核心要点👉
- 🚀 多模态指令系统实现16K场景参数化微调
- 🎵 音频模块深度整合解决音画分离痛点
- 🎬 局部超分算法使SSIM指标提升37%
- 🎥 8元素并行控制提升分镜效率12倍
- ⏱️ 时间戳标记技术实现毫秒级声轨绑定
数智朋克讯,在中关村论坛未来人工智能先锋论坛现场,朱军教授团队揭晓的Vidu Q1视频大模型突破性搭载了多模态指令驱动系统,通过语义解析与视觉参考图的双重输入机制,实现了16K分辨率场景下多主体空间属性微调功能。该模型基于扩散模型框架与U-ViT架构的混合型神经网络,可对视频元素进行坐标定位、尺寸缩放及运动轨迹参数化定义,使角色交互行为呈现出逐帧级动作序列控制能力。
该系统的突破性在于将音频生成模块深度整合至渲染管线,通过时间戳标记技术实现声轨动态绑定。操作者可对特定时间域(如0.5-2.3秒)内的环境音效进行样本库匹配,同时支持多音轨叠加的响度均衡控制,这种跨模态时序对齐能力有效解决了传统AIGC视频音画分离的技术痛点。
在画质增强维度,Vidu Q1引入的局部超分重建算法可针对关键视觉元素实施像素级优化,其动态锐化引擎能在保持画面连续性的前提下,对运动物体边缘实施实时抗锯齿处理。实验数据显示,该模型生成的1280P视频在SSIM结构相似性指标上较前代产品提升37%,成功跨越影视级制作的质量门槛。
值得关注的是其多主体协同控制能力,用户通过语义指令结合关键帧标记,可对场景内超过8个独立元素的运动参数进行并行调整。该功能在影视预演领域展现出强大潜力,导演可通过轨迹预设系统精确规划角色走位,甚至定义复杂的长镜头运镜路径,这种突破性控制精度将传统分镜制作效率提升约12倍。