说实话鸿牛配资， AI 生图工具有时候真的让人又爱又恨。
刚认识的时候（第一次生成），你会觉得它惊为天人，哪哪都好；可一旦你想跟它深入发展（做成系列图、落地进工作流），它就开始「掉链子」，陷入抽卡玄学。
这种「只能看不能打」的状态，真拿它干活就会无比「拧巴」，在 Nano Banana 这样的工具出现后，事情终于开始改变，原来 AI 是可以被更精确控制的。
现在，终于也有国产 AI 接力，进一步把这条路跑通。Vidu Q2 最新上线的文生图、参考生图、图像编辑功能就是这个路子：卷完「好看」，它开始死磕「稳定性」。
这次 Vidu Q2 直接把技能点全加在了「一致性」上。什么概念？就是把「人设崩坏」、「产品变形」、「画风突变」这些老大难问题统统按在地上摩擦。
简单说，它不只是想让你发个朋友圈炫技，而是真想让你拥有一套能「从头用到尾」的实用创作流。
在最新的 AA 榜单里，Vidu Q2 首次上线的图像编辑能力甚至超越了 OpenAI 的 GPT-5，最难能可贵的是，作为成立才 2 年多的创业公司，用技术实力说话，跟 Google、字节这种大厂并列前三，追赶 Nana Banana Pro，直接把「省心」两个字拿捏了。
Vidu 还搞了一个长达 1 个月的「免费大礼包」，敞开大门让大家薅羊毛。即日起至 12 月 31 日，Vidu 会员生图「免费」，无论是参考生图、文生图还是图像编辑，统统随便造。标准版和专业版会员每月也有 300 张免费额度，旗舰版更是无限免费生图。
今天我们就趁着这个「无限续杯」的机会，拿 Vidu Q2 的生图功能狠狠考验一下，看看它到底能不能拯救我们的发际线。
开局一张图，剩下的全靠它「脑补」
Vidu 在一众 AI 工具中，是最早就把「围绕一张图持续参考创作」当成核心能力来打磨的。在国内多参生图中支持的输入图数量最多，一致性也最高。
在最近 Vidu Q2 的更新里，这项能力又被往前推了一大步：不仅支持更复杂的多参考组合，还大幅降低了生图门槛——设计师、导演、甚至是喜欢创作的普通用户，都可以用自己熟悉的方式提供主体图和环境参考，由模型一键复刻动作、位置、布局、纹理、光线、色彩等，自动去「对齐要求参考图、保持角色不变」。
多参生图
在多参生图场景下，我们给 Vidu Q2 参考生图的输入非常接近真实工作流：一张是最近的全运会「顶流」大湾鸡，另一张是希望出现的场景氛围，夕阳下外滩的观景台。
然后我就写了一句简短的提示词鸿牛配资，剩下的全交给它。
结果出来，我直接「瑞思拜」。
它不是那种傻瓜式的把主体抠图贴上去，而是真的在这个场景里「重算」了光影。主体的光影方向会跟环境一致，动作也随着指令准确变化。
甚至我让它变成喷绘印在汽车上，连倒影色彩都给你算得明明白白。
更关键的是，多次生成不同构图和姿势时，许多都能保持高度一致，比如大湾鸡胸前的图案、头顶的彩色冠，这一点在传统靠 prompt 调参的生图流程里往往很难做到。
这就很灵性了。对于品牌方来说，以前要把一个 IP 形象放到不同场景里做海报，得建模、渲染、P 图，现在？几秒钟搞定，而且那种「违和感」完全消失了。
空间一致性
更绝的是 Vidu 对空间关系的理解能力，当我要求「大湾鸡穿梭在故宫雕花栏杆中」时，Vidu 并没有像其他 AI 那样跟栏杆穿模，或者变成恐怖片现场。
它居然先根据环境图「脑补」了故宫的空间结构，让大湾鸡自然地走在走廊空间中。
再来上个难度，让 AI 角色参考复杂武打动作。
过去 AI 角色无法准确还原你设计的复杂动作，不是动作变形就是人物在打斗过程中变了一个人。而现在通过 Vidu Q2 参考生图则解了 AI 创作者的燃眉之急，可以一键复刻动作，让你的 AI 主角也能拥有十八般武艺。
如下面的案例中，两个动漫主角精准还原了图 1 中的打斗姿势，同时人物服装、面部细节、空间位置关系都保持了极高的一致性。
这种对「空间」的理解，让参考生图不再只是贴背景，而是真正具备了为分镜、镜头调度服务的能力。
这种对空间的理解力，用来做电影分镜或者像最近很火的《疯狂动物城 2》那种合影海报，简直不要太好用。
比如下面的案例，同一张图+不同镜头提示词，即可生成足球少年踢球的特写、远景、足球特写等鸿牛配资，并通过图生视频，剪辑为一个完整的叙事镜头。对于短剧动漫影视制作，省去了一个画面需要多次拍摄或者绘制大量分镜的环节，妥妥的生产力提效工具。
再通过 Vidu Q2 图生视频功能，输出两人在足球场上抢球的精彩视频：
在风格一致性方面，传统 AI 文生图功能想象力很好但是往往一致性表现很差，风格前后不一致、人物融合的情况屡见不鲜，而 Vidu Q2 不仅支持上百种风格，而且还能在生成的连续多图中保持风格的一致性和故事的连贯性。
比如让 Vidu Q2 文生图几句话生成四格漫画，不仅风格、人物保持前后一致，细节稳定，而且几句话让它一次性拉出完整故事：
从这些案例可以看到，Vidu 在参考生图上的升级，并不是停留在「把图生得像」这一层，而是把「主体一致性」和「空间理解」一起纳入考量：一方面，它能围绕参考图，稳定地生成人物不同角度、不同氛围、不同风格、光线下的一整套画面；另一方面，又能把环境图当成真实空间来处理，而不是简单的背景贴图。
不只是玩具，是实打实的「实战神器」
如果说参考生图解决的是「第一张图怎么定」，那 Vidu Q2 全新上线的图像编辑则真正让这张图进入日常工作流，实现更加精细化的画面控制，满足实际商业化场景需求。
Vidu 在这一块的定位很直接：覆盖 90%的常见图片编辑场景——加元素、减元素、换背景、换颜色、调光线、变焦、比例切换，都可以用自然语言完成，在连续修改的过程中又始终保持主体的一致性。
在替换与局部编辑的测试里，我试着把一张车站广告换成马斯克，要是以前，我得抠图抠到眼瞎，但现在就几秒就能搞定，直接一键复刻。
以后看到爆款广告、爆款封面，可以像这样大批量一键复刻，4K 直出，直接上架，做广告、社媒不要太轻松。
类似的，下面的案例里，要求是为三个女孩加上酒杯——Q2 不仅完成了要求，还根据光线设计了酒杯的折射，完善了三个人的手部细节。
图片编辑是真正的「实战型」能力，尤其是电商或者社媒营销这样的场景。很多产品图的前期其实只有一个简单线稿：设计师给的是草图，运营要的是立刻就能上架的主图。
这就是图片编辑可以大展拳脚的时候，我们用 Vidu 做了一次完整的草图 → 上色 → 材质替换的演练。先是生成了家具的线稿图，然后直接一键用于参考生图，在 prompt 中指定好材料和风格。
Vidu 通过材质渲染，一步到位，做出细节满满又准确的实物图。紧接着还是一键复用，变换家居风格的提示词，沙发在不同家居风格中的实景展示就出来了。
同一商品想要变换材质，也可以轻松实现。
可以发现，Vidu Q2 在图像编辑上的能力，其实正是把「多参生图时代的底层能力」落到了实处：识别谁是画面里的主体，把他/她/它锁定住，然后允许你用大白话对其周围的一切做增删改，甚至跨越多张图和一段视频。
这就好比以前你是开手动挡得调各种参数，现在 Vidu 给你整了个自动驾驶。你只需要把心思花在创意上，剩下的粗活累活，它全包了。
这里面还涉及到另一个非常有用的能力：保存主体。我们可以将上述 Q2 文生图/参考生图/图像编辑后的图片一键保存为主体，把这个 IP「收进角色库」，后续在 Vidu 的参考生视频中，都可以直接调用主体。
之后无论是换背景、换动作，还是把他/她放进新场景，只要选中这个角色、IP，模型都会严格保持人物一致，不会出现下一秒生成的主角和前一秒不一样的情况。
参考生图——保存主体——参考生视频，Vidu 打通了从灵感到成片的一站式工作流，再也不用在不同平台来回切换了，简直是短剧动漫，广告电商从业者的福音， 目前 API 已同步上线。
AI 内卷，别谈「颠覆」，先谈「干活」
对于创作者来说，以前用 AI 干活儿是一种怎么样的体验？大概就是痛并快乐着：上一秒它给了你一张惊为天人的神图，下一秒让你在接下来的十小时里，因为复现不出那个眼神而心态崩盘。
在 AI 创作工具演进的十字路口上，我们观察到了两种不同的产品哲学。
Midjourney 这类产品像一台性能强劲的「引擎」，只有硬核极客才能驾驭那些复杂的参数和咒语般的 prompt，试图把单张图片的审美上限推到极致。
够酷，够极客，但也够折磨人。
而 Vidu Q2 选择了一条更务实、甚至看似「无聊」的路——做一台谁都能开的「量产车」。它不再执着于制造随机的惊喜，而是死磕「稳」字。
这种把所有步骤都帮你封装好的「傻瓜式」链路，才是真正的生产力。毕竟，对于那些被甲方催着改稿、被运营催着上线的团队来说，比起灵机一动的「随机性」，更加需要可交付的「确定性」。
也许在某些极端艺术风格的探索上，它或许不如那些参数党工具来得狂野自由，甚至因为太追求稳定，少了一些「意外之喜」的灵气。
但对于那些对于深受「抽卡」折磨的创作者，Vidu Q2 提供了一种久违的安全感。
当行业在谈论 AGI 的宏大叙事时，Vidu 低下头，不再只是给你造虚无缥缈的梦，先帮你把手里的砖搬稳了。
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