Vidu Q2 参考图生图: AI 图像编辑器

VIDU Reference-to-Image Q2 可根据一张或多张参考图像生成高质量的新图像。它会保留参考图像的关键身份特征、结构或风格,同时创作全新场景、变体或增强构图。该模型非常适合角色一致性、对象重新诠释、风格化重设计,以及由参考输入引导的电影感重现。

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概览

关于此模型

Vidu Reference-to-Image Q2 是一款先进的图生图模型,旨在将一张或多张参考图像转换为全新的构图。借助最先进的 AI 和深度学习技术,该模型在创作增强变体、全新场景或电影感重现时,能够保留输入图像的关键身份特征、结构和风格。其底层技术可确保参考图像中的复杂细节和艺术细微差异得到保留,因此非常适合需要一致性与创意的应用场景。

除了稳健的技术基础,VIDU Reference-to-Image Q2 还具备显著的营销优势。它能够根据多个输入生成高质量且风格一致的图像,支持从娱乐内容中的角色一致性到产品设计中的对象重新诠释等多种用途。每次生成的价格为 $0.032,兼具竞争力和价值,在不牺牲输出质量的情况下为用户提供出色的效果。

1以更丰富的细节重现热门场景的电影感画面。
2在动画或游戏中重新诠释角色或对象,同时保留其核心特征。
3为品牌和营销用途创建具有一致性的视觉素材。
4为创意项目设计现有图像的风格化与艺术化变体。
5根据电影制作中的分镜参考开发详细的视觉概念。
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价格与价值

成本分析

muapiapp$0.032 每次生成

muapiapp is 20-50% 更实惠 than competitors while delivering comparable or superior output 质量.

Fal.ai$0.045 每次生成

Fal.ai 收费 close to this price point, making muapiapp a cost-efficient alternative with similar high-质量 results.

Replicate$0.045 每次生成

Replicate's 定价 is nearly identical to Fal.ai, meaning muapiapp offers a 20-50% cost saving compared to these providers.

** 竞品价格根据相似模型架构和使用层级估算。

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技术详情

配置参数

提示词string

描述图像内容的文本提示词。

默认值Create a new scene where the masked wanderer stands inside an ancient stone observatory illuminated by rotating celestial beams; preserve the character’s clothing style and silhouette while adding glowing runes carved into the walls, mist swirling across the floor, and a dramatic cosmic light shaft from above; cinematic composition, high detail.
图像 URLarray

上传或提供参考图像,用于图像转图像生成。

默认值https://d3adwkbyhxyrtq.cloudfront.net/webassets/videomodels/vidu-q2-reference-to-image-in.jpg
画面比例枚举(9 个选项)

输出图像的画面比例。

默认值1:1
分辨率枚举(3 个选项)

生成图像的目标分辨率。

默认值1k
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实施指南

开发者文档

如何使用 VIDU Reference-to-Image Q2

  1. 准备输入

    • 收集能够体现你想要保留的关键身份特征或风格的参考图像。
    • 编写详细的文本提示词,描述新场景或期望的变体。如有需要,请加入具体的艺术指导。
  2. 配置技术设置

    • Prompt: 输入清晰且具有描述性的提示词。
    • Images List: 提供一张或多张作为参考输入的图像 URL(最多允许 7 张图像)。
    • Aspect Ratio: 选择所需的画面比例(例如 1:1、16:9 等),以满足项目需求。
    • Resolution: 根据质量要求选择输出分辨率(1k、2k 或 4k)。
  3. 开始生成

    • 通过提供的端点(vidu-q2-reference-to-image)提交输入。
    • 模型会在保留参考图像核心视觉元素的同时,处理并生成新的图像变体。
  4. 查看并解读结果

    • 图像生成后,查看输出以确认其符合你的视觉预期。
    • 你可以直接使用生成的图像,也可以将其作为创意工作流中的进一步编辑基础。

常见问题

常见问答

Vidu Reference-to-Image Q2 如何保持与参考图像的一致性?

模型会使用先进的深度学习技术捕捉并保留参考输入的结构和风格等关键特征,确保生成图像体现原始图像的核心身份。

哪些类型的提示词最适合此模型?

详细且具有描述性的文本提示词能够带来最佳效果。加入关于风格、构图和期望变体的具体指导,有助于模型让最终输出更符合你的构想。

参考图像的数量有限制吗?

有。你最多可以提供 7 张参考图像,从而组合多个灵感来源,同时确保模型能够高效处理这些输入。

有哪些输出分辨率可供选择?

你可以选择 1k、2k 或 4k 分辨率。具体选择取决于项目的质量要求和输出媒介。