實測Seedance 2.0！人人可做“AI導演”：傳媒影視股狂歡，電影、游戲從業(yè)者興奮又審慎

當一項技術讓見慣大場面的創(chuàng)作者連呼“恐怖”，當“人人可做AI導演”從暢想照進現(xiàn)實，視頻生成的變革浪潮已呼嘯而至。

字節(jié)跳動旗下視頻生成模型Seedance 2.0自2月7日低調(diào)亮相，旋即在海內(nèi)外創(chuàng)作圈與資本市場掀起雙重海嘯。2月10日，A股影視板塊應聲沸騰：其中，捷成股份20CM漲停，光線傳媒（核心股）20CM漲停，文投控股、歡瑞世紀、上海電影、橫店影視、博納影業(yè)10CM漲停。

行業(yè)頂端的創(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(nèi)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(nèi)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(nèi)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(zhì)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。可靈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。

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

《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。

圖片來源：Seedance 2.0官方案例截圖

圖片來源：可靈AI 3.0功能實測截圖

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(nèi)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(nèi)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(nèi)”內(nèi)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(nèi)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(nèi)容領域，Seedance 2.0的優(yōu)勢已十分突出。“如果是15秒以內(nèi)的內(nèi)容，它基本已經(jīng)超過了短劇行業(yè)中位值導演的水平。”不過陳坤坦言，當前該技術的商業(yè)化應用場景，更多集中在廣告、短內(nèi)容、短視頻等領域，而非完整的影視作品。

在業(yè)內(nèi)看來，Seedance 2.0 更深層的影響，或許并不體現(xiàn)在單條視頻質(zhì)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。“現(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(nèi)部測試并使用Seedance 2.0，反饋稱其畫面質(zhì)量實現(xiàn)“質(zhì)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(diào)，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。“這個你不覺得恐怖嗎？”

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。”

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(nèi)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。”

在資本狂歡與技術熱議之外，影視與游戲行業(yè)內(nèi)部對Seedance 2.0的技術邊界保持著更為冷靜的審視。

國內(nèi)一游戲上市公司內(nèi)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(nèi)容，這樣可能會降低IP內(nèi)容的品質(zhì)，甚至給IP帶來廉價感。”因此，目前AI生成IP內(nèi)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。”陳坤指出，百分鐘級別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(diào)“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(diào)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。”陳坤說，這種差異，使得 AI 更容易率先在短內(nèi)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。”

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(nèi)容同質(zhì)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(nèi)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(nèi)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(zhì)模板創(chuàng)作者獲得分成，形成“工具—內(nèi)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?qū)崿F(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(nèi)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(nèi)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。