Vidu S2：实时数字人，实时改视频

刚刚，生数上线了最新的 实时视频模型 S2，输出提高到 720p，保持 25—42 FPS，包含下面两款：

• S2-Avatar，实时数字人 你可以和它说话、让它做动作，比如换衣服、拿东西、换场景，支持随时新增参考图

• S2-Editing，实时改视频 输入一段持续发生的视频，模型根据指令改画风、换内容，同时保留原视频的动作与时间关系

比如...左侧是风格转绘，右侧是给我换了身衣服

这东西现在已经可以玩了，这里体验：https://vidu.com/vidu-stream

而在这两个模型之后，还有一个延伸发布：实时空间视频方案，可供头显使用，能将生成后的画面变成左右眼视图

这事儿，可以并着下面这个新闻来看，大家都在朝着「小扎未竟之路」来探索

S2-Avatar：实时数字人

Avatar 延续的是 S1 的路线，仅凭一张图，便可生成交互数字人。但 S2 做了一个很大的改进“动态参考”，你可以在对话的过程中，随时更改角色设定以及场景、衣物、道具

比如在对话的过程中，你可以随时给他一张杯子的图片，让它拿起来，或者给他一个外套的照片，让它换上

另外我去查看了 tech report，发现了一个有趣的细节，就是 Vidu 是如何保证角色行为的一致性的：他们做了一层 VLM Agent，用来生成后续 prompt举个例子，当让角色“拿起杯子，然后微笑”时，这个 Agent 会把后面的提示会明确保留“继续拿着杯子”，只改变表情，避免新指令把前面的状态覆盖掉

视频模型负责生成，Agent 负责维护状态

S2 在交付效果上做到了大幅提升。在训练的过程中，增加了独舞和 2D、3D 动画数据，指令跟随也扩展到更完整的身体动作。在画面渲染上采用低分辨率骨干加单步 Refiner，骨干侧偏重运动与时序，Refiner 侧保留外观细节。输出从 540p 提高到 720p，报告给出的速度是 25—42 FPS

为了长时间生成的稳定性，则用到了他们提出的 Self-Replay Forcing，简称 SRF，也就是模型先按实际推理方式生成一段长轨迹，再把自己生成的片段重新加噪，进行因果回放训练，用来改善连续生成中的误差累积

S2-Editing：实时改视频

Editing 则是直接接收视频流，根据文字指令和可选参考图，实时换画风与内容。和 Avatar 不同，这里的动作由原视频提供，也就是用来「P 视频」的

比如你在摄像头前做手势舞，这时候给他上传一张牛来，就可以让输出画面里的牛来去跳了，它目前支持四类任务：风格迁移、虚拟试穿、人物替换、背景替换

下面的这些案例来自 tech report

风格迁移：水彩与工笔风格

虚拟试穿：白衬衫与牛仔服

角色替换：真人与卡通角色

背景替换：巴黎街景与卧室

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这个技术有个难点：如何让改动的画面不穿模比如在拉扯衬衫的时候，如果我把衬衫换成了别的衣服，那也意味着衣服上的花纹、质感什么的也都会变好，而模型要同时理解参考图里的衣服特征，也要保留原视频里人与衣服的互动

对此，Vidu 团队使用了 Frame-Aligned Attention 的解法，也就是目标帧在读取源视频时，只与同一时刻的源帧交换信息；参考图则可以被各个目标帧读取，持续提供新的外观条件，避免把不同时间点的源画面混在一起。进入流式生成后，模型仍会结合有效的历史片段继续输出。

训练上，Editing 也复用了前面的因果流式方案和 SRF，用来改善连续编辑中的一致性，并进行了特别的内存优化，降低整条流程的延迟

实时空间视频：送进头显

Vidu 在前面两个模型的基础上，继续往后做了一步，为左右眼提供略有差异的画面，做到「实时空间视频」

在这个过程中，会先生成普通视频，再根据深度生成左右眼视图，持续送给头显；
单目画面，转换成左右眼视图

如果是实时编辑视频的话，就分为两种情况：

• 原视频是单目的，会先修改普通视频，再转成双目

• 原视频是双目的，把左右眼画面横向拼成一条宽视频，一起编辑，再分拆回双目下面用两个图来展示着一原理

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BenchMark

根据官方说法，基于 BenchMark 评估，Vidu S2 模型做到了领域 Sota

Vidu S2 的全链路研发由朱军教授的博士生张金涛负责，他也是生数科技流式视频生成与推理负责人

这里的 BenchMark 包含对应 Avatar 的 StreamAV-Bench，以及 Editing 的 Sparkle-Bench、OpenVE、RefVIE 和 ViViD 试穿测试集，摘取如下

StreamAV-Bench

Sparkle-Bench

OpenVE 与 RefVIE

ViViD 虚拟试穿

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最后

产品今天已经通过 Vidu 的官网，以在线 Demo 和 API 的方式放出，可以来试一个有关技术报告在这里，感兴趣的可以阅读技术报告：https://arxiv.org/pdf/2609.11638