效并不是新鮮事，還記得《阿凡達》拍攝時，卡梅隆是用怎樣復雜的設備與調度才完美呈現了納美人的世界嗎？此前 AI 往往只能捕捉大概的肢體動作，一旦涉及到人物外觀的劇烈變形或特效加載，一直是災難現場（參考兩年前的威爾·史密斯）。

先看官方演示：讓指定人物完美復刻《X 戰警》中魔形女的變身過程。

輸入：

輸出：

這效果，只能說「百萬特效一鍵白嫖」真不是吹的。這不僅是視覺層面的「高保真」，更是對傳統特效制作邏輯的降維打擊。

以往需要專業團隊耗時數周、燃燒經費才能實現的流體變形與高精特效，如今被 Vidu Q2 參考生 Pro 壓縮至邊際成本幾近歸零。這種生產力的躍遷，意味著影視創作將告別「唯預算論」的舊時代。當工業級特效不再是昂貴的奢侈品，創作者的想象力，將成為衡量作品價值的唯一天花板。

那 AI 的演技如何呢？我們玩個大的，讓 Vidu 挑戰張曼玉在《甜蜜蜜》中的經典哭戲。

我們上傳了原片作為參考，要求生成的虛擬角色復刻這一瞬間：

輸出：

有一說一，AI 復刻得相當傳神，眉眼間的情緒流轉非常到位。

這種高精度的神態捕捉與生成能力，若應用到具體產業，將極大拓展制作流程的想象空間。對于短劇市場而言，這意味著創意的可視化門檻被進一步降低。創作者可以利用技術手段，將抽象的劇本快速轉化為情緒飽滿的視覺素材，讓好的故事不再受限于初期制作條件的簡陋。

在影視制作前期，它能升級為更直觀的 Previz（預演）工具，讓導演在開機前就能看到帶有情緒色彩的動態分鏡，輔助藝術決策；而在動漫領域，這種技術或許能成為傳統轉描工藝的智能化升級，將真人表演的細膩韻律轉化為特定畫風的動畫，助力跨次元創作更高效地落地。

接下來是「多視頻參考」的整活時間，我們同時上傳沈騰老師和怪盜基德的經典片段。

讓 Vidu 給人物換上沈騰老師的衣服并模仿他的動作，再配上怪盜基德的眼鏡和帽子，看看喜劇之王和二次元男神會碰撞出什么火花：

輸出：

效果肉眼可見的絲滑，手部動作完美復刻，鏡片高光隨著人物的頭部晃動產生符合物理規律的動態反射，帽子邊緣的遮擋關系也處理得嚴絲合縫，整體的服飾光影以及人物的神韻都維持了極高的統一度。

通過以上測試我們發現，這一次 AI 不僅「接住了戲」，更自帶了百萬級的特效光環。它不再只是機械地復制骨骼點位，而是展現了一種驚人的「表演-特效」同步率：在完美駕馭魔形女變身這種極高難度的流體與紋理形變的同時，它還能讀懂參考視頻中眉頭微蹙、眼神流轉等情緒代碼。

對于創作者而言，這意味著你能同時驅動虛擬角色的皮囊與靈魂，跳過繁瑣后期，真正實現「一人就是一支特效劇組」。

場景二：一鍵換紋理，萬物皆可「換皮」

前面展示了 AI 對動態表演的駕馭，接下來看看視頻生成的另一個核心命題：質感。

紋理本質上決定了視頻畫面的「味道」。在 Vidu Q2 參考生 Pro 中，參考生視頻中的材質紋理遷移，意味著 AI 已經不再停留于簡單的像素模仿，而是開始真正習得了一門「質感語言」。

它不是將一張貼圖生硬地包裹在物體表面，而是理解了光線如何在不同材質上折射、粗糙度如何影響視覺反饋。這種能力的涌現，讓 AI 視頻從「看起來像」進化到了「感覺是真的」。

先看官方如何處理復雜的紋理：將一個普通的杯子瞬間「燒制」成青花瓷。

可以看到，青花瓷特有的釉面反光與杯身曲面嚴絲合縫，毫無懸浮的「貼圖感」，仿佛 AI 在數字世界里重新進行了一次物理建模。

切換整體風格也不在話下，比如瞬間變為粘土風：

那如果是我隨手在宜家拍的一只毛絨小狗呢，Vidu 能否打破次元壁，隨意改變它的世界？

我們先把這張靜態照片交給 Vidu，讓它生成一段基礎視頻：

可以看到，Vidu 不僅讓小狗動了起來，更關鍵的是，它精準構建了畫面的 3D 空間關系，不僅完美還原了周圍環境，還保持了毛絨質感的穩定性。這為我們接下來的「魔改」打好了底子。

接著，我們嘗試把小狗面前最大的碗換成藍色的：

效果可以說是非常驚艷。AI 真正理解了物體的 3D 結構和光影關系，讓這種「換皮」不再是簡單的濾鏡疊加，而是物理層面的重構。

場景三：一鍵精準修改，完美主義的救星

視頻生成的構圖和光影都很完美，偏偏主角沒戴墨鏡，或者背景里亂入了一個垃圾桶。

以前的解決辦法？只能把 Prompt 改了又改，重跑 10 次模型，祈禱 AI 下一次能「蒙」對。Vidu Q2 參考生 Pro 這次更新的視頻編輯功能直擊痛點。

還是用前面宜家小狗的視頻，我們試著要求刪掉綠色的餐具，然后在藍色碗里放一個蘋果，看看效果怎么樣：

可以看到，綠色的餐具被完美消除，藍色碗中增加了一個看起來非常新鮮的蘋果。

而在官方演示中，這種能力表現得更為驚人：

手指和手掌的結構一直是 AI 視頻生成的「阿喀琉斯之踵」。在這個案例中，Vidu 不僅完美抹去了手機，更「腦補」出了被手機遮擋的手指細節和掌紋。這種感覺，就像是把 Photoshop 里的「橡皮擦」和「內容識別填充」搬進了視頻里。

當然，客觀地說，在實測中我們也發現，面對極度復雜的畫面或混亂背景時，AI 偶爾也會出現變形或修補痕跡，但相比以前「這也變了、那也歪了」的崩潰體驗，現在的可用性已經實現了從 0 到 1 的質變。

對于必須摳細節的創作者來說，這不僅是技術的進步，更是直接省掉了無數次「重新抽卡」的垃圾時間。

結語

小時候，我們都聽過神筆馬良的故事，那是人類最早關于「筆尖即現實」的浪漫幻想。而今，隨著 AI 的進化，這個跨越千年的寓言正在我們指尖完成某種數字化的降臨。

如果說過去兩年的 AI 視頻生成是一場憑運氣拆盲盒的「概率游戲」，那么今天，這種充滿隨機性的浪漫正在退場。就像威爾·史密斯那碗意面終于變得優雅得體，技術正在從「野蠻生長」走向「顆粒度掌控」。

Vidu Q2 參考生 Pro 給出了一個很明確的信號：AI 視頻的下半場，拼的不是運氣，而是控制力。

當我們能夠精準地拿捏情緒、增刪元素，這支筆才真正算握在了創作者自己手中。這不僅僅是技術的進步，更是創作自由的回歸：讓機器服務于直覺，讓每一個像素都聽從大腦。

最后，馬年快到了，給大家送上一個小「彩蛋」：讓 Vidu Q2 參考生 Pro 請出《塞爾達傳說》里的人馬老師和林克，給大家拜個早年~

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文中視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/JwHBqS5JQ6H-FNV1vHbpZQ