Seedance 2.0官方案例截圖
字節(jié)跳動旗下視頻生成模型Seedance 2.0自2月7日低調亮相,亡劍旋即在海內外創(chuàng)作圈與資本市場掀起雙重海嘯??蜕娇缮?月10日,間打記A股影視板塊應聲沸騰:其中,斗電大模大漲捷成股份20CM漲停,影級業(yè)交光線傳媒(核心股)20CM漲停,中國字生文投控股、視頻視頻視股歡瑞世紀、型被上海電影、稱個成秒橫店影視、付影博納影業(yè)10CM漲停。親測
行業(yè)頂端的地表最強創(chuàng)作者們感受最為直接與震撼。游戲科學創(chuàng)始人、《黑神話:悟空》制作人馮驥深度體驗Seedance 2.0后,在微博上毫不吝嗇地給出“地表最強,沒有之一”的評價,并斷言“AIGC的童年時代,結束了”。
然而,在這場技術狂歡中,馮驥也發(fā)出了冷靜的預警:“逼真的假視頻將變得毫無門檻,而現(xiàn)有的知識產(chǎn)權與審查體系會面臨空前沖擊。”這種擔憂并非孤例,知名科技博主“影視颶風”創(chuàng)始人Tim(潘天鴻)在測評視頻中,先后六次用“恐怖”來形容Seedance 2.0的能力與影響。
為親身驗證這股技術浪潮的邊界與沖擊,2月10日,《每日經(jīng)濟新聞》記者分別拿到了Seedance 2.0和同樣于近期(2月4日)上線的快手可靈AI 3.0內測名額,一測究竟。

Seedance 2.0 PK可靈3.0:
高階視聽語言需求全響應,AI視頻開始有“電影感”
“如果用一句話概括,Seedance 2.0讓AI影視創(chuàng)作進入了下一個時代。”aipai.ai 創(chuàng)始人陳坤在接受每經(jīng)記者采訪時表示,“它不只是畫面生成,而是開始理解影視鏡頭該怎么動、怎么剪”。
一年前,伴隨字節(jié)自研視頻生成模型Seaweed(基礎模型)開放使用,國內視頻生成模型競賽里最具看點的一對:即夢與可靈正式交手。一年后的今天,可靈3.0率先啟動內測,即夢Seedance 2.0緊隨其后引爆AI視頻賽道。
兩個模型已經(jīng)全面進化,成為具有“電影感”“分鏡敘事”能力的視頻生成“智能體”。
2月10日,《每日經(jīng)濟新聞》記者以兩條Seedance 2.0的官方提示詞,以及兩條自定義提示詞,分別對Seedance 2.0和可靈3.0進行輸入測試,并進行多維度比較。
實測后整體感受到,兩個模型在迭代后,生成效果都更加穩(wěn)定,畫質也更優(yōu),流暢度和細節(jié)處理相較此前版本都更經(jīng)得起推敲。但在語義理解、關鍵詞捕捉和放大,以及創(chuàng)意想象力和創(chuàng)意相關性的平衡上,兩個模型還是有明顯區(qū)別。
從記者感受來看,兩個模型生成效果能體現(xiàn)出差別最大的,是這條由DeepSeek產(chǎn)出的提示詞生成的視頻。選擇這條提示詞(水墨風格山水間黑白劍客打斗)的原因,是其可以綜合考量兩個模型視覺風格、復雜動作及細節(jié)處理、多鏡頭敘事以及音畫同步等效果。
從生成效果來看,Seedance 2.0優(yōu)于可靈3.0。Seedance 2.0具備更流暢的鏡頭表現(xiàn),無論是遠、中、近景的排序和切換,還是特寫鏡頭細節(jié)的呈現(xiàn),成品完成度已經(jīng)非常高??伸`3.0在指令理解、風格保持等方面也有不錯表現(xiàn),但在動作連貫過程中人物細節(jié)的刻畫,還需要反復抽卡,鏡頭組合也相對更單一。
《每日經(jīng)濟新聞》記者也選擇了一條Seedance 2.0的官方提示詞(黑衣男子逃跑被追打翻水果攤)輸入可靈3.0。從生成效果來看,可靈3.0對人物主體的描述、鏡頭切換的處理以及動作銜接、畫面聲音的呈現(xiàn)是可圈可點的。但Seedance 2.0的示例視頻則明確呈現(xiàn)出了創(chuàng)作設計后的產(chǎn)生“電影感敘事”。(不排除官方視頻進行了抽卡和定向訓練)
這條視頻能夠看出,兩大模型在復雜度相對中等的提示詞語境下,基本都具備后續(xù)生成電影效果的畫面基礎,對比兩大模型的前一版本,達到理想效果的抽卡次數(shù)也明顯下降。
對于圖片、視頻參考功能以及多模態(tài)交互能力,記者進一步測試了兩個模型。此次選取的提示詞來自Seedance 2.0官方提示詞(男人下班回家女兒和寵物狗迎接擁抱),從生成效果來看,對于參考圖片中主體的描述,兩個模型都十分精準,視頻呈現(xiàn)出較高的一致性。
但對物理規(guī)律和真實邏輯的表現(xiàn),兩個模型都出現(xiàn)了小插曲。其中,可靈3.0生成視頻中人物的鑰匙整齊掛在了門外,開門后,人物與家中的女兒、寵物狗處于同一方向。而Seedance 2.0在人物開門動作上出現(xiàn)了明顯的崩壞,開門后下一個鏡頭,人物直接出現(xiàn)在客廳。

圖片來源:Seedance 2.0實測截圖

圖片來源:可靈AI 3.0功能實測截圖
需要注意的是,用戶實際測試效果與官方發(fā)布示例視頻有差異,提示詞的略微偏差也可能造成視頻最終呈現(xiàn)效果不一,所有測試結果僅供參考。
整體實測后,我們依然感受到了國內新一代視頻生成模型的超強迭代以及一線水平。其的確不再局限于生成畫面,而是開始理解視頻創(chuàng)作本身,這一點已經(jīng)十分明顯。這一能力主要體現(xiàn)在鏡頭關系、敘事節(jié)奏、角色邏輯與視聽語言、多模態(tài)思考、音畫同步生成等全方位的突破,對各類高階視聽語言需求,新一代視頻生成模型也均能作出響應。
從測評上看,SuperCLUE團隊于2月10日發(fā)布的專項測評顯示,Seedance 2.0不僅在通用能力上迭代升級,還突破了國內模型在場景應用上的長期短板,綜合表現(xiàn)超越谷歌Veo 3.1,強勢登頂文生視頻模型榜首。

傳媒影視股爆發(fā)
從業(yè)者:“15秒以內”內容已超短劇行業(yè)中位值導演水平
在游戲與影視創(chuàng)作圈,Seedance 2.0 被視為一次明顯的技術躍遷。
資本市場率先給出了反饋。2月10日,Seedance 概念板塊延續(xù)強勢,帶動傳媒板塊盤中漲勢擴大,捷成股份、光線傳媒、文投控股等多股漲停。
作為從傳統(tǒng)影視行業(yè)轉型AI生成式視頻賽道的從業(yè)者,aipai.ai 創(chuàng)始人陳坤在Seedance 2.0發(fā)布后第一時間展開實測:他僅用不到100字的提示詞,一次性生成了一條15秒的西游元素相關視頻,且未進行任何后期剪輯處理。在他看來,該視頻在鏡頭邏輯、音樂、音效及運鏡合理性上,已達到可商業(yè)交付的水準,這也讓他在朋友圈感慨“是時候做點正經(jīng)片子了”。
陳坤進一步解釋,Seedance 2.0借助大語言模型的能力,已經(jīng)理解影視化鏡頭語言,其生成的內容早已超出單純的“技術演示”范疇,具備了實際應用價值。
陳坤表示,在短內容領域,Seedance 2.0的優(yōu)勢已十分突出?!叭绻?5秒以內的內容,它基本已經(jīng)超過了短劇行業(yè)中位值導演的水平?!辈贿^陳坤坦言,當前該技術的商業(yè)化應用場景,更多集中在廣告、短內容、短視頻等領域,而非完整的影視作品。
在業(yè)內看來,Seedance 2.0 更深層的影響,或許并不體現(xiàn)在單條視頻質量上,而是對創(chuàng)作門檻的重塑。陳坤將這一變化形容為“能力抹平”。過去,AI 影視創(chuàng)作高度依賴個體經(jīng)驗:有人擅長提示詞,有人擅長運鏡,有人擅長剪輯,這些能力往往需要長期訓練?!艾F(xiàn)在模型把很多能力直接抹平了。”在使用 Seedance 2.0 時,不同創(chuàng)作者之間的技術差距,已經(jīng)不像過去那樣顯著。
游戲行業(yè)同樣也對Seedance 2.0實際落地效果進行了測試。港股上市公司中手游相關人士在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者采訪時表示,公司部分部門已開始內部測試并使用Seedance 2.0,反饋稱其畫面質量實現(xiàn)“質的飛躍”,視頻參考功能也顯著優(yōu)于其他AI工具,同時價格更具優(yōu)勢。

AI視頻“信任”危機爆發(fā)
影視、游戲行業(yè)尚持審慎態(tài)度
一項新技術在快速普及時,往往爭議與擔憂亦相伴而生。馮驥特別強調,真正促使自己發(fā)聲的,是對于“假視頻泛濫與信任危機”的擔憂。
Tim在測試視頻中,將自己的照片上傳至Seedance 2.0后,在未輸入任何提示詞、文本或聲音文件的情況下,AI生成了以他本人聲音說話的視頻?!斑@個你不覺得恐怖嗎?”
測試視頻發(fā)布當日,據(jù)媒體報道,在即夢創(chuàng)作者社群中,平臺運營人員發(fā)布消息稱:“為了保障創(chuàng)作環(huán)境的健康可持續(xù),我們正在針對反饋進行緊急優(yōu)化,目前暫不支持輸入真人圖片或視頻作為主體參考?!?/p>
2月10日,記者就上述情況向字節(jié)跳動方面進行求證,截至發(fā)稿未獲回應。
不過,同日,記者在即夢平臺實測時發(fā)現(xiàn),當要求Seedance 2.0根據(jù)一張人物圖片生成視頻時,界面隨即彈出安全確認彈窗:“請您使用本人照片/視頻或取得其充分授權,確保不存在違反法律法規(guī)、侵犯他人權益或違反公序良俗的內容。若因您不當使用本功能導致任何第三方權益受損,您將依法承擔相應法律責任?!?/p>

在資本狂歡與技術熱議之外,影視與游戲行業(yè)內部對Seedance 2.0的技術邊界保持著更為冷靜的審視。
國內一游戲上市公司內部人士在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者采訪時表示,每個新產(chǎn)品的迭代,都有很大的進步,尤其是在當下行業(yè)積極擁抱AI的時候,初期都會積極嘗試從而引發(fā)一陣熱潮,目前因為Seedance 2.0 剛發(fā)布,暫時還沒看到有對行業(yè)產(chǎn)生顛覆性的影響。
關于最受關注的版權與IP合作問題,中手游相關人士坦言,這是當前必須重視的合規(guī)重點。他透露:“據(jù)我了解,知名IP一向不喜歡被正經(jīng)合作方用AI來制作內容,這樣可能會降低IP內容的品質,甚至給IP帶來廉價感。”因此,目前AI生成IP內容仍限于非商業(yè)層面,商業(yè)應用尚需觀察。在實際生產(chǎn)端,他同時告訴記者,AI助力最大的場景集中于非IP的素材生成。
陳坤則明確表示,這一模型的出現(xiàn)并不意味著“電影已死”。
在陳坤看來,當前AI視頻在清晰度、色域、穩(wěn)定性等關鍵技術指標上,仍難以滿足大銀幕放映要求,無法替代傳統(tǒng)長片制作。“它解決的是15秒的問題,沒有解決120分鐘的問題?!标惱ぶ赋觯俜昼娂墑e的長片涉及復雜敘事與節(jié)奏控制,遠非當前技術可及。
而這種技術特性與傳統(tǒng)影視工業(yè)邏輯上存在的差異,也是傳統(tǒng)影視公司在AI應用上保持謹慎的重要原因。傳統(tǒng)影視制作強調“所想即所得”的確定性。在高昂制作成本下,導演和制片方需要對每一個鏡頭有絕對控制,而AI更強調人機共創(chuàng),存在一定不確定性。
“傳統(tǒng)影視要的是準確性,而不是探索性?!标惱ふf,這種差異,使得 AI 更容易率先在短內容、廣告、動畫、概念驗證等場景落地。
一位短劇制作從業(yè)者也向記者證實了行業(yè)的審慎態(tài)度:“我們還沒有開始嘗試,目前真人短劇只有在特效層面會使用AI,至于Seedance 2.0的算力需求、應用成本,以及是否能達到實用階段,都還在研究中?!?/p>

從Sora 2到Seedance 2.0
AI視頻生成如何突破“技術炫技”困局?
視頻生成模型的浪潮洶涌不息,每一次重大突破,都不可避免地引發(fā)行業(yè)顛覆性的討論。此前,Sora 2 的發(fā)布曾在全球掀起巨浪,然而僅時隔兩月,其用戶留存率便出現(xiàn)大幅下滑。當文字成為每個人手中的“攝像機”,當生成的邊際成本趨近于零,這類模型真正能為用戶提供的核心價值究竟是什么?
面對AI視頻技術趨同與內容同質化的現(xiàn)狀,快思慢想研究院院長、特邀評論員田豐在接受每經(jīng)記者采訪時指出,破局關鍵在于超越“技術炫技”,建立能引發(fā)“人心共鳴”的情感內核與敘事價值。
為此,他提出三條構建路徑:一是升級情感計算引擎,實現(xiàn)從基礎的音畫同步提升至“顫抖聲線+瞳孔收縮”的生理級情緒還原。二是打造敘事工業(yè)化工具鏈,通過“情感錨點”等功能,由用戶標記關鍵情緒節(jié)點,AI自動優(yōu)化前后鏡頭情緒連貫性,使AI從“鏡頭執(zhí)行者”進階為“敘事協(xié)作者”。三是在合規(guī)前提下允許有表演天賦的用戶上傳個人表演視頻作為情感參考,使生成內容承載獨特人格溫度,讓情感密度成為核心競爭力。
當創(chuàng)作門檻因AI而趨近于零時,田豐認為,工具的長期核心價值應是效率、創(chuàng)意實現(xiàn)與身份認同的“三位一體”。
他建議,Seedance 2.0可將公眾擔憂的“數(shù)字分身”問題,轉化為經(jīng)授權的個人風格資產(chǎn),并與頂尖創(chuàng)作者合作開發(fā)簽名模板,使工具成為創(chuàng)作者精神的延伸載體,最終讓用戶從使用功能升維至建立獨特的創(chuàng)作身份。并構建“創(chuàng)作共同體”生態(tài),搭建用戶共創(chuàng)的敘事模板市場,優(yōu)質模板創(chuàng)作者獲得分成,形成“工具—內容—社區(qū)”飛輪。
田豐指出,Seedance 2.0要走向更廣泛應用,還需在三大關鍵領域實現(xiàn)突破。技術上,必須解決長視頻一致性、物理交互失真、口型同步及東方美學素材庫薄弱等問題。并建議開發(fā)時空一致性約束能力的模型,強化長序列邏輯校驗,接入影視歷史等專業(yè)領域知識庫,減少事實性幻覺。
倫理上,訓練數(shù)據(jù)授權缺失與內容濫用風險引發(fā)信任危機,字節(jié)應率先建立行業(yè)標準與創(chuàng)作者授權計劃,并通過“內容溯源水印”和自動標識來管理風險。
產(chǎn)業(yè)協(xié)同上,需明確“增強智能”定位以化解就業(yè)焦慮,通過“AI預處理+人工精修”工作流、與高校共建實驗室、為游戲等垂直領域定制工具,將技術勢能真正轉化為產(chǎn)業(yè)動能。
記者|李宇彤 王郁彪 宋美璐
編輯|陳柯名 陳俊杰 易啟江
校對|段煉
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