Vidu Q4 Preview 与 updream 合作探索 AI 漫剧专业化生产

生数科技 2026-10-29 16:42 北京

哔哩哔哩动画制作中心动画导演、AI 技术流程专家梁彦璋：“AI 动画的生产瓶颈从来不在生成，而在能否稳定产出一个可用的镜头。Vidu Q4 Preview 在动作张力、多镜头衔接与角色一致性上的提升，让 AI 动画从单点尝试走向可规模化的产线，为动画行业的内容生产提供了新的解法。”

AI 动画行业长期存在现实挑战：实验室 Demo 视觉效果亮眼，但落地真实内容创作，想要获得表现可用的批量内容，仍存在诸多难题。精美演示片段往往依靠反复调参、人工筛选，很难直接复用到剧集常态化创作当中。漫剧作为 IP 二创的重要载体，对镜头时序连贯、跨镜头角色形象统一、高动态画面表现都提出较高要求。

Vidu Q4 Preview 与updream 进行深度合作，双方发挥各自技术与平台优势，以漫剧、动画作为重点实践场景之一，共同探索 AI 视频在专业化内容创作中的实际应用。

Vidu 输出 Vidu Q4 Preview 视频生成模型能力底座，作为 Vidu Q4 旗舰模型预览版本，模型主打「传神表现力」，在人物演绎、镜头叙事、特效场面完成升级，支持多份参考音图输入、最长 16 秒生成、2K/4K 影视级画质，覆盖文戏、武戏、大场面等影视化创作场景。
updream 是面向专业创作者的 AI 视频创作平台，具备无限画布、创作 Agent、3D 预演台等全套能力，覆盖剧本、资产、分镜至成片完整创作流程。

（本片由 updream 特约导演蓝白红Art 制作）

本次合作，updream 将 Vidu Q4 Preview 原生模型接入自身 AI 视频创作生产流程，围绕AI漫剧生产三大核心指标开展全链路验证：

强化镜头时序理解，改善画面跳变，保障叙事连贯

漫剧依靠连续镜头推进故事，镜头之间人物姿态、场景空间、光影逻辑一旦断裂，会直接破坏观看体验。在实测过程中，Vidu Q4 Preview 强化时序理解能力，能够承接上一镜人物状态、场景信息生成下一镜头，减少画面跳变，降低人工修补镜头的工作量，让批量产出的成片保持叙事连贯性。

优化跨镜角色一致性，探索角色资产复用模式

过往不少 AI 视频方案常会出现同一角色跨镜头形象漂移的问题，五官、外形、服饰出现偏差，素材难以沉淀复用，需要投入大量精力反复校准人设。依托 Vidu Q4 Preview 的角色一致性能力，双方在系列漫剧创作实践中锁定人物核心特征，对齐五官、体型、服饰细节，探索可复用角色资产的落地方式，减少形象反复修正带来的额外成本，为系列化内容创作提供技术支撑。

升级高动态动作生成，提升复杂戏份生成质量

打斗、追逐等高动态戏份是漫剧的核心看点，也是 AI 视频生成的难点，肢体扭曲、运动逻辑违和是行业较为普遍的问题。Vidu Q4 Preview 针对动作张力、人物运动逻辑做专项优化，减少重绘返工，实现高难度动作戏份批量创作的可能性，保障实际项目的创作排期需求。

本次联合实践，是 AI 视频生成模型结合专业创作平台落地 AI漫剧场景的一次重要尝试。区别于短期效果共创，双方以真实项目需求为标尺，把模型能力放在实际创作环境中检验，验证 AI 视频工具不再只是创意辅助，而是可以嵌入标准制作管线、承接批量剧集生产的生产力底座。

IP 内容想要完成视觉化互动落地，需要从文本、人设，到分镜、连续镜头、成片输出的完整链路打通。传统漫剧制作流程人力成本高、周期长，限制 IP 二创内容的产出体量。Vidu Q4 Preview 针对漫剧动画场景完成定向技术优化，结合 updream 完整创作平台能力，把 AI 能力融入现有工作流，在保留 IP 人设与故事内核的前提下，提升成片产出效率，释放 IP 视觉化创作的空间。

未来，Vidu 与 updream 将继续保持协同实践。Vidu 持续迭代打磨视频生成模型，面向漫剧、短剧、电商广告等多元场景完善 AI 视频能力；updream 持续迭代专业创作者 AI 视频创作平台。双方将进一步探索从 IP 文本创意到动态视觉成片的全链路实践路径，共同赋能创作者，探索 AI 原生内容创作产业新范式。

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