在 AI 影視短片創作與視覺特效（VFX）工作流中，單次生成 4 到 8 秒的時長限制一直是影視導演與創作者面臨的硬性物理瓶頸。若在剪輯時間軸上直接拼接多段獨立生成的片段，往往會導致光影突變、面部漂移、透視跳躍以及角色動勢斷檔等問題。Vidu 推出的**影片擴展（Video Extension / 影片續寫）**功能為解決此痛點提供了關鍵技術方案。它允許創作者單次延伸 1 至 7 秒的鏡頭畫面，並在連續運鏡與複雜肢體敘事中維持高度的穩定性。
要在 Vidu 中徹底消除動作扭曲與畫面畸變（Motion Warping），核心在於協同把控三項關鍵要素：確保原素材末尾格具備充足的動量慣性、借助末尾格（End Frame）引導鎖定軌跡終點，以及採用遞進式續寫提示詞替代原始文本。
傳統 AI 影片拼接為何頻頻失誤
在傳統的實拍長鏡頭中，連續的推拉搖移（Dolly / Pan / Tilt）能夠營造強烈的沉浸感與戲劇張力。但在 AI 影片生成領域，單純將多段生成內容前後硬接，極易在接縫處出現畫面崩潰：
- 動勢斷檔（Kinetic Discontinuity）： 若直接從上一段影片截取靜止尾格再重新生成，模型會將物理動能歸零，導致人物動作瞬間卡頓或出現毫無徵兆的突兀加速。
- 角色特徵與服化道漂移（Identity Drift）： 擴散模型在每次獨立生成時均會重新採樣，微小的隨機種子差異都會導致人物面部微結構、服飾紋理或受光角度發生肉眼可見的異變。
- 鏡頭軌跡撕裂（Camera Glitches）： 若前一段鏡頭正以恆定速度右移追蹤主體，後續獨立片段往往會反向運動、突然停滯，或者引發背景建築與地面的嚴重拉扯形變。
Vidu 依靠其底層 U-ViT（Universal Vision Transformer） 架構突破了上述限制。在執行影片擴展時，Vidu 不僅處理單張靜態畫面的視覺特徵，更深入計算原片段末尾數格的時空運動向量、光流軌跡與空間光影上下文，實現前後片段的有機統一。
核心機制：Vidu 的時空慣性延續
Vidu 的影片擴展機制基於時空慣性延續設計。模型在解析源片段末尾時，會提取一系列連續的動力學參數：
| 擴展控制維度 | Vidu 的物理計算邏輯 | 防畸變與抗撕裂效果 |
|---|---|---|
| 運鏡速度動量 | 分析前序格中虛擬攝影機的平移與旋轉角速度。 | 避免鏡頭突然急停、焦段突變與異常視差抖動。 |
| 主體動力學向量 | 識別肢體位移軌跡、步態相位與布料物理擺動。 | 確保人物自然完成邁步、轉身或手勢動作。 |
| 環境立體光影 | 鎖定主光方向、陰影衰減層次與空氣透視煙霧。 | 杜絕接縫處的曝光頻閃與色調斷層。 |
| 場景三維幾何 | 保持透視網格連續性與背景景深層級結構。 | 防止背景建築在運鏡延伸中發生扭曲變形與透視崩塌。 |
基於該物理機制，創作者在實操中必須遵循一條黃金鐵律：切勿對已經徹底靜止的鏡頭執行影片擴展。如果源片段尾部的攝影機已完全停穩且人物毫無動態，擴展引擎將缺乏可承接的運動向量，極易因「過度推理」而產生肢體融化、幻覺畸變等異常。
實操全流程：零畸變延長長鏡頭與連續動作
在實際影視製作管線中，要產出高質量且多秒連貫的長鏡頭，建議按照以下四個標準化步驟推進。
第一步：鎖定並修剪出具備「動力尾巴」的源素材
無論源素材是透過文生影片（Text-to-Video）、圖生影片（Image-to-Video）還是參考生影片（Reference-to-Video）生成：
- 務必檢查源片段在最後 0.5 到 1 秒內是否保持清晰明確的動態趨勢（例如角色正向前邁步、正抬手抽刀、或風吹髮絲飄動）。
- 檢查虛擬攝影機是否正處於均勻穩定的運鏡過程中（如平滑推進或橫向跟搖）。
- 若源片段尾部出現了減速頓挫或動作收尾停頓，需在影片編輯工具中精準裁切掉最後數格，保留動能最充沛的一格作為擴展起點。
第二步：利用末尾格（End Frame）引導鎖定空間錨點
Vidu 提供了可選的**末尾格（End Frame）**參考輸入功能。對於複雜的劇情長鏡頭調度，該功能是防範畫面畸變的最強防線：
- 若你的延伸鏡頭需要準確過渡到某個特定構圖（例如由中景跟移推進至角色面部特寫，或越過門廊展現全景），可先預先渲染或繪製一張該構圖的高解析靜幀。
- 將該靜幀作為目標末尾格上傳至擴展介面，或在 API 調用中傳入
images參數。 - Vidu 會以源影片末尾格為起點、目標末尾格為終點，構建雙向時空邊界約束，並在兩者之間平滑插值生成中間動作，徹底杜絕模型因缺乏引導而在空中亂晃或肢體異化。
第三步：撰寫遞進式續寫提示詞（Prompt Progression）
許多創作者習慣將第一段生成的全部提示詞原封不動複製到擴展輸入框中，這是導致畫面扭曲最常見的根源。由於原始提示詞描述的是鏡頭起始狀態，模型接收後會陷入語義衝突，導致場景邏輯錯亂甚至人物長出多餘四肢。
正確的做法是撰寫嚴格遵循三段式語法的遞進式續寫提示詞：
$$\text{【動作延續指令】} + \text{【運鏡軌跡遞進】} + \text{【畫面一致性錨定】}$$
- 動作延續指令： 僅描述角色承接上一格姿態後「下一步發生的動作」（例如：「角色順著前傾慣性繼續邁出左腿向前走去，目光沉穩望向前方的木門」）。
- 運鏡軌跡遞進： 明確指示虛擬攝影機的運動方向與速度延續（例如：「攝影機沿著原本軸線勻速緩慢向前推進，保持正中心構圖與淺景深」）。
- 畫面一致性錨定： 強化畫風與物理約束（例如：「保持人物相同面部特徵、服裝材質細節、側逆光光比與自然運動模糊，無畫面晃動，無形變扭曲」）。
第四步：模型檔位與擴展步長選擇
- 檔位配置： 涉及影視敘事與特效鏡頭時，務必選用 Vidu Pro（API 模型參數
viduq2-pro）。Turbo 檔位適合快速驗證分鏡創意，而 Pro 檔位調用了更完整的時空注意力機制，能顯著壓制邊緣抖動與形變。 - 分段步長： 建議每次擴展 2 到 5 秒，而非一次性拉滿上限。以 3 秒左右為單位進行小步遞進，能讓創作者在每個階段即時質檢運動向量，避免細微漂移累積成不可逆的畫面撕裂。
經典運鏡類型的遞進提示詞工程範式
要實現平滑如導軌或搖臂一般的鏡頭質感，提示詞中應將攝影機運動與主體動作嚴格分離，避免產生相互衝突的動詞指令。
1. 連續推進長鏡頭（Continuous Dolly / Push-In）
適用於懸疑推軌、主角登場或緊張對話氛圍的延伸：
偵探順著步伐繼續向前穿過昏暗的長廊。攝影機保持勻速且平緩的電影級慢速推進運鏡，始終對準人物背影，構圖穩定居中。延續原本的側向冷調輪廓光與狹窄走廊縱深感，前後景保持自然景深虛化與運動模糊。畫質平滑細膩，無鏡頭抖動，人物肢體無異常形變。
2. 橫向跟拍搖移鏡頭（Lateral Tracking Pan）
適用於追車戲、騎行或橫向奔跑場景的無縫拉長：
復古跑車沿著沿海公路持續加速行駛。攝影機維持穩定的向右平移跟拍，運鏡速度與車身前進速度完全同步匹配。畫面採用寬銀幕電影構圖，地平線保持水平穩定。延續黃昏逆光光效與車身金屬反光，輪胎轉動物理效果真實自然。畫面過渡絲滑，無畸變撕裂，無鏡頭驟停。
3. 仰角上升揭示鏡頭（Vertical Tilt & Reveal）
適用於展現宏偉建築、巨型機甲或神聖雕像的升鏡長鏡頭：
探險隊員仰頭凝視著巍峨的古遺跡石碑。攝影機順暢延續垂直向上仰拍升鏡運動，逐步完整顯現石碑頂端鐫刻的古老圖騰。構圖嚴格對稱，運鏡軸線穩定鎖死，透過廢墟縫隙灑下的廷得耳光束層次豐富自然。前後畫面光影與紋理無縫咬合，無噪點頻閃。
擴展中常見畫面瑕疵的診斷與解決
| 常見問題表現 | 根本誘因診斷 | 專業排查與處理解決方案 |
|---|---|---|
| 面部漂移或肢體異化 | 擴展提示詞引入了與末尾格肢體物理姿態嚴重脫節的新動作。 | 僅描述當前動作的自然物理延續；若面部細節開始衰退，可配合參考生影片（Reference to Video）角色特徵進行鎖臉。 |
| 背景建築扭曲與透視撕裂 | 提示詞中混雜了相互對抗的運鏡詞（如「一邊向左橫移一邊向右搖轉」）。 | 每次擴展確保單一主導運鏡向量；若出現橫向漂移，明確聲明「三腳架級穩定」或「平穩軌道滑行」。 |
| 動作在接縫處出現頓挫卡跳 | 源影片最後一秒已處於速度衰減或靜止狀態。 | 剪輯源影片裁切掉減速尾格，確保在最高動能時刻發起擴展請求。 |
| 畫面曝光頻閃或色溫跳躍 | 提示詞中遺漏了環境光線說明，或在續寫中擅自更改了時間與天氣。 | 加入顯式光影鎖定短語：「嚴格繼承前序鏡頭的色溫、曝光比與陰影密度」。 |
長鏡頭接力工作流：打造 15 秒以上無縫長鏡頭
針對需要 15 秒以上電影級一鏡到底敘事的項目，建議採用「生成-質檢-裁切-再擴展」的接力工作流：
- 基礎片段生成： 在 Vidu Pro 中生成基礎 4 秒建立鏡頭，仔細核對構圖、人物動態與鏡頭運動趨勢。
- 第一輪擴展： 增加 4 秒時長（總長達 8 秒），輸入精準的遞進推進提示詞。
- 關鍵格核驗與微裁： 下載當前 8 秒片段，逐格核對第 7.5 至 8 秒的運動狀態。若發現微量高頻噪點或細微形變，先在剪輯軟體中精準裁除最後 10 格，再將精修後的片段作為新源片。
- 第二輪擴展： 再次擴展 4 至 6 秒（總長達 12 到 14 秒），提示詞保持環境與運鏡參數嚴密閉環。
- 後期光流平滑： 在剪輯與調色套件（如 DaVinci Resolve）中，對拼接邊緣啟用「光流法（Optical Flow / Speed Warp）」，抹平毫秒級的亞像素動勢過渡。
透過 Vidu API 實現自動化批量擴展
影視工業化流程與特效工坊可透過 Vidu 提供的 REST API 將影片擴展能力無縫集成至內部生產管線：
POST https://api.vidu.com/ent/v2/extend
Content-Type: application/json
Authorization: Token 你的API金鑰
請求體範例參數
{
"model": "viduq2-pro",
"video_url": "https://cdn.yourstudio.com/footage/scene_04_master.mp4",
"prompt": "主體步伐穩定繼續走向露台邊緣。攝影機保持平穩向前推進的跟拍視點，景深虛化與光影層次完全繼承前序畫面，無透視拉扯與人物形變。",
"images": [
"https://cdn.yourstudio.com/footage/scene_04_target_endframe.png"
]
}
透過傳入公開的 video_url（或雲端 video_creation_id），搭配可選的目標末尾格 images 與遞進式提示詞，團隊即可在後台自動化產出穩定的長鏡頭影片序列。
結語：邁向電影級時空連貫性
Vidu 影片擴展功能將 AI 影片製作從零碎的「短鏡頭拼貼」推向了真正的「影視連貫敘事」。透過將底層 U-ViT 視作一個尊重物理時空慣性的模擬器，創作者能夠自如駕馭複雜的長鏡頭、跟拍與動態場面調度。
杜絕動作畸變的核心在於工業化紀律：以動勢充沛的尾部作為起點、以末尾靜幀作為軌跡邊界守衛，並以向量明確的遞進提示詞引導運鏡平穩延展。遵循這一體系，AI 長鏡頭製作將不再是機率抽卡，而是可控、可復現的高品質創作流程。