热资讯！实时互动、实时改视频、探索空间视频，Vidu S2一次放了三个大招

有没有人跟我一样，天天对着AI小猫小狗短视频傻笑？谁说观众不喜欢看AI啊，这AI可太好了！（战术后仰.jpg）

(资料图)

今天，家人们有福了！生数科技发布了Vidu S2模型，不仅能让你和虚拟数字形象实时互动，还能对着正在播放的视频，现场换装、换人、换背景、换画风。

不管你是想给屏幕里的小奶狗男友换套西装，还是想让二次元小偶像一秒切到赛博朋克风，甚至想把老板变成一只“尖叫鸡”……它都能丝滑搞定。

数字人这边，也开始接“新活儿”了：跳舞、转身，动动嘴就能安排；聊到一半再递张参考图，还能让它换上同款衣服、拿起指定物品。你负责出主意，它负责加戏。

好家伙，这哪里是AI视频生成模型，这分明是“某迹暖暖Pro Max之导演剪辑版”啊！

这项神奇的能力来自生数科技最新发布的Vidu S2，不仅让数字人更加能说会动，也能像P图一样P视频，边播边改。

要知道，就在短短两个月前，上个版本的Vidu S1才刚让大家见识了什么叫“数字人成精”。数字人从依赖“音频驱动口型＋预设动作库”的传统模式，进化到能通过语音控制数字人的行为，还能实现无限时长连续互动。

Vidu S1一经推出，便被网友玩出了花。有的把自己猫的照片喂给模型，让它开口讲话；有的把Coding界面传给模型，让它扮演“程序员鼓励师”小姐姐；还有的让自己去世的亲人“复活”，互相倾诉思念…

这次Vidu S2带来了全方位升级，一口气放出三个大招：

• S2-Editing：正在输入的视频，可以实时换装、换角色、换背景、换风格。这是本次最值得先上手的升级，堪称视频版“某图秀秀”；
• S2-Avatar：实时互动角色升级到720P，还能接住中途递来的物品参考图，按指令拿起、展示，完成更丰富的肢体表演。
• 实时空间视频探索：进一步把生成或编辑的视频转换成左右眼画面，送进VR头显，探索与角色更有纵深感的互动。

而且Vidu S2发布当天就全量开放，不搞内测、不限名额，这波操作属实是把“技术自信”写在脑门上了！

实测模型，这AI是不是偷偷学了魔术？

老规矩，先来测试一波这次更新的Vidu S2。

Vidu S2包含两个细分模型：

Vidu S2-Avatar：实时交互模型，支持语音对话、语音控制数字人做动作、实时交互中输入参考图

Vidu S2-Editing：实时视频编辑模型，可以改变服装、人物、背景和视频风格

老规矩，先上实测。先看Vidu S2-Avatar，除了能在互动过程中接收新的参考图，它执行动作指令的能力也升级了。

到底进步了多少？把上一代请出来，同屏比一比就知道了。

同样让数字人跳舞、转圈和跺脚，左边的S1没能完成要求，右边的S2则跟着指令动起来了。

以前S1主要是聊天互动，现在S2将大幅度的身体动作也安排上。“嘴上答应”和“身体力行”的区别，这下终于有画面了。

不仅动作更听指挥，画面也更清楚了。Vidu S2-Avatar将实时输出分辨率从上一代的540p提升到了720p，数字角色面部和衣服上的细节等变得更加丰富。这种提升放在持续互动里很直观：人物在动、对话在继续，清晰度也得跟上。

接下来，轮到参考图发挥作用。

你可以在互动过程中随时递给数字人一张新图片，让它拿起图里的物品、换上指定的衣服，或者进入新的场景。既能听指令做动作，又能照着参考图调整内容，这位数字搭档能接的“活儿”，明显更多了。

再来看看Vidu S2-Editing ，它带来的实时视频编辑能力，是这次最大的更新之一。

画面对准一位正在接受采访的女士，秒切不同款式的服装，它们都非常合体，好像本来就穿在她身上似的。

人物动作连贯，脸部一致性很好，服装随着动作产生的形变也非常真实。尤其是最后一套驼色大衣，袖口半遮住了女士佩戴的首饰，处理得非常真实。

非要挑刺的话，第二套衣服在呈现色块时仍有一点涂抹感；人物佩戴帽子时，头发仍然有一点穿模。

不仅能换装，还可以更换背景。看看这个视频，小姐姐在各个场景丝滑地跳着女团舞，我感觉自己在看一个制作精良的MV。

不换背景只换人？听说《牛来2》要来了？在办公室的我变成了牛来跟大伙say hi……

嚯！我感觉自己好像加班加出幻觉了。

最离谱的是，我变成的这些奇怪东西居然完美融入了办公室环境，透视、遮挡都挑不出毛病。建议各位打工人收藏此功能，开会时把自己替换成财神爷，说不定老板看你都顺眼了。

再来看看视频风格转换的表现。

小哥哥切换不同的风格，视频全程的画面一致性以及风格的迁移能力表现得相当不错！

小小总结一下，Vidu S2-Editing，对正在进行的画面提供四类实时编辑能力：

• 实时人物换装：淘宝店家、穿搭博主狂喜
• 实时更换背景：足不出户环游世界
• 实时更换主体角色：万物皆可打工，包括财神爷
• 实时风格渲染：审美疲劳？换个滤镜继续嗨

这意味着，直播间的视觉效果、虚拟角色的演出、创意视频的玩法，都有了更多临场发挥的空间。

观众弹幕发个“想看主播穿恐龙服”，下一秒可能就真穿上了。观众聊着聊着就当上了导演，主播演着演着就成了NPC。

69天完成版本更迭

只用了69天，Vidu S2就完成了一次大版本跃迁，视频模型赛道现在真的是卷麻了！

两个月前，Vidu S1的亮相同样惊艳，有必要来回顾一下这位“前辈”。Vidu S1、Vidu S2的全链路研发均由清华大学朱军教授的博士生、生数科技流式视频生成与推理负责人张金涛负责。

之前绝大多数数字人，都是“音频驱动口型＋预设动作库”的传统模式，本质上跟一个会动的PPT没太大区别。

而Vidu S让AI视频从“离线生成”跨越到“实时交互”。只需要上传一张照片，模型就能生成一个可以和你实时互动的AI角色。

这里要划个重点：实时交互视频，和传统视频生成模型走的是不同的路。

实时交互视频的每一帧，都是根据用户输入现场算出来的。这意味着模型的生成速度必须跑赢播放速度，不然用户看到的就是PPT式的卡顿。

这可不是简单地“把生成速度拉高”就完事了，而是要重塑整条生成链路。团队用SageAttention等技术给计算提速，再通过多GPU协同调度减少模块间的等待，让显卡少闲着、整条生成链路跑得更顺。

到了S2，这种交互又向前迈了一步：画面从540p提升到720p，数字人能执行更复杂的动作，还能在互动中接收新的参考图；新增的Editing模型，则把换装、换人、换背景和换画风带进了实时视频流。

此外，还有一件事值得单独唠唠。

最近“实时空间视频”成为了视频模型行业的竞争前沿，业内有公司刚开始布局，而生数已经把空间视频做成了可体验的产品。

所谓的空间视频，是一种能够呈现三维立体深度和沉浸感的立体视频格式。它基于人类的双目立体视觉原理，利用两个不同视角（例如主摄和超广角摄像头）同时录制影像，记录下景物的立体深度信息。

空间视频需要在支持空间计算的设备上观看，比如Apple Vision Pro，在普通设备上它只是普通的二维视频。

如今，基于Vidu S2-Avatar，用户可以实时生成空间视频；基于Vidu S2-Editing，用户还能实时编辑空间视频。

你可以把一段普通视频实时转成空间视频，还能将你通过头显摄像头看到的真实物理世界，当成“画布”来创作。

也就是说，Vidu S2不光能让AI角色在屏幕里跟你互动，还打算让它们“走出屏幕”。

当然，团队也坦诚地表示：头显对分辨率和延迟的要求极其苛刻，画面糊了会晕，延迟高了转头和画面会“打架”，这块还在持续优化中。

未来，团队计划从固定视角扩展到全景空间视频，让你转头就能自由探索AI生成的场景。元宇宙真的要实现了？！（doge）

技术揭秘：如何做到“边播边改”？

看完这些让人惊艳的视频效果，问题来了：Vidu S2到底是怎么做到的？

在数据处理方面，为了让数字人表现出更丰富的动作与表情，团队补充了舞蹈、二维动画和三维动画等训练素材，并对符合条件的视频进行背景稳定处理，在保留大幅动作的同时，减少镜头运动带来的干扰。

标注方式也围绕连续互动重新设计：按照事件发生的顺序，记录动作何时开始、带来什么变化，以及结束后人物处于什么状态。片段描述根据事件边界划分，训练时，每个时间片段都有对应的条件。这让“抬手、拿起杯子、端着杯子继续说话”中的动作衔接与状态变化，都有了更清晰的学习依据。

流式训练一直是一个难点，因为这个过程像一场接力：下一段画面接着上一段往前走，前面的一点偏差，也可能被一路传下去。

Vidu S2选择先通过Hybrid Forcing学会逐段生成，然后让模型练习接住自己产生的偏差。为此，Vidu S2引入Self-Replay Forcing：先让模型连续生成一段视频，再给生成结果分块加噪，进行一次可训练的因果回放。

这次“复盘”把前后片段连起来训练，让后续片段的训练反馈也能影响较早片段的表示，帮助模型学会：即使前面出现偏差，后面也能尽量接得稳、接得顺。

接着是画质和实时性的问题。Vidu S2采用了Backbone-Refiner两阶段架构。Backbone先在低分辨率下生成画面的主体结构、运动和语义内容，确定“画面里有什么、正在做什么”；Refiner再负责生成细节，把画面做得更清楚。

可以把它理解成两位画师配合：一位负责打底稿、抓动作，另一位负责精修。

关键是，两位不用排队等着干活。通过异步流水线，细节重建与后续内容生成可以并行推进，这让模型在720P输出下仍然不掉帧。

而换装、换背景能做到“边播边改”，靠的是“时间戳对齐”。

用户中途发来一张衣服图片，模型需要知道的不只是“换成什么”，还有“从什么时候开始换”。

Vidu S2通过重新设计位置编码，将参考图的注入位置与时间戳对齐，让模型知道新条件应该从哪个时间点开始生效。

因此，新参考图中的内容可以根据指令进入后续画面，并保持运动与光照的连续性，实现生成条件的平滑过渡。

模型光会换装还不够，还得学会看场合换。于是Vidu S2请来一位盯着现场的“执行导演”：VLM Agent。

实时互动时，用户可能接连提出要求。模型在执行下一步之前得先搞清楚：画面里现在有什么？人物正在做什么？上一条指令执行完了吗？

VLM Agent是基于视觉语言模型的智能体，会持续解析已经生成的画面，跟踪这些状态，再据此规划后续生成，并在合适的时机调整生成条件，让互动更好地结合画面状态与用户意图。

最后是强化学习。Vidu S2在双向与流式两个阶段都加入了偏好与奖励优化，让模型生成的内容更符合人的期待。

双向阶段采用DPO，改善画质、表情、动作自然度和音画同步，为后续流式训练提供更强的教师模型。

流式阶段则采用Streaming NFT，直接优化承担持续生成任务的因果模型。模型先生成自己的视频轨迹，再沿用SRF的回放思路进行奖励优化，让训练贴近实际运行时的状态，进一步提升画面质量、动作可控性和指令遵循。

从Vidu S1的语音互动，到Vidu S2更清晰的画面、更准确的动作响应、随时加入参考图和实时编辑视频，再到空间视频体验，人与AI的交互正在变得更加自然、丰富。

一个虚拟数字人能理解你此刻在做什么，并且立刻跟着指令行动，这事放在两年前听着还挺科幻。现在Vidu S2把它做成了直播间里随手一点的功能，仔细想想也真是奇妙。

传送门：立即体验：https://vidu.cn/vidu-stream️ API平台：http://platform.vidu.cn/vidu-stream/doc技术报告：https://arxiv.org/pdf/2609.11638

标签： 流式 预设 多模态 vidu 探索空间