vidu角色一致性功能已具备实际可用效果，表现为单图驱动主体锁定、多视角结构稳定、多主体交互隔离、动态表情延续及跨场景复用五大能力。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您在使用Vidu生成视频时发现人物形象、服饰细节、面部特征或动作过渡比以往更稳定连贯，则说明其角色一致性功能已具备实际可用效果。以下是验证该功能表现的具体方式：
一、单图驱动的主体锁定能力
Vidu支持仅上传一张主体图片，即可在后续所有视频生成中锚定该主体的视觉表征，无需多视图或复杂参数调节。该机制依赖于隐空间中的身份编码嵌入，使模型在不同提示词驱动下仍维持核心外观不变。
1、上传一张清晰正面的人物半身照，确保面部、发型、上衣纹理完整可见；
2、输入提示词“在樱花树下转身微笑，随后缓步走向镜头”；
3、检查视频第1帧与第30帧中耳垂形状、发际线弧度、袖口褶皱密度是否一致；
4、对比未启用主体参照时的同提示输出，启用后人物五官比例偏移量下降至±1.3像素以内。
二、多视角结构稳定性表现
Vidu 1.5引入三维结构先验建模，在侧脸、俯视、背影等非标准视角下仍能保持头型轮廓、衣纹走向与配饰位置的空间逻辑一致性，避免旧版常见的肢体错位或服饰塌陷现象。
1、上传同一人物正面与45度侧脸两张图作为联合参考；
2、提示词设定为“从正对镜头缓慢转为侧身行走，再回头直视”；
3、观察第15帧（半侧身）肩线倾斜角度是否与第5帧（正面）和第25帧（全侧）形成连续渐变；
4、确认耳部轮廓在旋转过程中始终呈现符合解剖结构的透视缩放，无突兀拉伸或突然消失现象。
三、多主体交互隔离能力
当视频中存在两个及以上主体时，Vidu通过主体隔离注意力机制分配独立特征通道，防止A人物的纹理、光影或边缘信息错误迁移至B人物区域，保障各主体视觉属性边界清晰。
1、分别上传人物甲（穿蓝衬衫）、人物乙（戴宽檐帽）、道具丙（手持玻璃杯）三张图；
Vidu视频生成插件（viduq3-pro、viduq3-turbo、viduq2、viduq1）。支持文字转视频、图片转视频、参考转视频以及起始编辑。
2、输入提示词：“两人在咖啡馆对坐交谈，乙将玻璃杯推至甲面前”；
3、逐帧检查玻璃杯反光高光是否仅出现在杯体表面，未映射至甲衬衫领口或乙帽檐内侧；
4、确认宽檐帽投射阴影始终局限在乙头部及桌面区域，未侵入甲面部或背景墙面。
四、动态表情与微动作延续性
Vidu采用面部关键点锚定与光流约束联合建模，使眨眼、微笑、点头等微动作在时间维度上符合生物力学规律，避免嘴角弧度突变、眼睑厚度不一致或瞳孔高光跳跃等失真问题。
1、上传高分辨率正脸特写图，重点突出眼部与唇部细节；
2、提示词设定为“由浅笑渐变为轻抿嘴唇，同时轻微点头两次”；
3、查看第8帧至第14帧之间，左眼睑闭合幅度与右眼差异是否稳定控制在±7%生理容差范围内；
4、检查下颌角位移轨迹是否呈平滑抛物线，无阶梯式跳变或反向回弹。
五、跨场景主体复用能力
Vidu允许用户将已保存的主体直接调用至全新提示词中，实现同一角色在雪山、火山口、古宫殿等差异巨大场景下的无缝复用，且服饰材质、肤色质感、体型比例均保持高度还原。
1、在主体库中保存名为“林黛玉”的角色，基于陈晓旭经典形象生成；
2、连续输入三组提示词：“在潇湘馆抚琴”“在现代咖啡厅喝手冲”“在赛博朋克街道骑机车”；
3、比对三段视频中眉形弧度、颧骨高度、脖颈线条是否完全一致；
4、确认不同光照环境下肤色反射率变化符合物理规律，未出现青灰泛色或蜡质反光等风格断裂。
