当前最强国产Sora！清华团队突破16秒长视频，懂多镜头语言，会模拟物理规律

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你说箱子里要装满钻石，于是箱子被钻石填满，比实拍还要耀眼。这样的技能，哪个剧组不喜欢?

这是前段时间 Adobe 旗下的视频剪辑软件 Premiere Pro 所呈现的魔法。该软件通过引入 Sora、Runway、Pika 等 AI 视频工具，实现在视频中添加物体、消除物体以及生成视频片段等能力，这被视为视频领域的再一次技术革新。

从2月份 Sora 席卷全球到如今 Adobe 再施魔法，海外热火朝天。相比之下，国内在视频领域，尤其是长视频生成方向还处于等待状态。在过去的两个月里，我们已经听到了一些宣称追赶 Sora 的声音，但是目前还没有看到国内取得明显进展。但今天生数科技刚刚发布的这支短片，让我们看到了不少惊喜。

这是生数科技联合清华大学最新发布的视频大模型Vidu所官宣的视频。可以看出，它生成的视频不再是持续几秒的GIF，而是达到了十几秒（最长可以达到16秒左右）。当然更令人惊喜的是，Vidu画面效果非常接近 Sora，在多镜头语言、时间和空间一致性、遵循物理规律等方面表现都非常出色，而且还能虚构出真实世界不存在的超现实主义画面，这是当前的视频生成模型难以实现的。在短短两个月的时间，生数科技能实现到这般效果，着实令人惊喜。

国内首个全面对标 Sora 的视频模型

自 Sora 发布之后，国产 Sora的争夺战就打响了。但当行业都聚焦于长这一特性时，却都忽略了 Sora 的背后其实是综合效果的提升，例如长时序下的一致性、真实度、美观性等等。

从综合效果看，Vidu是首个也是唯一在效果层面全面对标 Sora 的视频模型，不仅仅在国内，在全球范围，也是继 Sora 之后首个完成突破的视频模型。从具体效果，可以显著看到几处明显的优势:

给视频注入镜头语言

在视频制作中有个非常重要的概念 —— 镜头语言。它是通过画面来表达故事情节、揭示角色心理、营造氛围以及引导观众情感的主要方式。不同的镜头选择、角度、运动和组合将极大地影响叙事的效果和观众的感受。

现有 AI 生成的视频，能够明显地感觉到镜头语言的单调，镜头的运动局限于轻微幅度的推、拉、移等简单镜头。其背后的主要原因是，现有的视频内容生成大多是先通过生成单帧画面，再做连续的前后帧预测，但主流的技术路径，很难做到长时序的连贯预测，只能做到小幅的动态预测。

Runway 在去年7月份生成的科幻电影预告片《Trailer: Genesis》（《创世纪》）。

Vidu则突破了这些局限。在一个海边小屋为主题的片段中，我们可以看到，Vidu一次生成的一段片段中涉及多个镜头，画面既有小屋的近景特写，也有望向海面的远眺，整体看下来有种从屋内到走廊再到栏杆边赏景的叙事感。可以看出，Vidu能够围绕统一主体在一段画面里实现远景、近景、中景、特写等不同镜头的切换。

提示:在一个古色古香的海边小屋里，阳光沐浴着房间，镜头缓慢过渡到一个阳台，俯瞰着宁静的大海，最后镜头定格在漂浮着大海、帆船和倒影般的云彩。（生数旗下 PixWeaver 产品官网放出的完整视频片段）

此外，从短片中的多个片段能看到，Vidu能直接生成转场、追焦、长镜头等效果，包括能够生成影视级的镜头画面，给视频注入镜头语言，提升画面的整体叙事感。

保持时间和空间的一致性

视频画面的连贯和流畅性至关重要，这背后其实是人物和场景的时空一致性，比如人物在空间中的运动始终保持一致，场景也不能在没有任何转场的情况下突变。而这一点 AI 很难实现，尤其时长一长，AI 生成的视频将出现叙事断裂、视觉不连贯、逻辑错误等问题，这些问题会严重影响视频的真实感和观赏性。

Vidu在一定程度上克服了这些问题。从它生成的一段带珍珠耳环的猫的视频中可以看到，随着镜头的移动，作为画面主体的猫在3D 空间下一直保持着表情、服饰的一致，视频整体上非常连贯、流畅，保持了很好的时间、空间一致性。

提示:这是一只蓝眼睛的橙色猫的肖像，慢慢地旋转，灵感来自维米尔的《戴珍珠耳环的少女》，画面上戴着珍珠耳环，棕色头发像荷兰帽一样，黑色背景，工作室灯光。（生数旗下 PixWeaver 产品官网放出的完整视频片段）

模拟真实物理世界

Sora 令人惊艳的一大特点，就是能够模拟真实物理世界的运动，例如物体的移动和相互作用。其中 Sora 发布过的一个经典案例 ——一辆老式 SUV 行驶在山坡上的画面，非常好地模拟了轮胎扬起的灰尘、树林中的光影以及车行驶过程中的阴影变化。在同样的提示词下，Vidu与 Sora 生成效果高度接近，灰尘、光影等细节与人类在真实物理世界中的体验非常接近。

提示:镜头跟随一辆带有黑色车顶行李架的白色老式 SUV，它在陡峭的山坡上一条被松树环绕的陡峭土路上加速行驶，轮胎扬起灰尘，阳光照射在 SUV 上，给整个场景投射出温暖的光芒。土路缓缓地蜿蜒延伸至远方，看不到其他汽车或车辆。道路两旁都是红杉树，零星散落着一片片绿意。从后面看，这辆车轻松地沿着曲线行驶，看起来就像是在崎岖的地形上行驶。土路周围是陡峭的丘陵和山脉，上面是清澈的蓝天和缕缕云彩。（生数旗下 PixWeaver 产品官网放出的完整视频片段）

Sora的生成效果。

当然在带有黑色车顶行李架的局部细节上，Vidu没能生成出来。但瑕不掩瑜，它的整体效果已高度接近真实世界。

丰富的想象力

与实景拍摄相比，用 AI 生成视频有一个很大的优势 —— 它可以生成现实世界中不存在的画面。以往，这些画面往往要花费很大的人力、物力去搭建或做成特效，但是 AI 短时间就可以自动生成了。

比如在下面这个场景中，帆船、海浪罕见地出现在了画室里，而且海浪与帆船的交互动态非常自然。

提示:画室里的一艘船驶向镜头。（生数旗下 PixWeaver 产品官网放出的完整视频片段）

短片中的鱼缸女孩的片段也是奇幻但又具有一定的合理感。这种能够虚构真实世界不存在的画面的能力，对于创作超现实主义内容非常有帮助，不仅可以激发创作者的灵感，提供新颖的视觉体验，还能拓宽艺术表达的边界，带来更加丰富和多元化的内容形式。

理解中国元素

除了以上四方面的特点外，我们从Vidu放出的短片中还看到了一些不一样的惊喜，Vidu能够生成特有中国元素的画面，比如熊猫、龙、宫殿场景等。

，时长00:16

提示:在宁静的湖边，一只熊猫热切地弹着吉他，让整个环境变得活跃起来。晴朗天空下平静的水面倒映着这一场景，以生动的全景镜头捕捉到，将现实主义与大熊猫活泼的精神融为一体，创造出活力与平静的和谐融合。（生数旗下 PixWeaver 产品官网放出的完整视频片段）

两个月快速突破，背后是怎么做到的?

Vidu背后的研发团队生数科技是国内多模态大模型方向的创业团队，核心成员来自清华大学人工智能研究院，团队专注于图像、3D、视频等多模态生成领域。

在今年1月份，生数科技在旗下视觉创意设计平台 PixWeaver 就上线了短视频生成功能，支持4秒高美学性的短视频内容。2月份 Sora 推出后，据悉，生数科技内部成立了正式的攻坚小组，加快了原本视频方向的研发进度，3月份内部就实现了8秒的视频生成，紧接着4月份就突破了16秒生成，生成质量与时长全方面取得突破。

众所周知，Sora 并没有公布太多的技术细节，能在这么短的时间内取得突破，背后核心是团队深厚的技术积累和诸多从0到1的原创成果，尤其是在最核心的技术架构层面。

Vidu底层基于完全自研的 U-ViT 架构，该架构由团队在2022年9月提出，早于 Sora 采用的 DiT 架构，是全球首个 Diffusion 和 Transformer 融合的架构。

在 DiT 论文发布两个月前，清华大学的朱军团队提交了一篇论文 ——《All are Worth Words: A ViT Backbone for Diffusion Models》。这篇论文提出了用 Transformer 替代基于 CNN 的 U-Net 的网络架构 U-ViT。这是Vidu最重要的技术基础。

在技术路线上，Vidu采用了和 Sora 完全一致的 Diffusion 和 Transformer 融合的架构。不同于采用插帧的多步骤处理方式来达到长视频的生成，Vidu采用的是和 Sora 一致的路线，即通过单一步骤直接生成高质量的视频。从底层来看，这是一种一步到位的实现方法，基于单一模型完全端到端生成，不涉及中间的插帧和其他多步骤的处理，文本到视频的转换是直接且连续的。

另外基于 U-ViT 架构，2023年3月，团队在开源的大规模图文数据集 LAION-5B 上训练了10亿参数量的多模态模型 ——UniDiffuser，并将其开源（参见《清华朱军团队开源首个基于 Transformer 的多模态扩散大模型，文图互生、改写全拿下》）。

UniDiffuser 主要擅长图文任务，能支持图文模态间的任意生成和转换。UniDiffuser 的实现有一项重要的价值 —— 首次验证了融合架构在大规模训练任务中的可扩展性（Scaling Law），相当于将 U-ViT 架构在大规模训练任务中的所有环节流程都跑通。值得一提的，UniDiffuser 比同样 DiT 架构的图文模型 Stable Diffusion3的提出领先了一年。

这些在图文任务中积累的工程经验为视频模型的研发打下了基础。因为视频本质上是图像的流，相当于是图像在时间轴上做了一个扩增。因此，在图文任务上取得的成果往往能够在视频任务中得到复用。Sora 就是这么做的:它采用了 DALL・E3的重标注技术，通过为视觉训练数据生成详细的描述，使模型能够更加准确地遵循用户的文本指令生成视频。这种效应也必然会发生在Vidu上面。

根据此前生数科技组织的一场小规模沟通会上的消息推测，Vidu也复用了生数科技在图文任务的很多经验，包括训练加速、并行化训练、低显存训练等等，从而快速跑通了训练流程。据悉，他们通过视频数据压缩技术降低输入数据的序列维度，同时采用自研的分布式训练框架，在保证计算精度的同时，通信效率提升1倍，显存开销降低80%，训练速度累计提升40倍。

从图任务的统一到融合视频能力，Vidu可被视为一款通用视觉模型，能够支持生成更加多样化、更长时长的视频内容。官方也透露，Vidu目前还在加速迭代提升。面向未来，Vidu灵活的模型架构也将能够兼容更广泛的多模态能力。

来自清华系的精干团队

最后，再聊下Vidu背后的团队 —— 生数科技，这是一支清华背景的精干团队。

生数科技的核心团队来自清华大学人工智能研究院。首席科学家由清华人工智能研究院副院长朱军担任;CEO唐家渝本硕就读于清华大学计算机系，是 THUNLP 组成员;CTO鲍凡则是清华大学计算机系博士生、朱军教授的课题组成员，长期关注扩散模型领域研究，U-ViT 和 UniDiffuser 两项工作均是由他主导完成的。

团队从事生成式人工智能和贝叶斯机器学习的研究已有20余年，在深度生成模型突破的早期就开展了深入研究。在扩散模型方面，团队于国内率先开启了该方向的研究，成果涉及骨干网络、高速推理算法、大规模训练等全栈技术方向。

团队于 ICML、NeurIPS、ICLR 等人工智能顶会发表多模态领域相关论文近30篇，其中提出的免训练推理算法 Analytic-DPM、DPM-Solver 等突破性成果，获得 ICLR 杰出论文奖，并被 OpenAI、苹果、Stability.ai 等国外前沿机构采用，应用于 DALL・E2、Stable Diffusion 等明星项目中。