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一张图生成一个世界?Vidu S1体验:问题比想象的要多

2026-07-17 06:06:05 [娱乐] 来源:盘星资讯网

我对养宠物缺乏耐心,张图却对折腾 AI 角色有着近乎执着的生成热爱。

曾几何时,个世我沉迷于在豆包、体验通义千问等平台挖掘各类 Bot。问题从穿越现代的比想诸葛亮,到教导高数的张图霸道总裁,再到那位时刻催促我上班的生成二次元老婆……无论体验如何,每次点击进入,个世都像是体验在开盲盒,你永远不知道下一个“电子活人”会带来什么惊喜或惊吓。问题

然而,比想近期这些平台接连宣布下线相关功能,张图聊天框里的生成“电子朋友”逐一消失。正当我准备接受这一现实时,个世Vidu S1 横空出世,带来了一种更为抽象且极具潜力的交互体验。

(图源:Vidu)

Vidu S1 是一款主打实时视频交互的 AI 模型。与传统的文本型 AI Bot 不同,它允许用户仅上传一张图片,模型即可快速解析角色的身份、外观及风格,并在交互过程中实时生成该角色的表情与动作,力求保持形象与音色的高度统一。

既然大厂 Bot 已难觅踪迹,我(ID:leitech)决定亲自上手,尝试打造一个会说中文、听懂指令,甚至能当场打坐的“哈兰德”。

一张图生成可对话的哈兰德:流程与基础体验

Vidu S1 的使用门槛极低,且模型本身完全公开。用户只需在手机应用商店搜索并下载 Vidu AI Pro(注意:务必区分于普通的 Vidu AI,二者为不同应用),进入 APP 即可体验。

(图源:雷科技)

为了降低上手难度,Vidu S1 内置了丰富的预设角色库。其中女性角色占比最高,涵盖古装、现代、魔幻及写实风格;此外还有动画人物及宠物等选项,多样性表现尚可。

在未上传图片前,我首先体验了预设角色的交互逻辑。选定角色后,用户可通过麦克风直接发送语音指令。角色会在画面中实时回应,并根据对话内容同步生成口型与表情,配合自然的肢体晃动,营造出一种类似视频通话的沉浸感。

(图源:雷科技)

画质方面,官方规格为 540P、25 帧,画面清晰度有限,建议将其视为网络信号不佳时的视频通话效果。

动作控制方面,Vidu S1 的表现超出了简单的口型同步。当我发出“举起左手”的指令时,角色响应流畅,无穿帮现象。对于推眼镜、撩头发等中等复杂度动作,完成度也较高。

甚至当我发出“左手整理头发,右手整理衣襟,双手比心”的复合指令时,角色也能勉强执行,尽管动作细节略显生硬。

(图源:雷科技)

主要槽点在于延迟与动作限制:

  1. 交互延迟:所谓的“实时”是相对于视频生成速度而言。用户说完话后,角色通常会有明显停顿才回应。这种延迟在视频通话场景下尤为突兀,加上角色始终直视镜头,带来一定的心理压迫感。
  2. 动作僵硬:为防止穿帮,系统似乎限制了角色的转身能力,无论怎么尝试,角色均拒绝转身。对于跳舞、深蹲等连续动作,响应更是敷衍,仅做象征性晃动,如同“摆烂”状态。

(图源:雷科技)

自定义角色测试:从二次元到真人

预设角色经过官方优化,表现相对稳定。接下来,我尝试上传自定义图片,测试模型在非标准体型及真人场景下的处理能力。

测试一:Q 版角色(菲比啾比)

上传 Q 版角色图片,填写描述并选择音色(或录制声音),等待约 1 分钟即可生成自定义角色。

(图源:雷科技)

结果令人失望:
* 体型崩坏:角色动作与体型严重不匹配。发出“跳起”指令后,角色身体被异常拉长,呈现“橡胶人”效果。
* 指令失效:角色描述似乎未被有效采纳,角色始终自说自话,无法根据设定调整行为逻辑。

(图源:雷科技)

测试二:真人角色(哈兰德)

鉴于训练集偏差,真人图片的处理难度低于二次元。

  • 静态表现:静止状态下,五官与发型还原度较高。
  • 动态表现:说话时口型基本同步,但情绪激动时,牙齿、脸颊及眼神偶尔出现不协调。
  • 声音问题:我录制的人声未生效,系统随机切换不同男女声,导致画面与声音严重割裂,观感诡异。
  • 动作还原:尝试复刻哈兰德招牌“打坐庆祝”,角色仅低头抬手,最终仍站立不动,未能还原动作精髓。

(图源:雷科技)

结论:Vidu S1 目前只能生成一个“会聊天的哈兰德”,尚无法还原其在球场上的动态表现,改进空间巨大。

竞品对比:灵光 App 的“世界模型”体验

无独有偶,谷歌 Genie 及灵光 App 近期也推出了类似的世界模型功能。其核心卖点一致:上传一张图,AI 解析场景元素(地面、障碍物等),将静态画面转化为可交互的视频应用,实现“画即游戏”的梦想。

灵光 App 宣传中展示了攻击、射箭、施法等丰富交互,且暂无会员限制,极具吸引力。

(图源:雷科技)

测试一:赛博朋克都市

选择“解锁冷冽的高科技都市”,灵光 App 在半分钟内生成了类似《赛博朋克 2077》的场景。

(图源:雷科技)

  • 生成速度:确实迅速,且视角切换与路径生成同步,具有持续探索感。
  • 交互局限:虽然界面出现了个性化交互按钮,但实际功能仅为播放不同特效。无法与其他人物对话、攻击或产生实质接触。本质仍是用户控制角色在 AI 生成的视频中行走。
  • 延迟问题:角色移动存在 1-2 秒延迟,视角切换卡顿明显。

(图源:雷科技)

测试二:《怪物猎人》截图

上传游戏截图,期望模型能识别战斗场景并生成攻击、闪避等按钮。

(图源:雷科技)

结果
* 交互通用化:系统提供的交互方式与《怪物猎人》无关,缺乏针对性。
* 角色漂移:角色移动后,原猎人形象逐渐变为“悟空”,模型似乎认为“打怪”即可,无需区分具体游戏内容。

(图源:雷科技)

测试三:足球比赛截图

上传哈兰德比赛截图,问题更为直接:
* 关键元素丢失:足球消失,系统未操控哈兰德,反而选中对方白衣球员。
* 互动缺失:无法踢球,无法与队友/对手互动。球场、观众仅作为背景贴图,无法触碰。
* 场景不稳定:角色移动导致画面剧烈变化。因模型无法稳定记忆人物与场景,球员位置、衣服细节甚至主控角色外貌均发生随机漂移,如同“边跑边整容”。

(图源:雷科技)

唯一亮点:POV 视角的风景图片体验较好,能带来在虚拟世界旅行的感觉,但需忍受频繁的卡顿。

(图源:雷科技)

总结:作为新鲜玩具,娱乐几分钟尚可;但长期可玩性极低,难以支撑深度体验。

世界模型:AI 的下一个核心战场?

面对画质粗糙、Bug 频出的现状,有人质疑厂商投入世界模型是否“点错科技树”。

我认为恰恰相反。

这类模型的意义远超游戏本身,它标志着 AI 从“理解静态世界”向“模拟真实世界”的关键跨越。

  • 传统视频模型(如 Seedance、可灵):侧重被动展示,观众只能观看,无法互动。

    (图源:字节跳动)

  • 世界模型:核心在于让 AI 理解“动作与世界的因果关联”。从被动展示转向主动交互,从静态叙事转向动态推演,这是通往更强通用人工智能(AGI)的重要路径。

未来展望:
若灵光等世界模型能进化至 4K 画质、60 帧,并具备准确的物理逻辑,将彻底改变机器人训练范式。我们无需在现实世界中训练机器人,只需在虚拟世界中让其摔倒万次,习得行走、抓取等技能,再将算法迁移至实体机器人。

目前,OpenAI(Sora)、英伟达(Cosmos)及国内多家自动驾驶、机器人和游戏公司均在布局此赛道。大家都在赌谁能率先构建出成熟的世界雏形。

对这个新领域而言,好戏才刚刚开场。

(责任编辑:综合)

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