粉色连衣裙、黑色大波浪的美女,惊恐转身后,露出了一神似张宋小宝的娇俏面庞。微张的嘴唇,欲语还休。
美国的三好青年马斯克,身着东北大花袄,站在微风阵阵的白宫前边。小手一揣,略带局促地露出一抹拘谨、正派的微笑。
而另一边,魔卡少女小樱也正拉着隔壁的蕾姆,在三里屯商场里逛街。当然了,世超知道见识过各种 P 图软件和 AI 技术的你。估计看到这些效果,也是轻轻一笑说:
早半年前,哥就见过这种效果了。哥不仅能让马斯克换装,就是让他跳段舞,也是手拿把掐了。
但且慢,上面这些视频的生成方法,可能跟你以前见过的都不一样。这个用的是生数科技联合清华团队推出的视频模型 Vidu 1.5 ,这个模型有一个新的能力:多主体一致性。
用大白话来说,就是我们可以上传多张图片来生成视频。并且保证这些复杂的元素不会变形。比如上传角色、物体和地点的图,它可以用你指定的这些元素,做出一条视频来。
这样我们在生成的时候,就可以自己设定人物、物体还有场景。像马斯克这条视频,就是用了一张马斯克的大头照,一件花袄,还有一张白宫的图片,生成出来的。
丢一句简单的提示词, Vidu 就可以复刻出一条以假乱真的视频。让马斯克,穿上你给的大花袄,在白宫前秀一段。
这么整的好处显而易见,我们可以手动控制AI生成的素材,让视频更合我们心意。以前我们只能扔一句话,或者扔一张照片,让 AI 自由发挥。最后结果很容易就脱离我们的预期。
比如你直接说让马斯克穿着大花袄,它就会真的在马褂上,画几朵大花。
如果 AI 的词库里,就没有大花袄这个东西。不论我们怎么调整提示词,最后都没法生成出来。
可现在,你不用使劲憋提示词了,只需要闭眼甩一张图。之前还没有视频模型可以做到这样,很多时候能把一张上传的图片处理明白,就已经相当得劲了。所以, Vidu 这个模型一发布。外网的各种网友们,立马就惊呼,然后开机上手了。
大家也可以直接打开 Vidu 的官方,上手试试看。不过,现在只有三次的免费机会,后面每次试用就会需要消耗 4 个积分。为了给大家整个明白,世超试用了一天。大伙可以往下滑,看看我的效果,再决定要不要玩。按照编辑部的约定俗成,咱们的吉祥物一般都是我第一个试的。
这回,我整了两张火锅戴头盔的照片,又上传了一张抹茶绿的雅迪电动车。输入提示词:金毛犬在骑雅迪电动车。
大概几十秒之后,带着黑色防风镜的火锅,就这么丝滑地骑上了小电驴。连胸前蓝色的挂饰,还有雅迪的橙色车标,都完整的保留了下来。这个一致性效果还是挺惊艳的。
还贴心地加上了吐舌头和摇尾巴的小细节。
?虽然火锅这个滑滑板一样的骑车动作,是肯定没法上路的。不过,因为狗本来就不会骑电驴,咱们也不能强求。后面,世超换了张乔布斯的大头照,这个效果就很可以了。而且,我还特地上了点难度。让乔布斯也和马斯克一样,穿上了咱们特色服饰军大衣。
硬朗五官配上笔挺大衣,效果还是非常板正的。乔布斯应该也没想到,自己有一天会坐上雅迪的橘色雅座吧。虽然只有正脸照,但是镜头转到侧方的时候,人物的特征(比如小秃头)还是还原得挺精准。
?
不过,上面这些都还是单一的人物主体,外加一个场景或者物品。抓取起来还是比较简单。
一般来说,我们加入的主体越多,大模型就可能抓取错误。于是我试了一下上传一张唐伯虎点秋香里经典图,然后要求把脸部替换成我给的另一张图。
它从一堆人的背影里,精准地找到秋香。让她把脸缓缓转过来,微微露出侧脸。虽然没有全脸示人,但眉眼就足够一眼丁真。
后面,我又加上了难度。不仅要替换服装,还要加上动作。让语文课本上的李白和蔡徐坤来个对换:李白穿着背带裤在打篮球。
这次, Vidu 给的效果就相当抽象了。它直接给坤换了个画风,整出了一个动画版。虽说保留的格子裤花纹小细节,足以体现用心。
但这个李白 260°水调大转头,画面实在过于诡异了。也没有完成我输入的【打篮球】的指令。
在后面测试中,世超发现 Vidu 虽然能抠主体。但是,如果动作比较大,或者画面变化比较多,就容易出现上面突然转头的小 bug 。比如,让它把胖虎的玩具人偶放在冰雪女王的手上。
它确实能处理多个主体,让塑胶胖虎凭空变出来,而且,冰雪女王的动作和场景连贯性,基本可以以假乱真。但是,换进去的胖虎的动作,就明显有点小崩。在五秒里,连续抽搐变形了数次。
在一下午的测试里, Vidu 的生成效果总是时好时坏。世超一直在上一秒惊艳,下一秒惊吓的反复中来来回回。比如让雷军坐到问界的车里挥手。雷军就这么水灵灵地掉到了车外面,而且,脸也早已经崩坏了。
但是,同时它又能完美地让乐高国王,在城堡上举起长剑,激昂演讲。保持场景和人物,都连贯一致。
崩多了之后,我甚至摸出了一些门道。如果你看完文章后,打算去试试,那么在给主体照片的时候,最好找背景比较干净的图片。主体越好抠出来,生成的准确率就越高。
同时,给一个主体上传多个角度的照片,也能让他动起来更自然。因为模型可以构建出一个更完整的人物。
虽然根据 Vidu 官方的说法,他们这次放弃了业界主流的 LoRA 微调的方法。因为那种方法,很容易出现过拟合,就是在理解主体的过程中,会遗忘大量原先的知识。所以,主体的动作和肢体很容易崩坏,难以控制。画面里东西越多,变化越多,就越容易失控。而 Vidu 的新模型是用类似于大语言模型的技术,把所有输入都处理成视觉数据,并和大语言模型一样能“上下文记忆”地处理这些输入数据。这确实让 Vidu 在多主体的处理上,迈出了一大步。
但与此同时,经过简单测试后,世超觉得 Vidu 的这个技术还有很长一段路需要走。其实, Vidu 暴露的问题跟早期的文成视频很像。就是意思都到了,但是细节还不够,效果不稳定,时不时抽一下风。像这个电动车和公路场景,再怎么切换镜头都没有变形。就是运动的时候,人物出现了影分身。
如果你想用它完全替代视频工作者的工作,世超觉得还是得等等。但 Vidu 肯定是值得上手玩玩看的。毕竟谁不想让喜欢的角色穿上我们挑选的衣服,不想让心意的 IP 角色或者明星,跨界同框一下呢。
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