你說箱子裡要裝滿鑽石，於是箱子被鑽石填滿，比實拍還要耀眼。這樣的技能，哪個劇組不喜歡？
這是前段時間Adobe旗下的影片剪輯軟體Premiere Pro所呈現的「魔法」。該軟體透過引入Sora、Runway、Pika等AI視訊工具，實現在影片中添加物件、消除物件以及生成視訊片段等能力，這被視為視訊領域的再一次技術革新。
從 2 月 Sora 席捲全球到如今 Adobe 再施魔法，海外熱火朝天。相較之下，國內在影片領域，尤其是長影片產生方向仍處於「等待」狀態。在過去的兩個月裡，我們已經聽到了一些宣稱追趕 Sora 的聲音，但是目前還沒有看到國內取得明顯進展。但今天生數科技剛發布的這支短片，讓我們看到了不少驚喜。 
這是生數科技聯合清華大學最新發布的影片大模型「Vidu」所官方的影片。可以看出，它生成的影片不再是持續幾秒鐘的“GIF”，而是達到了十幾秒鐘（最長可以達到 16 秒左右）。當然更令人驚訝的是，「Vidu」畫面效果非常接近Sora，在多鏡頭語言、時間和空間一致性、遵循物理規律等方面表現都非常出色，而且還能虛構出真實世界不存在的超現實主義畫面，這是目前的影片產生模型難以實現的。在短短兩個月的時間，生數科技能實現到這般效果，實在令人驚訝。
國內首個全面對標 Sora 的視頻模型
自 Sora 發布之後，「國產 Sora」的爭奪戰就打響了。但當產業都聚焦在「長」這個特性時，卻都忽略了 Sora 的背後其實是綜合效果的提升，例如長時間序下的一致性、真實度、美觀性等等。
從綜合效果看，“Vidu”是首個也是唯一在效果層面全面對標Sora 的視頻模型，不僅僅在國內，在全球範圍，也是繼Sora 之後首個完成突破的視訊模型。從具體效果，可以顯著看到幾個明顯的優勢：
給影片注入「鏡頭語言」
在影片製作中有一個非常重要的概念— —鏡頭語言。它是透過畫面來表達故事情節、揭示角色心理、營造氛圍以及引導觀眾情感的主要方式。不同的鏡頭選擇、角度、運動和組合將極大地影響敘事的效果和觀眾的感受。
現有 AI 生成的視頻，能夠明顯地感覺到鏡頭語言的單調，鏡頭的運動局限於輕微幅度的推、拉、移等簡單鏡頭。背後的主因是，現有的影片內容產生大多是先透過產生單幀畫面，再做連續的前後幀預測，但主流的技術路徑，很難做到長時序的連貫預測，只能做到小幅的動態預測。
Runway 於去年 7 月產生中的科幻電影預告片《Trailer: Genesis》中（《創世紀》）。
「Vidu」則是突破了這些限制。在一個「海邊小屋」為主題的片段中，我們可以看到，「Vidu」一次生成的一段片段中涉及多個鏡頭，畫面既有小屋的近景特寫，也有望向海面的遠眺，整體看下來有種從屋內到走廊再到欄桿邊賞景的敘事感。可以看出，「Vidu」能夠圍繞著統一主體在一段畫面中實現遠景、近景、中景、特寫等不同鏡頭的切換。 
提示：在古色古香的海邊小屋裡，陽光沐浴著房間，鏡頭緩慢過渡到一個陽台，俯瞰著寧靜的大海，最後鏡頭定格在漂浮著大海、帆船和倒影般的雲彩。 （生數旗下 PixWeaver 產品官網所放出的完整影片片段）
此外，從短片中的多個片段能看到，「Vidu」能直接產生轉場、追焦、長鏡頭等效果，包括能夠產生影視級的鏡頭畫面，給影片注入鏡頭語言，提升畫面的整體敘事感。
#保持時間和空間的一致性
#影片畫面的連貫性和流暢性至關重要，這背後其實是人物和場景的時空一致性，例如人物在空間中的運動始終保持一致，場景也不能在沒有任何轉場的情況下突變。而這一點 AI 很難實現，尤其時長一長，AI 生成的影片將出現敘事斷裂、視覺不連貫、邏輯錯誤等問題， 這些問題會嚴重影響影片的真實感和觀賞性。
“Vidu”在某種程度上克服了這些問題。從它生成的一段「帶珍珠耳環的貓」的影片中可以看到，隨著鏡頭的移動，作為畫面主體的貓在3D 空間下一直保持著表情、服飾的一致，影片整體上非常連貫、流暢，保持了很好的時間、空間一致性。 
提示：這是一隻藍眼睛的橘色貓的肖像，慢慢地旋轉，靈感來自維梅爾的《戴珍珠耳環的少女》，畫面戴著珍珠耳環，棕色頭髮像荷蘭帽一樣，黑色背景，工作室燈光。 （生數旗下PixWeaver 產品官網放出的完整影片片段）
#模擬真實物理世界
Sora 令人驚豔的一大特點，就是能夠模擬真實物理世界的運動，例如物體的移動和相互作用。其中 Sora 發布過的一個經典案例 ——「一輛老式 SUV 行駛在山坡上」的畫面，非常好地模擬了輪胎揚起的灰塵、樹林中的光影以及車行駛過程中的陰影變化。在同樣的提示詞下，「Vidu」與 Sora 生成效果高度接近，灰塵、光影等細節與人類在真實物理世界中的體驗非常接近。 
提示：鏡頭跟隨一輛帶有黑色車頂行李架的白色老式SUV，它在陡峭的山坡上一條被松樹環繞的陡峭土路上加速行駛，輪胎揚起灰塵，陽光照射在SUV 上，為整個場景投射出溫暖的光芒。土路緩緩地蜿蜒延伸至遠方，看不到其他汽車或車輛。道路兩旁都是紅杉樹，零星散落一片片綠意。從後面看，這輛車輕鬆地沿著曲線行駛，看起來就像是在崎嶇的地形上行駛。土路周圍是陡峭的丘陵和山脈，上面是清澈的藍天和縷縷雲彩。 （生數旗下 PixWeaver 產品官網放出的完整影片片段） 
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當然在「有黑色車頂行李架」的局部細節上，「Vidu」沒能生成出來。但瑕不掩瑜，它的整體效果已高度接近真實世界。
豐富的想像力
與實景拍攝相比，用AI 生成影片有一個很大的優勢—— 它可以產生現實世界中不存在的畫面。以往，這些畫面往往要花費很大的人力、物力去搭建或做成特效，但是 AI 短時間就可以自動產生了。
例如在下面這個場景中，「帆船」、「海浪」罕見地出現在了工作室裡，而且海浪與帆船的交互動態非常自然。 
提示：母室內的一艘船駛向鏡頭。 （生數旗下PixWeaver 產品官網放出的完整影片片段）
#短片中的「魚缸女孩」的片段也是奇幻但又有一定的合理感。這種能夠虛構真實世界不存在的畫面的能力，對於創作超現實主義內容非常有幫助，不僅可以激發創作者的靈感，提供新穎的視覺體驗，還能拓寬藝術表達的邊界，帶來更加豐富和多元化的內容形式。
理解中國元素
除了以上四個方面的特徵外，我們從「Vidu」放出的短片中還看到了一些不一樣的驚喜，「Vidu」能夠產生特有中國元素的畫面，例如熊貓、龍、宮殿場景等。 
提示：在寧靜的湖邊，一隻熊貓熱切地彈著吉他，讓整個環境變得活躍起來。晴朗天空下平靜的水面倒映著這一場景，以生動的全景鏡頭捕捉到，將現實主義與大熊貓活潑的精神融為一體，創造出活力與平靜的和諧融合。 （生數旗下 PixWeaver 產品官網放出的完整影片片段）
#兩個月快速突破，背後是怎麼做到的？
「Vidu」背後的研發團隊生數科技是國內多模態大模型方向的創業團隊，核心成員來自清華大學人工智慧研究院，團隊專注於圖像、3D、影片等多模態生成領域。
在今年 1 月份，生數科技在旗下視覺創意設計平台 PixWeaver 就上線了短影片生成功能，支援 4 秒高美學性的短影片內容。 2 月Sora 推出後，據悉，生數科技內部成立了正式的攻堅小組，加快了原本視頻方向的研發進度，3 月份內部就實現了8 秒的視頻生成，緊接著4 月份就突破了16 秒生成，生成品質與時長全方面取得突破。
眾所周知，Sora 並沒有公佈太多的技術細節，能在這麼短的時間內取得突破，背後核心是團隊深厚的技術積累和諸多從0 到1 的原創成果，尤其是在最核心的技術架構層面。
「Vidu」底層基於完全自研的U-ViT 架構，該架構由團隊在2022 年9 月提出，早於Sora 採用的DiT 架構，是全球首個Diffusion 和Transformer 融合的架構。
在DiT 論文發布兩個月前，清華大學的朱軍團隊提交了一篇論文—《All are Worth Words: A ViT Backbone for Diffusion Models》。這篇論文提出了以 Transformer 取代基於 CNN 的 U-Net 的網路架構 U-ViT。這是「Vidu」最重要的技術基礎。
在技術路線上，「Vidu」採用了和 Sora 完全一致的 Diffusion 和 Transformer 融合的架構。不同於採用插幀的多步驟處理方式來達到長視頻的生成，“Vidu”採用的是和 Sora 一致的路線，即通過單一步驟直接生成高質量的視頻。從底層來看，這是一種「一步到位」的實現方法，基於單一模型完全端到端生成，不涉及中間的插幀和其他多步驟的處理，文本到視頻的轉換是直接且連續的。
另外基於U-ViT 架構，2023 年3 月，團隊在開源的大規模圖文資料集LAION-5B 上訓練了10 億參數量的多模態模型－UniDiffuser，並將其開源（請參閱《清華朱軍團隊開源首個基於Transformer 的多模態擴散大模型，文圖互生、改寫全拿下》）。
UniDiffuser 主要擅長圖文任務，能支援圖文模態間的任意生成與轉換。 UniDiffuser 的實現有一項重要的價值－ 首次驗證了融合架構在大規模訓練任務中的可擴展性（Scaling Law），相當於將U-ViT 架構在大規模訓練任務中的所有環節流程都跑通。值得一提的，UniDiffuser 比同樣 DiT 架構的圖文模型 Stable Diffusion 3 的提案領先了一年。
這些在圖文任務中累積的工程經驗為視訊模型的研發打下了基礎。因為影片本質上是影像的串流，相當於影像在時間軸上做了一個擴增。因此，在圖文任務上所取得的成果往往能夠在影片任務中重複使用。 Sora 就是這麼做的：它採用了 DALL・E 3 的重標註技術，透過為視覺訓練資料產生詳細的描述，使模型能夠更準確地遵循使用者的文字指令來產生影片。這種效應也必然會發生在「Vidu」上面。
根據先前的消息推測，「Vidu」也復用了生數科技在圖文任務的許多經驗，包括訓練加速、平行化訓練、低顯存訓練等等，從而快速跑通了訓練流程。據悉，他們透過視訊資料壓縮技術降低輸入資料的序列維度，同時採用自研的分散式訓練框架，在確保運算精度的同時，通訊效率提升1 倍，顯存開銷降低80%，訓練速度累計提升40 倍。
從圖任務的統一到融合視訊能力，「Vidu」可被視為一款通用視覺模型，能夠支援產生更多樣化、更長時長的視訊內容。官方也透露，「Vidu」目前還在加速迭代提升。面向未來，「Vidu」靈活的模型架構也將能夠相容於更廣泛的多模態能力。
來自清華系的精幹團隊
最後，再聊「Vidu」背後的團隊— 生數科技，這是一支清華背景的精幹團隊。
生數科技的核心團隊來自清華大學人工智慧研究院。首席科學家由清華人工智慧研究院副院長朱軍擔任；CEO 唐家渝本碩就讀於清華大學計算機系，是THUNLP 組成員；CTO 鮑凡則是清華大學計算機系博士生、朱軍教授的課題組成員，長期關注擴散模型領域研究，U-ViT 和UniDiffuser 兩項工作均是由他主導完成的。
團隊從事生成式人工智慧和貝葉斯機器學習的研究已有 20 餘年，在深度生成模型突破的早期就開展了深入研究。在擴散模型方面，團隊於國內率先開啟了該方向的研究，成果涉及骨幹網路、高速推理演算法、大規模訓練等全端技術方向。
團隊於ICML、NeurIPS、ICLR 等人工智慧頂會發表多模態領域相關論文近30 篇，其中提出的免訓練推理演算法Analytic-DPM、DPM -Solver 等突破性成果，獲得ICLR 傑出論文獎，並被OpenAI、蘋果、Stability.ai 等國外前沿機構採用，應用於DALL・E 2、Stable Diffusion 等明星項目中。
自 2023 年成立以來，團隊已獲得螞蟻集團、啟明創投、BV 百度創投、位元組錦秋基金等多家知名產業機構的認可，完成數億元融資。據悉，生數科技是目前國內在多模態大模型賽道估值最高的創業團隊。此次「Vidu」的推出，是生數科技在多模態原生大模型領域的再一次創新與領先。
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