Vidu Q3 全面評測

核心參數

廠商	生數科技
國家/地區	中國
發布	2026
生成類型	文字生成影片＋圖片生成影片
單段時長	8秒
解析度	1080p
原生音訊	音效
口型同步	基礎
畫幅	16:9 / 9:16
價格參考	免費檔＋訂閱制;API按秒計費
API	✅ 提供✅ PixPix
免費額度	有

編輯評分

它的獨門絕技叫「參考生影片」

Vidu Q3是生數科技出的模型,國內做影片生成這行的都知道生數是最早一批啃多主體參考這塊硬骨頭的團隊,Q3這代把這個能力打磨得更成熟了。簡單說,別的模型大多是一張圖生成一段影片,Q3能同時吃進去多張參考圖——一張角色、一張道具、一張場景,讓它們在同一個畫面裡合理共存,而不是簡單拼貼。

這個技術路線解決的是一個很具體的痛點:你想讓固定的一個角色拿著固定的一件道具出現在固定的場景裡,用純文字提示詞去描述,模型理解起來永遠隔著一層,細節全靠猜。但直接丟三張參考圖進去,模型就有了實打實的視覺錨點,這比堆砌形容詞精準太多。

這套能力在二次元和多角色互動的場景裡特別吃香,畢竟這類內容對「角色長相對不對」極其敏感,觀眾一眼就能看出崩沒崩。Q3把這個環節的容錯率明顯提高了,這也是它在綜合參數不算頂尖的情況下,還能在特定圈層站穩腳跟的原因。

多主體場景穩,寫實人像還是差口氣

實測下來Q3最讓我意外的是生成速度,同價位模型裡它出片確實快,等待時間不算長,這對需要反覆迭代調整參考圖組合的工作流程來說很重要——你不可能每次都等半天才看到效果。

多主體這個核心賣點表現符合預期,兩三個參考元素放進去,畫面裡基本都能各自保持辨識度,不會出現角色和道具糊成一團分不清楚的情況。動漫二次元題材尤其討喜,線條和色彩的處理有它自己的調性,不是那種一眼假的AI感畫風。

但寫實人物這條線明顯弱一級,人臉細節、皮膚質感這些精細項,跟頭部寫實模型擺一起看差距還是看得出來的,這跟它的資源投入方向有關——生數顯然把研發重心放在了參考圖組合能力上,寫實精修不是它的主戰場。指令遵循這塊分數中等,意味著如果你的提示詞描述得比較抽象、比較依賴模型自行發揮,出片的穩定性不如那些指令遵循拉滿的頭部模型。國際知名度這塊也確實有限,海外討論度不高,基本是個圈內熟悉、圈外陌生的產品。

參考圖怎麼搭配,直接決定出片品質

用Q3最關鍵的技巧不在提示詞本身的措辭,而在參考圖怎麼選、怎麼搭配。幾張參考圖的構圖角度、光線風格如果差異太大,模型融合起來會顯得生硬;反過來如果參考圖本身風格統一,出來的效果會順暢很多。

兩個實操建議:

• 多角色同框:準備好每個角色的單人參考圖,盡量是相近的光線和構圖角度,提示詞只需要簡單描述互動關係,比如「the two characters are talking in a garden, medium shot」,細節交給參考圖去兜底,不用在文字上堆砌人物外貌描述
• 角色+道具組合:角色參考圖和道具參考圖分開準備,提示詞裡明確寫清楚道具跟角色的相對位置關係,例如「holding the sword in right hand」,避免模型自己亂猜位置關係導致穿模

順帶提一句參考圖的來源問題,我現在手邊湊不齊風格統一的設定圖時,基本不會再滿世界翻網路圖片拼湊了,直接用PixPix現生成幾張光線和構圖相近的角色圖、道具圖當參考,省下來的對齊功夫比事後調參數划算多了。

另外提示詞別寫太長,Q3的指令遵循不是它的強項,複雜長句子容易丟資訊,反而不如把複雜度轉移到參考圖組合上更靠譜。

二線頭部裡的差異化選手

放在2026年的格局裡看,Vidu Q3被普遍歸到二線頭部這個位置,畫質、動作幅度這些通用指標不算拔尖,但沒有明顯短板,屬於均衡型選手。它真正的競爭力不是靠跟Seedance、可靈在綜合參數上正面硬剛,而是靠參考生影片這條差異化路線,在多角色同框這個細分需求上幾乎沒有對手能替代。

B站這類二次元內容重鎮的創作者用它比較多,這個使用者群體本身對多主體一致性的需求就比一般使用者更強烈,算是精準踩中了一個供給稀缺的細分市場。

往後看,只要國際知名度這塊短板不補上,它大概率還是會停留在「圈內認可、破圈有限」的狀態。但這不完全是壞事——與其在寫實畫質這個已經卷到極致的紅海裡跟頭部模型死磕,守住多主體參考這條護城河,繼續把這個差異化能力做深,反而是條更現實的路。

適合誰用

• 多角色同框創作
• 二次元內容
• 參考圖組合生成

用戶口碑

「參考生影片」的差異化定位受業界認可,B站創作者使用甚多;整體畫質被認為屬二線頭部。

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