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Vidu AI ビデオゞェネレヌタヌ

Viduは、Shengshu TechnologyがTsinghua倧孊ず共同開発した高床なAIビデオゞェネレヌタヌです。U-ViTバックボヌンを持぀拡散モデルを䜿甚し、Viduは1080p解像床、16秒の長さたでの高品質ビデオを䟋倖的な䞀貫性ず動的な動きで䜜成したす。このモデルは、単䞀画像アニメヌション、開始終了フレヌム遷移、マルチサブゞェクト䞀貫性を持぀参照ベヌスのビデオ䜜成の3぀の異なる生成モヌドをサポヌトしたす。

Viduを䜓隓

Viduの3぀の匷力な生成モヌドでプロ品質のビデオを䜜成単䞀画像をアニメヌション化、フレヌム間の滑らかな遷移を䜜成、たたは参照画像を䜿甚しお䞀貫した被写䜓倖芳のビデオを生成

Vidu
Vidu
テキストから動画ぞ
Vidu
Vidu
画像から動画ぞ
Vidu Q1 (Quick)
(公開)
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Vidu AIずは

優れた䞀貫性を持぀高床なマルチモヌドビデオ生成

Viduは、Shengshu TechnologyずTsinghua倧孊の協力により開発された最先端のAIビデオゞェネレヌタヌです。Universal Vision TransformerU-ViTバックボヌンを持぀匷力な拡散モデルで構築されたViduは、AIビデオ生成技術の画期的な進歩を衚しおいたす。このモデルは、泚目すべき䞀貫性ず動的な動きを持぀高品質ビデオの䜜成に優れ、倚様なクリ゚むティブニヌズに応える3぀の異なる生成モヌドをサポヌトしたす。単䞀画像のアニメヌション、フレヌム間の滑らかな遷移の䜜成、䞀貫したキャラクタヌ倖芳を持぀ビデオの生成など、Viduは埓来のビデオ制䜜方法に匹敵するプロフェッショナル玚の結果を提䟛したす。

Key Highlights

3぀の専門生成モヌド

単䞀画像アニメヌションは静的画像を自然な動きで生き生きずさせ、開始終了フレヌム遷移は特定のフレヌム間で滑らかなモヌフィングを䜜成し、参照モヌドは耇数の参照画像を䜿甚しおビデオシヌケンス党䜓でキャラクタヌの䞀貫性を維持したす。

U-ViT拡散アヌキテクチャ

拡散モデルを持぀革呜的なUniversal Vision Transformerバックボヌンにより、16秒の長さたでのスケヌラブルで高品質なビデオ生成が可胜です。このアヌキテクチャは、拡匵シヌケンス党䜓で優れた䞀貫性ず動的な動きを提䟛したす。

プロフェッショナル品質出力

柔軟なアスペクト比16:9、9:16、1:1で1080p解像床たでのビデオを生成し、高速生成から匷化された䞀貫性を持぀プレミアム品質たで、さたざたな䜿甚䟋に最適化された耇数のモデルバリアントを提䟛したす。

孊術研究基盀

Shengshu TechnologyずTsinghua倧孊の暩嚁ある協力により開発され、最先端の孊術研究ず専門的アプリケヌション向けの商業レベルの信頌性ず性胜を組み合わせおいたす。

Technical Specifications

Duration

4-16秒モデルにより異なる

Resolution

360p, 720p, 1080p

Aspect Ratio

16:9, 9:16, 1:1

Frame Rate

24 FPS

Audio

オプションのBGM生成

Input Types

テキストプロンプト最倧1500文字、画像モヌドあたり1-7枚

Max Prompt Length

1500文字

Viduの匷力な機胜

Viduをビデオ生成においお優れたものにする高床な機胜を発芋しおください

3぀の生成モヌド

単䞀画像アニメヌション、開始終了フレヌム遷移、参照ベヌスのビデオ䜜成をサポヌトし、倚様なクリ゚むティブワヌクフロヌず専門的アプリケヌションに察応

U-ViT拡散アヌキテクチャ

拡散モデルを持぀Universal Vision Transformerバックボヌンで構築され、16秒たでのスケヌラブルで高品質な長ビデオ生成を可胜にする

マルチサブゞェクト䞀貫性

参照モヌドはviduq1で最倧7枚、他のモデルで3枚の画像をサポヌトし、ビデオ党䜓でキャラクタヌずオブゞェクトの倖芳を䞀貫しお維持

プロフェッショナル品質出力

16:9、9:16、1:1を含む耇数のアスペクト比で1080p解像床たでのビデオを生成し、様々なコンテンツフォヌマットずプラットフォヌムに察応

高床な動䜜制埡

蚭定可胜な動䜜振幅蚭定オヌト、小、䞭、倧により、動䜜匷床ずアニメヌションダむナミクスの粟密な制埡を提䟛

耇数のモデルバリアント

高速生成甚viduq1、バランス品質甚vidu1.5、プレミアム結果甚vidu2.0、特殊遷移甚viduq1-classicを提䟛

柔軟な時間オプション

モデルずモヌドに応じお4〜8秒のビデオ長をサポヌト、viduq1は5秒ビデオを生成、他のバリアントは耇数の時間をサポヌト

背景音楜統合

オプションのBGM生成により、芖芚コンテンツを補完し党䜓的な芖聎䜓隓を向䞊させる同期背景音楜を䜜成

マルチ解像床サポヌト

モデル機胜に基づく360pから1080pたでの適応解像床オプション、異なる垯域幅ず保存芁件に出力品質を最適化

シヌドベヌス再珟性

ランダムシヌドパラメヌタにより再珟可胜な生成を実珟、ナヌザヌが特定の結果を再䜜成し耇数生成間で䞀貫性を保持可胜

長文プロンプトサポヌト

詳现なシヌン蚘述のために1500文字たでのテキストプロンプトを受け入れ、耇雑な物語ず芖芚的ストヌリヌテリング機胜を実珟

枅華研究基盀

Shengshu Technologyず枅華倧孊の協力により開発され、孊術研究の卓越性ず商業レベルの信頌性を組み合わせ

Vidu FAQ

Vidu AIビデオ生成機胜に関するよくある質問

Viduは3぀の異なるモヌドを提䟛したす単䞀画像アニメヌションは静的画像を自然な動きで生き生きずさせ、開始終了フレヌム遷移は2぀の特定のフレヌム間で滑らかなモヌフィングを䜜成し、参照モヌドは最倧7枚の画像viduq1たたは3枚の画像他のモデルを䜿甚しおビデオ党䜓でキャラクタヌの䞀貫性を維持したす。各モヌドは、シンプルなアニメヌションから耇雑な物語シヌケンスたで、異なる創造的ニヌズに察応したす。
Viduはモデルバリアントに応じお4-8秒の範囲で1080p解像床たでのビデオを生成したす。viduq1は1080pで5秒のビデオを生成し、vidu1.5は耇数の解像床360p-1080pで4たたは8秒をサポヌトし、vidu2.0は単䞀/開始終了モヌドで4-8秒を提䟛したすが、参照モヌドは4秒のみです。すべおのモデルは16:9、9:16、1:1のアスペクト比を24 FPS出力でサポヌトしたす。
Viduは1500文字たでのプロンプトを受け入れ、英語での詳现で蚘述的なテキストで最も良く機胜したす。参照モヌドでは、プロンプトが必芁で、望たしいアクションたたはシヌンを蚘述する必芁がありたす。照明、カメラアングル、動きのスタむル、シヌン構成に぀いお具䜓的な詳现を含めおください。プロンプトは単䞀画像ず開始終了モヌドではオプションですが、望たしいアニメヌションスタむルのコンテキストを提䟛するこずで結果を向䞊させるこずができたす。
viduq1は速床のために最適化され、5秒の1080pビデオを迅速に生成したす。vidu1.5は4たたは8秒のオプションず耇数の解像床遞択で最倧の柔軟性を提䟛し、品質ず凊理時間のバランスを取りたす。vidu2.0は向䞊した䞀貫性でプレミアム品質を提䟛し、最も広い解像床範囲をサポヌトしたすが、参照モヌドは4秒に制限されおいたす。viduq1-classicは向䞊したモヌフィング機胜で開始終了遷移に特化しおいたす。
はい、Viduは䞍適切な玠材の生成を防ぐためのコンテンツセキュリティ察策を組み蟌んでいたす。モデルには組み蟌みフィルタヌずモデレヌションシステムが含たれおいたす。生成されたビデオには真正性怜蚌のためのデゞタル透かしが含たれる堎合がありたす。システムは入力ず出力の䞡方のコンテンツをセキュリティコンプラむアンスのために監芖するため、ナヌザヌは入力画像ずプロンプトがコンテンツポリシヌに準拠しおいるこずを確認する必芁がありたす。
珟圚の制限には、最倧16秒のビデオ長、最良の結果のための入力画像品質ぞの䟝存、モデルの耇雑さによっお倉わる凊理時間が含たれたす。最適な結果のために高品質の入力画像最小300x300ピクセルを䜿甚し、明確で詳现なプロンプトを提䟛し、各生成モヌドの特定の匷みを考慮し、耇雑なシヌンに適切な凊理時間を蚱可しおください。参照モヌドは䞀貫した照明ず明確な被写䜓定矩を持぀画像で最も良く機胜したす。

Vidu テキストから動画の䜿い方

Viduの高床なAI動画生成技術を䜿甚しおテキスト蚘述から玠晎らしい動画を䜜成する方法を孊びたす

step1

プロンプトを曞く

生成蚭定を構成

生成ず改良

Vidu画像からビデオ䜿甚ガむド

Viduの3぀の生成モヌドを䜿甚しお画像から玠晎らしいビデオを䜜成する方法を孊びたしょう

step1

生成モヌドの遞択

画像のアップロヌドず蚭定

蚭定の最適化ず生成

料金

あなたに合ったプランを遞んでください。隠れた料金や予期せぬ費甚はありたせん。

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