随着 AI 视频生成技术从基础的提示词理解迈向电影级画面创作，模型的进化方向已不再局限于画质本身，而是延伸至具备导演思维的运镜逻辑与对用户深层意图的感知能力。“电影级”，正成为新一代 AI 视频模型的核心标签。

在九月末密集发布的 AI 视频模型中，Wan2.5 与 Sora 2 凭借音画同步能力的突破，将 AI 视频的叙事质感推向一个新高度。紧随其后，生数科技推出的 Vidu Q2 则打出了“不止生成视频，更有生动演技”的独家 slogan——在这场围绕“电影级创作”的竞争中，Vidu 交出的答卷是：为 AI 赋予演技。

无论在图像还是视频生成领域，“拟真度”始终是衡量模型能力的最关键指标。Vidu Q2 将核心突破点聚焦于角色微表情、微动态的生成，力求让每一个神态、每一丝情绪都自然流动。此外，模型支持单图生成视频与自定义首尾帧模式，配合显著提升的运镜能力，带来了更丰盈的镜头表现力。该版本还可随心自定义视频时长，灵活适配多元创作场景。

回看我们上一期的测评《别再只谈电影级画质，Sora 2 评测：当 AI 开始真正讲中文、做导演，真实感什么水平？》，如果说 Sora 2 是一位统筹人、声、画、景的“全能导演”，那么 Vidu Q2 则更酷似一位专注于打磨表演细节的“资深演技指导”。

为验证 Vidu Q2 在实际生成任务中的表现，本期评测将联合 Wan2.5 与 Midjourney Video，从多场景、多维度展开对比实测，旨在为创作者在模型选型时提供更具参考价值的判断依据。

I. Basic information on the actual model

(1) The price of each real model at 302.AI:

（2）测评工具：

302.AI→API超市→在线调试功能

(3) Measurement methods:

各案例均使用统一的图片和提示词进行生成，且均取第一次生成结果，评测结果仅供参考。

Ⅱ. 测评案例

案例 1：图生视频-人物微表情

clue：电影级特写镜头，背景是饱经战火的城市废墟，灰烬与雪花一同飘落。图中年轻的战士在听到同伴的呼喊后，表情从恐惧犹豫转变为坚定。重点在他的眼神：瞳孔微微收缩，目光从涣散变得锐利如鹰，仿佛锁定了目标。下眼睑绷紧，显露出决绝。他咬紧牙关，下颌线变得清晰而硬朗，最后缓缓地、有力地点了一下头。

生成效果：

案例 2：图生视频-人物复杂运动

clue：一段充满动感的电影级短片，图中的未来女战士形象，在充满全息投影的都市废墟中，使用她的量子利刃与敌人进行激烈战斗，她的动作迅速、利落，兼具致命的爆发力，武器碰撞时迸发出光子轨迹。赛博朋克风格，炫酷视觉效果，流畅运镜。

生成效果：

案例 3：图生视频-镜头跟随

clue：第一人称视角镜头，紧随着图中这位青衣古代青年，人物先转过身来招手示意跟上，随后转过身去穿梭于摩肩接踵的古代夜市，镜头跟随少年在行人中灵活穿行，最终随他停驻在一个古董摊，镜头缓慢推近，焦点最终牢牢锁定在摊位中央摆放着的青铜罗盘上。

生成效果：

案例 4：图生视频-动画角色处理

clue：一片雪花落到小老鼠的鼻尖上，当雪花触碰到它的鼻尖时，它眼睛瞬间对眼，紧盯着鼻尖。雪花融化后，它愣了一下，然后兴奋地抬起头，试图去追逐空中更多的雪花，场景欢快活泼。

生成效果：

案例 5：图生视频-经典镜头复刻

提示词: 电影镜头，4K画质，极致特写。一个男人穿着精致的红色刺绣古装，背景是温暖模糊的红色墙壁。夕阳的余晖洒在他的脸上，勾勒出他悲伤的轮廓。他的眼神复杂，充满了克制的爱、牺牲与深深的遗憾。镜头缓慢推进，捕捉到他眼中的泪光，以及那一滴最终凝结、滑落的清泪。慢动作，充满诗意的悲剧感。

生成效果：

案例 6：图生视频-名场面复刻

clue：清宫剧特写：画面中这位妆容精致、气场强大的妃子。她目视镜头，抬起戴着华美护甲的手，将食指轻抵在唇前，做出“噤声”的手势，随后将手放下。眼神中带着一丝居高临下的威仪与慵懒的锐利，透露出霸气的气场和绝对掌控感。电影级画质，细腻的微表情。

生成效果：

III. Vidu Q2 实测结论

在多个侧重角色“演技”生成的实测案例中，Vidu Q2 的表现多以“略胜”收场，这一结果清晰地体现出它的技术特性与发展路径：

当谈及“电影叙事”时，视觉呈现是首当其冲的关键所在。在参考图+文字的提示模式下，模型如何准确理解提示词意图并将静态画面转化为完整的动态场景，成为最基础的能力要求。在具体测试案例中，Vidu Q2 在提示词遵循度上相较 Wan2.5 稍显不足，偶尔会出现“自主加戏”的情况，如在案例 5 和案例 6 中，自行添加了提示词未要求的角色开口说话镜头。好在这种“加戏”并未过多干扰到核心创作意图的表达，最终成片的完整度仍能达到七八成水准。不过，从画面控制的精准度与指令干扰性来看，Vidu Q2 距离完全理解提示词背后的叙事逻辑尚有进步空间，模型存在一些“自由发挥”的随机性。

此外，运镜能力也是电影叙事的另一关键要素。富有生命力的镜头运动能够有效增强观众的沉浸感。从实测结果来看，运镜也并非 Vidu Q2 的优势所在。当前 AI 视频领域不乏优秀的“掌镜者”，譬如效果炫酷的 PixVerse V5、后起之秀 Wan2.5 以及最新的 Sora 2，这些模型都在运镜效果上做出了很大提升。相比之下，Vidu Q2 在案例 2 和案例 3 中的运镜处理就略显保守了。然而，可能正因这种保守，反而给画面带来了稳定性优势，有效减少了复杂运动场景下的角色穿模问题，以及多主体情况下背景元素失真的情况，倒也不失为一种务实的策略。

接下来就得提到影响电影叙事的第三个要素——情感与表演。这是最容易被忽视的一点。当众多AI video模型在声画质感、物理动态和镜头逻辑上激烈竞争时，Vidu Q2 这次给自己打出的标签是“AI 演技”，这也算是一种另辟蹊径。而其实际表现如何呢？答案是确有成效。

Vidu Q2 在对角色的表情处理上是相对克制和小幅度的，这保证了人物表情和动作不容易崩，从而避免太快地暴露明显 AI 痕迹。这种对角色表情张弛度的细微把控，或许正是 Vidu Q2 的过人之处。这种“小幅度”的面部表情管理于现实中演员的表情管理也一样，很多情绪其实就蕴藏于毫秒之间，如何自然而不夸张地呈现出多种情绪，关键就在于度的把控。而 Vidu Q2 也正是抓住这一点，选择了一个差异化路线，在上文出现的所有有关角色演技的 battle 中，Vidu Q2 都脱颖而出，旗帜鲜明地占领了一方优势。

而在成本方面，Vidu Q2 相较主打“电影级叙事”的 Wan2.5 来说，价格相对低廉，但短板也在于无法像 Wan2.5 一样做到音画一体生成。各有所长，如何选择取决于具体需求。对于需要 focus 角色面部表情的慢动作或特写镜头来说，背景音效要求不高的场景，Vidu Q2 配合后期加工是不错的方案；而对于复杂场景或特殊音效要求的项目，则可能需要考虑其他支持音画同步生成的模型。

如前文所述，Vidu Q2 在多个案例实测中均以“略胜”收场。然而，别小看这种“略微取胜”，它还没有小到可以忽略不计的地步，而是揭示了 AI 视频向“电影级叙事”演进过程中的一个不可忽略的突破方向——情感与表演。这个方向的价值，正在这些细微之处悄然显现。

Ⅳ. 如何在 302.AI 上使用

302.AI 提供按需付费无订阅的服务模式，用户可以根据自身业务需求灵活选择使用。

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步骤指引：API超市→视频生成→Vidu→viduq2-turbo/viduq2-pro

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