2026，會是傳統電影的“最后一年”嗎？

去年5月我發過一條朋友圈：不負責任地盲猜，最晚2026年，會有一部漫威質量的純AI制作電影全球上映。然后，大量媒體開始寫：好萊塢死了。

這兩天，一個爆火的新模型，讓我感覺這一天越來越近了。

我甚至看到網上有人說：2026，會是傳統電影的“最后一年”。我們正在見證全新電影的誕生。

真有那么夸張嗎？寫篇文章，記錄一下，順便帶你回顧是怎么回事。

01

改變視頻行業的AI，快來了

這兩天，我朋友圈被一條條震撼視頻刷屏了。

這是字節旗下的即夢內測最新視頻模型Seedance2.0。按理說，新模型發布我們已經不稀奇了，幾個禮拜一個幾個禮拜一個。今早看到吳曉波老師一句話：中國AI人，已經三年沒過好年了。我會心一笑。別說研發者了，我們這種媒體，都已經連續好幾年春節在家寫稿，年年撞上“突然發布的現象級大模型”。

然而，Seedance2.0的效果，還是有億點點超預期。

在X上，已經有一大堆用戶測評，給出極高的評價。

它只用一兩句提示詞，就能生出電影級大片。它能讓蜜雪冰城和星巴克等好幾個咖啡品牌，在東方明珠下貼身肉搏。把咖啡大戰“具象化”。哎呀，文字實在表達不出感覺，我從Tim（影視颶風）的視頻里截一小段，你一看就明白。

它厲害在哪？具體來說，在至少3個方面有了極大提高。

1、運動時的人物精細度

以前很多AI視頻，定格畫面還行。但只要一動，五官就像在拍《午夜兇鈴》，到處亂飛。

但你看Seedance2.0生成的內容，衣服的光澤很自然、發絲的陰影很自然。如果你暫停看，甚至能發現，連門鎖金屬的反光都很自然。

2、細滑且高級的運鏡

很多視頻人都有個口頭禪：這個視頻有“廉價感”。其實基本差就差在運鏡上。以前的AI視頻，要么是動的固定機位，要么是無邏輯的亂晃。

但你看這個，這是我用年度演講現場照片生成的視頻。

注意它的視角，就像是架在一臺專業搖臂上。而且它不是機械平移，甚至可以環繞和俯沖。我們真實現場攝影師拍的效果，也差不多就是這樣了。

3、充滿敘事邏輯的分鏡

Tim的視頻里也有提到，過往的視頻模型是沒有什么“分鏡思維”的。都是為了切鏡頭而切鏡頭，最多給點特寫，鏡頭間是毫無邏輯的。

但你看這段“星際穿越”的視頻，你能看出，鏡頭的切換明顯是有邏輯的，它能理解“當前的畫面在干什么”，用各種鏡頭語言幫你理解“什么是現在的重點”。它知道什么叫“導演邏輯”。

當然，它也說不上完美無瑕。比如，上面那個蜜雪冰城大戰咖啡人的視頻，你仔細看能看到，前一秒東方明珠是被激光擊中了的。下一秒，它又完好無損的出現在背景里。

但總之，考慮到這是只給了“一句話”就生成的視頻，已經足夠震撼。

02

為什么能這么厲害？因為“兩只手畫畫”

我趕緊去研究了一下，為什么它能這么厲害？究竟是靠什么技術？我試著用大白話給你說明白。

傳統視頻經常“畸形”，就是因為在視頻生成領域，有兩個目標一直在打架：

目標1：內容一致性，俗稱“長得像”。

AI得盯著你上傳的那張照片，不能把你的眼睛畫大，也不能把你的衣服換了。

目標2：動作自然度，俗稱“動得順”。

AI得讓你的身體動起來，比如揮手、走動，還要保持光影自然。

過往的視頻大模型，只有一條“處理流水線”（專業術語叫“分支”），所以往往會顧此失彼：要么為了讓你動起來，臉就變形了。要么為了保住你的臉，整個人就僵在那像個 PPT。

但這次的Seedance2.0，用了一種“雙分支擴散”技術。它就像給AI配了兩條一起協作的流水線。

流水線1：動作分支。

它負責“構思動作”。根據指令（比如“在街頭漫步”）去計算像素該怎么動，確保物理連貫，手臂不會不自然的彎曲。

流水線2：內容分支。

它負責“盯著照片”。它提取特征。包括面部、發型、膚質。確保像素級一致。臉部不再恐怖變形。

而且，這兩條流水線并不是各跑各的，它們之間有一個“跨注意力機制”，它是兩個分支之間的協調員，不停進行信息交換。這樣，Seedance2.0就可以通過調節這兩個分支的“發言權”，確保動作不走形。比如，設定“長相上100%聽內容分支的，動作上100%聽動作分支的”。

這就解決了前面那個難題：以前動起來就臉崩，現在因為外觀分支擁有“絕對話語權”，所以臉被死死“鎖”住了。

就像兩只手作畫，右手畫皮，左手畫骨。動作分支問：我現在要讓這個身體轉個身，該怎么畫？內容分支答：給，這是他轉身后側臉該有的輪廓，別畫錯了。

驚艷的效果，就在這樣實現的。

03

用本人授權，解決安全隱患

昨天看到了一大堆討論和測試視頻，又聽說這個“真人人臉”的功能好像一度被下架。我好奇極了，按住發癢的雙手想試試，結果，果然沒成功。

仔細一看，原來Seedance2.0下方標注了一行小字：暫不支持真人人臉。

我很奇怪，用自己的臉拍電影，這才有趣啊？為什么不支持。一搜之下，馬上明白了人們的擔憂。

這個模型的效果真的太好了，好到你甚至很難通過“尋找破綻”來安慰自己。以往那種僵硬的表情、漂移的五官消失了，取而代之的是極致的真實。這在技術上叫“突破”，但也會讓人擔憂。

你會不自覺地打個冷顫：“如果屏幕那頭，一個長得和我一模一樣、聲音分毫不差的人，正對著我年邁的父母談笑風生，他們該如何分辨？”

字節的伙伴告訴我，在內測階段，就有很多人在討論，會不會被壞人利用？《黑神話：悟空》之父馮驥也評價說，這是當前地表最強視頻生成模型，沒有之一。但同時也在擔憂，會不會造成假視頻泛濫？

幸好，這是個技術問題，不是路線問題。通過技術調整，很好找到解決方案：活體檢測。

字節的伙伴告訴我，你試試手機APP版，做一下本人的授權驗證，就沒問題了。

我試了試，果然，它讓我打開攝像頭，先讀一段數字，再把臉向左轉、向右轉。通過驗證后，上傳視頻，給指令，做一段我開著敞篷跑車在海邊吹風，就能看到這樣的結果。

怎么樣？是不是有點意思。

很多年后，回頭來看，也許我們會發現，很多行業的邏輯，都會被改變。

比如，電影行業。原本的生產方式，可能被徹底重構。

現在的影視劇，如果演員后期臺詞改了，或者某個鏡頭要補拍，場地、演員、燈光，隨便一弄就是六位數七位數的成本。在一些特殊情況下，像《速度與激情》的保羅·沃克，在拍攝過程中去世，就會留下永久的遺憾。

但現在，只要獲得本人或者親屬的授權，就可以AI補拍。甚至，真的還需要明星真人出鏡嗎？都不一定了。這就是為什么有人說：2026，是“傳統電影”的最后一年。

比如，心理咨詢行業。我們有可能獲得一個“24小時的理想傾聽者”。

現在的心理咨詢，非常昂貴且受限于時間。然而，在得到你本人（或者你信任的人）授權后，AI可以生成一個你最信任、最能給你安全感，還完美掌握前沿心理學知識的“數字分身”。

它長著一張你最親近的臉，用最溫柔的語氣和你對話。許多抑郁癥患者、孤獨老人、焦慮人群，都會因此受益。

但這一切都有個前提：只要是真人，就要確保必須得到本人或者親人的授權。一定要有這樣的機制。

好在，字節的伙伴，已經充分意識到了這一點。

有了這道安全感，我們再來看那些被重構的未來，才會覺得是驚喜，而不是驚嚇。

最后的話

十年以后，面對大屏幕，當我們以現在無法想象的全新形式看著電影，也許會回憶起2026年春節前，這個遙遠的下午。

網上有一句非常扎心的話：

我們總是以為，技術的進步，會減少普通人和高手間的差距。然而殘酷的現實是，每次，它都會拉大差距。

因為技術只是一根“杠桿”。它把普通人的努力放大了10倍，卻把高手的洞察放大了1000倍。這難免讓人感到“冒犯”。所以，每一項偉大的發明誕生時，人類的第一反應往往不是歡呼，而是恐懼。

電燈發明時，總被擔心“光對眼睛有害”。微波爐發明時，總被擔心有“死亡射線”。照相機發明時，甚至有人擔心它會“吸走靈魂”。

然而，就像照相機沒有殺死繪畫，它只是殺死了“作為復印機的畫家”，然后催生了梵高、高更、莫奈。

當導演的門檻降到零，剩下的，也就只剩大導演們對世界獨一無二的理解。

斯皮爾伯格如果不是猶太裔，沒有經歷過猶太家庭從小的耳濡目染和深入骨髓的民族傷痕，就拍不出《辛德勒的名單》

卡梅隆如果不是對深海有著近乎偏執的狂熱，沒有在無數次深潛中，直面過那種足以毀滅一切的孤獨與靜謐，就拍不出《泰坦尼克號》。

王家衛如果不是從上海移居香港，沒有在那代人特有的漂泊感中長大，沒有在燈紅酒綠的疏離中體會過那種“欲言又止”的孤獨，就拍不出《花樣年華》。

這些東西，AI永遠學不會，因為它沒有經歷過你所經歷的寒冬，也沒有見過你所見過的盛放。

2026年，也許真的是傳統電影行業的最后一年。但那又怎樣？技術殺死的只是膠片，而人那顆不可模擬的靈魂，才是永不落幕的電影。

觀點/ 劉潤主筆/ 歌平編輯/ 歌平版面/ 黃 靜

這是劉潤公眾號第2860篇原創文章。未經授權，禁止任何機構或個人抓取本文內容，用于訓練AI大模型等用途