Vidu是生数科技联合清华大学研发的视频生成大模型，核心技术U-ViT架构由团队于2022年9月提出，是全球首个Diffusion与Transformer融合的架构，比OpenAI的DiT架构早三个月。2024年4月27日，Vidu在中关村论坛上作为中国首个全面对标Sora的文生视频大模型正式发布，2024年7月全球上线后百日内用户突破千万，成为全球增速最快的AI视频模型。
从版本谱系来看，Vidu已发展出以下主要版本线：
1.0系列（奠基阶段） ：Vidu 1.0（2024年4月27日发布，7月30日全球上线）→ Vidu 1.5（2024年9月）。1.0首发支持4秒、8秒视频生成，分辨率达1080P，首批功能包括文生视频、图生视频及参考生视频，2024年6月迭代支持32秒视频生成和音视频合成。1.5版本新增“多主体一致性”功能实现多角色交互控制，并正式开放API接口。
2.0系列（效率提升阶段） ：Vidu 2.0（2025年1月发布），将视频生成速度提升至10秒内，支持错峰免费生成，提供一次性生成4条素材的能力，风格和主题一致性进一步升级。
Q1系列（专业影视探索） ：Vidu Q1（2025年4月21日全球上线），支持1080P高分辨率，在VBench评测中表现突出，单次生成时长5秒，生成价格0.3元/秒，支持48kHz高采样率音频生成。Q1建立了基础的叙事能力，运镜丰富稳定，是Vidu从“能生成”走向“能创作”的关键版本。
Q2系列（AI演戏阶段） ：Vidu Q2（2025年9月25日发布），以“细微表情生成”为核心技术，通过理解情感文本、图文解析，结合对人体面部动作单元的解析与物理模拟，在视频中驱动角色产生细微运动。主要功能包括图生视频、首尾帧生成、时长可选（2-8秒），提供电影大片与闪电出片两种模式。2025年10月，参考生视频功能上线，支持最多7个主体同时输入和4K画质输出，同期上线视频延长功能。2025年12月升级“生图全家桶”，新增参考生图、文生图与图像编辑能力，构建从图片到视频的一站式工作流。2026年1月发布参考生Pro，支持特效、表情、动作、材质、人物、场景六种参考类型。
Q3系列（为剧而生） ：Vidu Q3（2026年1月30日推出），是全球首个“为剧而生”的视频模型，支持16秒声画同出、1080P高清画质、丰富的镜头语言、精准切镜、多国文字渲染和多语言输出。在国际权威AI基准测试机构Artificial Analysis榜单中，Vidu Q3排名中国第一、全球第二，比肩xAI Grok，超越Runway Gen-4.5、Google Veo3.1和OpenAI Sora 2。2026年4月，Q3参考生视频功能正式上线，在特效、音效、场景三个维度做了系统性升级，可生成粒子、流体、动力学、运镜、转场、光影六大特效，以及环境、动态、氛围、拟音、情绪五大音效。
S系列（实时交互阶段） ：Vidu S1（2026年7月3日发布），采用自回归扩散模型（AR + Diffusion）路线，支持实时视频通话和语音控制视频走向，540P分辨率、25FPS帧率（最高42FPS），可基于真人、动漫、萌宠等任意初始形象快速创建专属交互角色。Vidu S2（2026年9月16日发布），距上一代迭代仅69天，包括面向持续交互数字角色生成的S2-Avatar和面向输入视频流实时编辑的S2-Editing，S2-Avatar将实时输出提升至720P，S2-Editing可实时改变画面中的风格、服装、人物和背景，还支持将实时生成的视频转换为左右眼视频通过VR头显观看。
第二部分：各版本详细对比与拆解
一、核心版本代际对比
维度 Vidu 1.0 Vidu 2.0 Vidu Q1 Vidu Q2 Vidu Q3 Vidu S1
发布时间 2024年4月 2025年1月 2025年4月 2025年9月 2026年1月 2026年7月
最长时长 16秒→32秒 4秒/8秒 5秒 2-8秒 1-16秒 无限时长流式
最高分辨率 1080P 1080P 1080P 4K 1080P 540P（S2为720P）
帧率 — 32fps 24fps 24fps 24fps 25fps（最高42fps）
音画同出 不支持 不支持 48kHz音频 不支持 支持 支持（实时语音）
多主体一致性 基础 支持 支持 支持（最多7主体） 支持（六种参考类型） 支持
参考生视频 不支持 不支持 支持 支持（Pro版） 支持（万物可参考） 支持
智能切镜 不支持 不支持 不支持 不支持 支持 不支持
核心定位 技术验证 效率提升 专业影视 AI演戏 为剧而生 实时交互
从Vidu 1.0到Vidu Q3，视频生成能力经历了从“能生成”到“会演戏”再到“为剧而生”的三级跳。Q1建立基础叙事能力，Q2让角色开始“懂一点演戏”，Q3的目标则是让生成的内容直接嵌入制作流程。Vidu S1则开辟了另一条路线——从“生成一段内容”迈向“持续进行互动”，这是视频生成范式的根本性转变。
二、Q3系列内部变体对比
模型 定位 分辨率 时长 核心特点
viduq3-pro Q3系列效果最佳 540p/720p/1080p 1-16s 对话、人物站位、动效和镜头叙事能力强
viduq3-mix 均衡版本 540p/720p/1080p 1-16s 均衡性更好，适合普遍场景
viduq3-drama 漫剧行业模型 720p/1080p 3-15s 漫剧行业专用
viduq3-ad 广告行业模型 720p/1080p 3-15s 5-8s短片广告
viduq3-turbo 快速版本 540p/720p/1080p 1-16s 生成速度快，性价比高
Q3系列针对短剧、漫剧、影视剧、广告四大核心场景进行了深度优化。viduq3-pro是Q3系列效果最佳的版本，擅长影视镜头语言；viduq3-drama面向漫剧行业，viduq3-ad面向广告行业，两者均支持智能切镜，节奏合理，适合5-8秒短片广告。
三、定价体系对比
Vidu API采用积分计价方式。国内平台兑换比例为1积分=¥0.03125（100元=3200积分），积分单价随充值套餐增大而降低。
模型 分辨率 价格（元/秒） 适用场景
viduq2-turbo 540P 0.0875 快速草稿
viduq2-turbo 720P 0.25 标准画质
viduq2-turbo 1080P 0.46875 高清输出
viduq2-pro-fast 720P 0.1 成本敏感型
viduq2-pro-fast 1080P 0.2 性价比之选
viduq1 1080P 0.71875 专业影视
vidu-image_reference2image 1K 0.625元/张 图像生成
海外平台credits定价为$0.005/credit，单次充值从$10到$10,000不等，高额度套餐可降低有效费率。Vidu还提供错峰模式，低峰时段不限量、不扣积分，大幅降低了创作者的试错成本。
四、技术架构演进
Vidu的核心技术U-ViT架构由团队于2022年9月提出，是全球首个Diffusion与Transformer融合的架构，完全自主研发。U-ViT将压缩后的视频分割为3D patches，通过U-ViT作为噪声预测网络进行建模。
从Q1到Q3，技术路线持续演进。Q1基于U-ViT架构验证了视频生成的基本可行性；Q2在表情变化、推拉运镜、生成速度及语义理解方面有所进展；Q3引入了智能切镜和声画同出能力，在多主体一致性、语义理解、动态性、稳定性和生成速度等核心指标上持续保持全球领先。S1则采用了全新的自回归扩散模型路线，不再一次性生成完整视频，而是基于已生成的历史画面，结合当前语音指令和对话上下文持续预测并生成后续内容。
生数科技还于2025年12月开源了TurboDiffusion框架，在单张RTX 5090显卡上仅需1.9秒即可生成5秒视频，将视频生成效率提升100-200倍。
第三部分：为什么分这么多版本？
一、场景适配：从短视频创作到影视工业化的分层覆盖
Vidu的版本分化遵循一条清晰的“场景-能力-交付”演进路径。1.0和2.0管快速内容生产和效率提升，Q1管专业影视创作的叙事能力，Q2管角色表演和情感表达，Q3管影视工业化交付和多主体一致性，S1和S2管实时交互和虚拟角色持续互动。每个版本在各自领域做到极致。
这一分层的核心价值在于场景精度的匹配。短视频创作者使用Vidu 2.0即可满足日常内容产出需求；漫剧团队需要角色一致性和多主体控制，Q2和Q3是更合适的选择；影视制作团队需要声画同出、智能切镜和多语言输出，Q3 Pro是当前唯一能匹配院线交付标准的选择；直播和虚拟陪伴场景需要实时交互能力，S1和S2是唯一能提供无限时长流式生成的版本。
二、从“生成”到“交互”：视频生成范式的根本性转变
Vidu S1的发布标志着视频生成范式的根本性转变。传统视频模型是“离线生成”——用户提交完整的提示词，模型一次性生成完整视频。S1采用自回归扩散模型路线，不再一次性生成完整视频，而是基于已经生成的历史画面，结合当前语音指令和对话上下文，持续预测并生成后续内容。当用户发出新的语音指令时，模型可以实时理解并调整角色的表情、动作及后续视频走向，使视频从预先确定的固定内容，转变为一个持续生成、实时响应、动态演化的交互过程。
这一转变的战略意义在于：当视频生成模型能够“实时响应”时，它的应用场景就不再局限于内容生产，而是扩展到了AI陪伴、虚拟IP、互动游戏、AI客服、电商直播等所有需要“角色实时在线”的场景。
三、开源与生态整合
生数科技在开源策略上采取了务实的路径。核心视频生成模型保持闭源API服务，但开源了TurboDiffusion推理加速框架，在单张RTX 5090显卡上仅需1.9秒即可生成5秒视频，大幅降低了视频生成的计算门槛。同时，Vidu积极与第三方平台集成：飞书用户可通过多维表格的AI字段捷径直接调用Vidu，一键实现从创意到成片的智能化视频生成；ComfyUI社区提供了Vidu API节点，支持在ComfyUI工作流中直接调用Vidu模型。
这一策略的精妙之处在于：开源框架吸引开发者构建加速生态，闭源API通过质量优势实现商业变现，第三方集成扩大用户覆盖面。生数科技已构建起Vidu MaaS、Vidu SaaS、Vidu Agent、Vidu APP的应用矩阵，用户和业务覆盖全球200多个国家和地区。
四、影视工业化战略的深度推进
Vidu Q3的发布标志着生数科技将战略重心从“工具平台”向“影视工业化基础设施”转移。Vidu在影视行业覆盖全行业超过九成的内容方、工具方与制作机构，合作客户及伙伴包括索尼电影、腾讯动漫、阅文集团、央视动漫、爱奇艺、江西电影集团、芒果TV等。
在广告行业，Vidu已成为头部品牌方、服务商与平台方的首选，合作对象包括京东集团、阿里1688、亚马逊、美团、分众传媒、蓝色光标、欧莱雅、安踏等。在游戏行业，Vidu已服务莉莉丝、三七互娱等企业，助力游戏内容生产效率与互动体验升级。2026年2月，生数科技与万兴科技达成战略合作，共建AI漫剧工业化生产体系。
第四部分：最著名版本——Vidu Q3 API 接入实战
Vidu Q3是系列中具有里程碑意义的版本，16秒声画同出、智能切镜、多语言输出和多主体一致性使其成为当前影视级AI视频生成的首选基座。以下为完整的API接入步骤。
步骤一：环境准备与API密钥获取
前置条件：
Vidu开发者账号（访问 platform.vidu.com 注册）
Python 3.8+ 开发环境
有效的API Key
获取API密钥：登录Vidu开放平台，在控制台创建API Key，每个账户最多可持有10个活跃密钥。积分在Billing页面购买，标准费率为$0.005/credit。
步骤二：安装依赖环境
bash
python3 -m venv vidu_env
source vidu_env/bin/activate
pip install requests
python
import requests
import time
API_KEY = "your-api-key"
BASE_URL = "https://api.vidu.cn/v1"
步骤三：基础文生视频调用
python
# 创建文生视频任务
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/videos/text2video",
headers={
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "viduq3-pro",
"prompt": "电影级画面：一只白鹤在晨雾中的湖面上缓缓起飞，"
"羽毛细节清晰，光影柔和，镜头缓慢拉远展现湖光山色",
"duration": 16,
"resolution": "1080p",
"aspect_ratio": "16:9",
"audio": True # 启用声画同出
}
)
task_id = response.json()["task_id"]
print(f"任务已创建：{task_id}")
Vidu Q3采用异步任务模式：提交任务后通过轮询查询状态，直到任务完成下载视频。
步骤四：参考生视频调用（多主体一致性）
参考生视频是Vidu的全球首创技术，支持上传最多7张主体图片确保人物、物体、场景在视频中始终保持一致：
python
# 参考生视频
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/videos/reference2video",
headers={
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "viduq3-pro",
"prompt": "主角在都市街头行走，镜头从远景推进至面部特写，"
"背景霓虹灯闪烁，雨夜氛围",
"reference_images": [
"https://example.com/character_face.png",
"https://example.com/character_outfit.png",
"https://example.com/city_scene.png"
],
"duration": 10,
"resolution": "1080p",
"audio": True
}
)
步骤五：智能切镜与多镜头生成
Q3系列支持智能切镜和自然镜头过渡，适合多镜头叙事的短剧和广告场景：
python
# 智能切镜生成
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/videos/text2video",
headers={
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "viduq3-drama",
"prompt": "一场赛博朋克风格的街头追逐戏，"
"镜头从俯拍切换到追踪拍摄再到正面特写",
"duration": 15,
"resolution": "1080p",
"smart_cut": True, # 启用智能切镜
"audio": True
}
)
步骤六：查询任务状态与获取结果
python
while True:
status_response = requests.get(
f"{BASE_URL}/videos/tasks/{task_id}",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
)
status = status_response.json()["status"]
if status == "completed":
video_url = status_response.json()["data"]["video_url"]
print(f"视频生成成功：{video_url}")
break
elif status == "failed":
print("视频生成失败")
break
time.sleep(10)
步骤七：监控与成本优化
关键指标监控：
生成时长：1-16秒（Q3系列）
分辨率：540p/720p/1080p
帧率：24fps
计费方式：按秒计费，通过积分系统
降本策略：对快速原型和草稿迭代使用viduq2-turbo（540P约0.0875元/秒）；对标准画质输出使用viduq2-pro-fast（720P约0.1元/秒）；对影视级交付使用viduq3-pro（1080P约0.71875元/秒）。利用错峰模式，低峰时段不限量不扣积分。
第五部分：不同版本的实践成果
案例一：《中轴线上的北京文化》AIGC四部曲（基于Vidu 1.0 + 1.5 + 参考生功能）
在北京中轴线成功申遗一周年之际，生数科技与北京城市学院联合打造的《中轴线上的北京文化》AIGC系列宣传片正式发布，这是国内首部完全由AI生成的文旅系列宣传片。该片以首都“四类文化”为内容核心，通过古都文化、红色文化、京味文化、创新文化的视听呈现，带领观众多维度视角领略中轴线的深厚底蕴。
实践成效：总导演李琮珩（李宗衡）通过“一镜到底”的形式展现中轴线的连贯性和古建筑的大气磅礴之感。片子里几个高难度镜头都靠Vidu实现了突破，比如《古都文化》里，可轻松实现从钟鼓楼、万宁桥、景山、故宫、端门、天安门穿越到天坛、先农坛、永定门的“一镜到底”镜头，秘诀是使用了Vidu首尾帧功能。为实现多场景自由切换同时保持“兔爷”主角的一致，制作团队采用了Vidu的参考生功能以保证故事的连贯性，只需更换参考的场景图，即可轻松实现场景切换，同时保持主体风格与细节的统一。该四部曲由北京城市学院国际文化与传播学部本硕在校生花费3周时间完成，生成画面达到4K标准，彻底省去了传统制作中建模、逐帧调整等耗时环节。
案例二：《孤城照：惊变》中国首部AIGC真人古装惊悚连续剧（基于Vidu Q3参考生视频）
九紫源AI与生数科技Vidu达成深度战略合作，联合推出中国首部完全由AIGC技术生成的真人古装惊悚连续剧《孤城照：惊变》。在制作“尸潮围城”等宏大场面时，团队首先利用Vidu精确“定义”了城墙、铠甲及主要角色的视觉特征，确保这些元素在后续生成的所有镜头序列中保持稳定。这使创作重心得以从繁琐的技术调试转向内容创作本身。
实践成效：Vidu Q3的参考生视频功能使团队能够将城墙、铠甲和角色作为独立的参考主体进行精准控制，在“尸潮围城”这类涉及大量角色和复杂场景的镜头中，AI生成的角色和场景元素保持了高度的一致性。这一案例代表了Vidu Q3在真人剧领域的工业化交付能力——不是“生成一段好看的视频”，而是可进入商业发行渠道的完整连续剧集。AI在此项目中不是替代导演，而是将创作者从技术调试中解放出来，使创作重心回归到叙事和视觉表达本身。
案例三：真人版《火影忍者》第四次忍界大战名场面（基于Vidu Q3参考生视频）
2026年1月，有创作者使用Vidu Q3参考生视频功能制作了真人版《火影忍者》第四次忍界大战的名场面。Vidu Q3的“万物可参考”能力使创作者可以将动漫角色的面部特征、服装细节、标志性忍术特效作为独立的参考主体输入，模型据此生成具有高度角色一致性的真人化视频。
实践成效：这一案例验证了Vidu Q3在多主体复杂场景中的能力——忍界大战涉及大量角色同时出现，每个角色的外观、技能特效和动作风格都需要精准控制。Vidu Q3在保持角色一致性的同时，能够生成粒子、流体、光影等多种特效，使动漫中的查克拉、忍术等视觉元素在真人化场景中得以自然呈现。这一能力对漫剧和短剧创作具有直接价值——创作者可以用极低的成本将动漫IP转化为真人化视频内容，拓展IP的变现渠道。
案例四：哈兰德实时交互数字人（基于Vidu S1）
2026年7月，有开发者使用Vidu S1创建了一个可以实时交互的“哈兰德”数字人。用户只需上传哈兰德的照片，模型就能快速理解角色的身份、外观和风格，并在交互过程中实时生成该角色的各种表情和动作，同时保持形象与音色的统一。
实践成效：这一案例的核心价值在于验证了Vidu S1的实时交互能力——不是“生成一段哈兰德的视频”，而是“与哈兰德实时对话”。用户可以通过语音控制数字人的行为，模型基于已生成的历史画面结合当前语音指令持续预测并生成后续内容，实现无限时长的连续互动。AI陪伴、虚拟IP、互动游戏、AI客服、电商直播等所有需要“角色实时在线”的场景，都可以基于Vidu S1构建专属交互角色。这标志着视频生成从“内容工具”向“交互基础设施”的转变。
案例五：飞书多维表格接入Vidu（基于Vidu Q1 + Q2）
2025年4月，飞书与生数科技旗下Vidu正式达成战略合作。飞书用户可通过多维表格的AI字段捷径，直接调用Vidu进行视频生成，一键实现从创意到成片的智能化视频生成。在Vidu超越Runway、OpenAI Sora等国际先进模型获得VBench文生视频榜单双料第一的同时，这一集成让企业用户无需API接入或工具流搭建即可使用。
实践成效：此次合作将Vidu的视频生成能力深度集成进飞书多维表格，实现“开箱即用”的智能视频创作体验。用户无需API接入或工具流搭建，便可通过表格字段便捷调用Vidu，包括文生视频、图生视频、首尾帧生成等核心功能。同时支持一键批量化生成视频素材，只需填写一次表格，即可自动产出多条视频内容。面向电商场景，商家只需上传商品图片，便可通过一张表自动生成百支广告视频素材，构建商品视频流水线。这一案例代表了Vidu从“独立创作工具”向“企业内容生产基础设施”的延伸。
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