△提示：一艘木頭玩具船在地毯上航行
在視頻制作中有個非常重要的概念——鏡頭語言。通過不同的鏡頭選擇、角度、運動和組合，來表達故事情節(jié)、揭示角色心理、營造氛圍以及引導(dǎo)觀眾情感。
現(xiàn)有AI生成的視頻，能夠明顯地感覺到鏡頭語言的單調(diào)，鏡頭的運動局限于輕微幅度的推、拉、移等簡單鏡頭。深究背后的原因看，因為現(xiàn)有的視頻內(nèi)容生成大多是先通過生成單幀畫面，再做連續(xù)的前后幀預(yù)測，但主流的技術(shù)路徑，很難做到長時序的連貫預(yù)測，只能做到小幅的動態(tài)預(yù)測。
「Vidu」則突破了這些局限。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(nèi)到走廊再到欄桿邊賞景的敘事感。
包括從短片中的多個片段能看到，「Vidu」能直接生成轉(zhuǎn)場、追焦、長鏡頭等效果，包括能夠生成影視級的鏡頭畫面，給視頻注入鏡頭語言，提升畫面的整體敘事感。
視頻畫面的連貫和流暢性至關(guān)重要，這背后其實是人物和場景的時空一致性，比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(zhuǎn)場的情況下突變。而這一點 AI 很難實現(xiàn)，尤其時長一長，AI生成的視頻將出現(xiàn)敘事斷裂、視覺不連貫、邏輯錯誤等問題， 這些問題會嚴(yán)重影響視頻的真實感和觀賞性。
「Vidu」在一定程度上克服了這些問題。從它生成的一段“帶珍珠耳環(huán)的貓”的視頻中可以看到，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，視頻整體上連貫、流暢，保持了很好的時間、空間一致性。
，時長00:15△提示：這是一只藍眼睛的橙色貓的肖像，慢慢地旋轉(zhuǎn)，靈感來自維米爾的《戴珍珠耳環(huán)的少女》，畫面上戴著珍珠耳環(huán)，棕色頭發(fā)像荷蘭帽一樣，黑色背景，工作室燈光。
Sora令人驚艷的一大特點，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有發(fā)布的一個經(jīng)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(xì)節(jié)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(huán)繞的陡峭土路上加速行駛，輪胎揚起灰塵，陽光照射在SUV上，給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，零星散落著一片片綠意。從后面看，這輛車輕松地沿著曲線行駛，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云彩。
當(dāng)然在“帶有黑色車頂行李架”的局部細(xì)節(jié)上，「Vidu」沒能生成出來，但也瑕不掩瑜，整體效果已高度接近真實世界。
與實景拍攝相比，用AI生成視頻有一個很大的優(yōu)勢——它可以生成現(xiàn)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短時間就可以自動生成了。
比如在下面這個場景中，「帆船」、「海浪」罕見地出現(xiàn)在了畫室里，而且海浪與帆船的交互動態(tài)非常自然。
包括短片中的“魚缸女孩”的片段，奇幻但又具有一定的合理感，這種能夠虛構(gòu)真實世界不存在的畫面，對于創(chuàng)作超現(xiàn)實主義內(nèi)容非常有幫助，不僅可以激發(fā)創(chuàng)作者的靈感，提供新穎的視覺體驗，還能拓寬藝術(shù)表達的邊界，帶來更加豐富和多元化的內(nèi)容形式。
除了以上四方面的特點外，我們從「Vidu」放出的短片中還看到了一些不一樣的驚喜，「Vidu」能夠生成特有中國元素的畫面，比如熊貓、龍、宮殿場景等。
△提示：在寧靜的湖邊，一只熊貓熱切地彈著吉他，讓整個環(huán)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(xiàn)實主義與大熊貓活潑的精神融為一體，創(chuàng)造出活力與平靜的和諧融合。
此前，唐家渝給出的趕上Sora的時間，是“很難說是三個月還是半年”。
但如今僅僅過去一個多月時間，團隊就實現(xiàn)了突破，而且據(jù)透露，3月份公司內(nèi)部就實現(xiàn)了8秒的視頻生成，緊接著4月份突破了16秒生成。短短兩個月時間，背后是如何做到的？
「Vidu」底層基于完全自研的U-ViT架構(gòu)，該架構(gòu)由團隊在2022年9月提出，早于Sora采用的DiT架構(gòu)，是全球首個Diffusion和Transformer融合的架構(gòu)。
Transformer架構(gòu)被廣泛應(yīng)用于大語言模型，該架構(gòu)的優(yōu)勢在于scale特性，參數(shù)量越大，效果越好，而Diffusion被常用于傳統(tǒng)視覺任務(wù)（圖像和視頻生成）中。
融合架構(gòu)就是在Diffusion Model（擴散模型）中，用Transformer替換常用的U-Net卷積網(wǎng)絡(luò)，將Transformer的可擴展性與Diffusion模型處理視覺數(shù)據(jù)的天然優(yōu)勢進行融合，能在視覺任務(wù)下展現(xiàn)出卓越的涌現(xiàn)能力。
不同于市面上之前的一些“類Sora”模型，長視頻的實現(xiàn)其實是通過插幀的方式，在視頻的每兩幀畫面中增加一幀或多幀來提升視頻的長度。這種方法就需要對視頻進行逐幀處理，通過插入額外的幀來改善視頻長度和質(zhì)量。整體畫面就會顯得僵硬而又緩慢。
另外，還有一些視頻工具看似實現(xiàn)了長視頻，實際打了“擦邊球”。底層集合了許多其他模型工作，比如先基于Stable Diffusion、Midjourney生成單張畫面，再圖生4s短視頻，再做拼接。表面看時長是長了，但本質(zhì)還是“短視頻生成”的內(nèi)核。
但「Vidu」基于純自研的融合架構(gòu)，底層是“一步到位”，不涉及中間的插幀和拼接等多步驟的處理，文本到視頻的轉(zhuǎn)換是直接且連續(xù)的。直觀上，我們可以看到“一鏡到底”的絲滑感，視頻從頭到尾連續(xù)生成，沒有插幀痕跡。
早在2023年3月，基于U-ViT架構(gòu)，團隊在開源的大規(guī)模圖文數(shù)據(jù)集LAION-5B上就訓(xùn)練了10億參數(shù)量的多模態(tài)模型——UniDiffuser，并將其開源。
UniDiffuser主要擅長圖文任務(wù)，能支持圖文模態(tài)間的任意生成和轉(zhuǎn)換。UniDiffuser的實現(xiàn)有一項重要的價值——首次驗證了融合架構(gòu)在大規(guī)模訓(xùn)練任務(wù)中的可擴展性（Scaling Law），相當(dāng)于將U-ViT 架構(gòu)在大規(guī)模訓(xùn)練任務(wù)中的所有環(huán)節(jié)流程都跑通。值得一提的，同樣是圖文模型，UniDiffuser比最近才切換到DiT架構(gòu)的Stable Diffusion 3領(lǐng)先了一年。
這些在圖文任務(wù)中積累工程經(jīng)驗為視頻模型的研發(fā)打下了基礎(chǔ)。因為視頻本質(zhì)上是圖像的流，相當(dāng)于是圖像在時間軸上做了一個擴增。因此，在圖文任務(wù)上取得的成果往往能夠在視頻任務(wù)中得到復(fù)用。Sora就是這么做的：它采用了DALL·E 3的重標(biāo)注技術(shù)，通過為視覺訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成詳細(xì)的描述，使模型能夠更加準(zhǔn)確地遵循用戶的文本指令生成視頻。
據(jù)悉，「Vidu」也復(fù)用了生數(shù)科技在圖文任務(wù)的很多經(jīng)驗，包括訓(xùn)練加速、并行化訓(xùn)練、低顯存訓(xùn)練等等，從而快速跑通了訓(xùn)練流程。據(jù)悉，他們通過視頻數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)降低輸入數(shù)據(jù)的序列維度，同時采用自研的分布式訓(xùn)練框架，在保證計算精度的同時，通信效率提升1倍，顯存開銷降低80%，訓(xùn)練速度累計提升40倍。
從圖任務(wù)的統(tǒng)一到融合視頻能力，「Vidu」可被視為一款通用視覺模型，能夠支持生成更加多樣化、更長時長的視頻內(nèi)容，官方也透露，「Vidu」目前并在加速迭代提升，面向未來，「Vidu」靈活的模型架構(gòu)也將能夠兼容更廣泛的多模態(tài)能力。
最后，再聊下「Vidu」背后的團隊——生數(shù)科技，這是一支清華背景的精干團隊，致力于專注于圖像、3D、視頻等多模態(tài)大模型領(lǐng)域。
生數(shù)科技的核心團隊來自清華大學(xué)人工智能研究院。首席科學(xué)家由清華人工智能研究院副院長朱軍擔(dān)任；CEO唐家渝本碩就讀于清華大學(xué)計算機系，是THUNLP組成員；CTO鮑凡則是清華大學(xué)計算機系博士生、朱軍教授的課題組成員，長期關(guān)注擴散模型領(lǐng)域研究，U-ViT和UniDiffuser兩項工作均是由他主導(dǎo)完成的。
團隊從事生成式人工智能和貝葉斯機器學(xué)習(xí)的研究已有20余年，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，團隊于國內(nèi)率先開啟了該方向的研究，成果涉及骨干網(wǎng)絡(luò)、高速推理算法、大規(guī)模訓(xùn)練等全棧技術(shù)方向。
團隊于ICML、NeurIPS、ICLR等人工智能頂會發(fā)表多模態(tài)領(lǐng)域相關(guān)論文近30篇，其中提出的免訓(xùn)練推理算法Analytic-DPM、DPM-Solver等突破性成果，獲得ICLR杰出論文獎，并被OpenAI、蘋果、Stability.ai等國外前沿機構(gòu)采用，應(yīng)用于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(chuàng)投、BV百度風(fēng)投、字節(jié)系錦秋基金等多家知名產(chǎn)業(yè)機構(gòu)的認(rèn)可，完成數(shù)億元融資。據(jù)悉，生數(shù)科技是目前國內(nèi)在多模態(tài)大模型賽道估值最高的創(chuàng)業(yè)團隊。
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