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      不只是Seedance2.0!又一國產模型殺入全球榜二,改寫AI視頻格局

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      智東西
      作者 三北
      編輯 漠影

      春節后的AI視頻賽道,熱鬧得有點不像話。

      前幾周,字節Seedance2.0剛在全球開發者社區刷了一波屏,引得不少海外網友注冊中國手機號來體驗。熱度還沒退,另一支在海外頗有名氣的國產力量已經悄悄在權威榜單上插上了旗。

      2月26日,全球權威AI評估機構Artificial Analysis更新了文生視頻/圖生視頻模型排行榜。國內頭部AI視頻生成企業愛詩科技旗下的PixVerse V5.6位列全球第二,把國產模型的“寫實能力”推上新高度。


      ▲Artificial Analysis文生視頻全球排行榜


      ▲Artificial Analysis圖生視頻全球排行榜

      這并不是PixVerse第一次沖上高位。熟悉這個榜單的人可能知道,2025年8月PixVerse V5上線十天時,就拿過圖生視頻全球Top1、文生視頻全球Top2。

      而在V5.6之外,愛詩科技在1月發布的全球首個通用實時世界模型PixVerse R1,則試圖把旗幟插得更遠,從“生成視頻”邁向AI教母李飛飛口中的“生成世界”新高地,引起了開發者的體驗熱潮。

      “視頻生成+世界模型”雙線作戰,已成為國產AI視頻發展的新形勢。中國團隊正在從追趕者變成前沿戰場的牌桌玩家。

      一、全球第二背后:PixVerse V5.6靠“超寫實”突圍

      先看硬數據。

      Artificial Analysis的排名以盲測為核心指標,不拼參數量、不拼算力堆砌,只拼最終生成的視頻效果。PixVerse V5.6在“極致寫實能力”維度上得分極高——尤其是光影質感物理規律還原度,讓它在與Veo、Sora、Kling等全球頂尖模型的盲測對比中殺出重圍。


      ▲PixVerse V5.6在光影質感與物理規律還原度方面較強

      但這只是結果。真正讓創作者買單的,是上手體驗。

      我們拿PixVerse V5.6做了一系列測試,專挑那些“讓AI視頻模型翻車”的高難度場景。以下是幾個最有代表性的案例拆解。

      案例一:夕陽下的玻璃幕墻倒影

      這是對光影處理能力的測試,玻璃幕墻既是反射面又是透光面,需要在倒影和透射之間找到精確平衡。生成視頻中,人物貼近玻璃時,面部與晚霞的反射亮度略低于實體,且隨鏡頭推近保持比例一致,沒有出現常見的“反射滯后”或“反射變形”。

      V5.6對膚色過渡的處理自然,沒有出現橙色溢出或高光死白的問題,鼻梁與臉頰的微小光斑隨鏡頭推進平滑移動。慢推鏡頭過程中,人物五官穩定,背景建筑未出現結構抖動。這說明其在時間一致性與空間建模上已經較成熟。


      提示詞:一位身穿白色連衣裙的亞洲女性站在城市高空玻璃幕墻前,夕陽的余暉灑在玻璃上,反射出暖橙色的光芒。她輕輕將手掌貼在玻璃上,玻璃上映出她清晰的面容和身后的晚霞。鏡頭緩慢推近,聚焦她眼中倒映的城市輪廓。4K,電影感光影,皮膚質感細膩。

      案例二:篝火旁的神話戰士

      這個案例的核心挑戰在于“金屬材質+動態光源+微表情”的多重復雜度。在生成視頻中,鎧甲表面反射隨火焰跳動產生細微光斑變化,銅劍呈現出舊金屬的低反射質感,而非統一高亮。

      戰士凝視銅劍時,瞳孔反射火焰跳動,面部肌肉有輕微緊繃變化,沒有“僵臉”或貼圖感。這類動態光源下的微表情保持,是當前高端模型的重要分水嶺。


      提示詞: 一位身披金屬鎧甲的古希臘戰士坐在夜晚的篝火旁,火焰跳躍,照亮他棱角分明的臉龐和鎧甲的凹凸紋理。他低頭凝視手中的古老銅劍,劍身映出跳動的火焰。背景是黑暗的森林,火星隨風飄向夜空。特寫鏡頭從火焰切換到戰士的眼睛,瞳孔中倒映著篝火。

      案例三:冰雪女王施法瞬間

      這是對“粒子系統+物理交互+環境反射”的綜合考驗。從生成視頻可見,冰晶風暴旋轉時,光線通過冰晶時產生輕微色散,雪花運動軌跡隨機自然,沒有“統一下落”的程序感。裙擺與發絲隨風運動方向一致,風暴圍繞人物旋轉時沒有穿模現象。


      提示詞:一位穿著冰藍色長裙的銀發女子站在冰封的湖面上,雙手抬起,掌心凝聚出旋轉的冰晶風暴。雪花圍繞她飛舞,她的長發和裙擺隨風飄動。背景是極光和雪山,冰面反射出她的身影和極光。鏡頭圍繞她旋轉,捕捉冰晶在陽光下折射的七彩光芒。

      案例四:雙胞胎姐妹爭執

      “音畫同出”是PixVerse V5.6的核心賣點之一,而這個案例把難度拉滿——兩個長相一模一樣的人,需要從表情、眼神、微動作上區分出不同的性格和情緒。

      V5.6生成的畫面中,姐姐說話時眉頭微蹙,眼神帶著責備;妹妹回應時眼神下垂,嘴角有輕微的下撇。兩個“同一張臉”被賦予了完全不同的情緒表達。口型與音頻的同步精度達到毫秒級,“不告訴媽媽”和“知道真相”的唇齒接觸清晰可辨。這說明V5.6在音畫同步與人物驅動方面已達到“可交付級”。

      提示詞:一對長相一模一樣的雙胞胎姐妹面對面站在陽光明媚的客廳里。左邊穿藍色連衣裙的姐姐生氣地說:“你明明答應過不告訴媽媽的!”右邊穿粉色連衣裙的妹妹委屈地低下頭,小聲回應:“可是我覺得她應該知道真相。”鏡頭在兩人之間緩慢切換,捕捉她們說話時完全同步的口型和細微的表情差異。4K,自然光,皮膚質感真實。

      案例五:沙漠騎馬狂奔

      “遠景+大動作”是考驗模型分辨率魯棒性和動態一致性的經典場景。從極遠景到近景的快速推鏡,需要模型在不同尺度下保持人物五官的清晰度和一致性。

      V5.6生成的畫面中,遠景推近時,騎手面部清晰度逐步提升,沒有“糊臉”。馬匹奔跑步態連貫,揚沙軌跡符合動量邏輯。強逆光下人物輪廓光明顯,但面部細節仍保留,沒有一片死黑。


      提示詞:遠景:一位身著阿拉伯白袍的騎手騎著黑色駿馬在廣闊的金色沙漠中疾馳,馬蹄揚起漫天黃沙。鏡頭從極遠的距離快速推近,逐漸看清騎手被風沙吹拂的面容和飄揚的頭巾。他用力拉緊韁繩,馬匹前蹄騰空,發出嘶鳴。夕陽在他身后形成巨大的光暈。4K,電影質感。

      從以上五個案例可以看到,PixVerse V5.6在多個維度上都達到了新的高度:

      光影與物理規律一致性:無論是玻璃幕墻前的夕陽臉頰、篝火的動態光照,還是冰晶的折射反射,V5.6都表現出對物理世界的深刻理解。

      復雜運動場景穩定性:騎馬狂奔、跑酷翻騰、雙人對話——這些曾經讓AI視頻模型“翻車”的高難度場景,V5.6都能保持人物五官和動作的連貫性。

      鏡頭調度敘事能力:雙胞胎爭執的表情差異化、從遠景到近景的快速推鏡——V5.6開始具備“鏡頭語言”的理解能力,不再是簡單的文本映射。

      音畫同步進入“可交付級”:口型與音頻的毫秒級對齊,情緒與語音的自然匹配。即使是多人對話的復雜場景,V5.6看起來也具備了商業落地的可能性。

      可以說,V5.6不是音畫同出的“開創者”,但它是目前市面上把“自然度”和“穩定性”平衡得最好的之一。

      二、R1新野望:布局世界模型,從“視頻工具”到“可玩現實”

      如果說V5.6解決的是“當下可用”,那愛詩科技1月發布的PixVerse R1,賭的是“未來可能”。

      1月發布的PixVerse R1號稱全球首個通用實時世界模型。早期內測畫質僅540P,但交互方式極具顛覆性——你在下面打字,它在上面實時生成畫面、推進劇情、切換鏡頭,仿佛為你造了一個世界;2月11日,R1迎來重大更新:支持720P高清實時生成、音頻同步生成、UGC社區上線、API開放。

      為了直觀感受R1的能力邊界,我們結合兩個體驗案例進行拆解。

      案例一:火星基地日常

      R1生成的畫面中,連續場景切換中,火星基地風格保持統一。氣閘艙的金屬質感、氣壓讀數、頭盔霧氣、植物、觀測臺等細節都準確到位。多區域跳轉時人物位置連續,沒有“重置感”。

      最關鍵的是,這一切都是實時生成的。當我在輸入“推開植物艙門”后,畫面在1-2秒內切換到一個全新的、但與前序場景在空間邏輯上連貫的場景。這種“可探索世界”的體驗,已經超越了傳統的視頻生成,更像是“可玩的現實”。

      提示詞(實時交互):

      [開場] 你是一名火星基地的宇航員,結束艙外作業,進入氣閘艙。關閉厚重艙門,氣壓讀數上升。摘下頭盔,汗水順著臉頰滑落,深吸一口循環空氣中的金屬味。

      [走進生活艙] 綠色植物在LED燈下生長,跑步機靠墻,舷窗外紅色荒漠延伸至地平線。坐到電腦前,敲下:“第287天,一切正常。”

      [推開植物艙門] 濕潤的熱浪撲面而來。番茄藤爬滿支架,LED燈光閃爍,自動灌溉系統發出輕微的嘶嘶聲。

      [爬上觀測臺] 進入穹頂觀測臺。360度全景玻璃外,火星星空璀璨奪目,火衛一正快速劃過天際。

      [進入休息艙] 穿過走廊進入休息艙。窄小的床鋪,墻上貼著家人的照片。躺下時,飛船金屬骨架發出熟悉的吱呀聲。

      案例二:夢境碎片生成器

      這是對“實時生成+創意自由”的測試。夢境場景本身沒有物理邏輯約束,考驗的是模型對“風格”的理解和切換能力。不同于上一個示例采取文字生成視頻,本次我首先上傳了一張圖片作為參考。

      R1生成的畫面中,從云橋→鐘表→童年臥室→深海→太空→森林→城市,每個風格都有獨特的視覺語言和細節密度,風格持續切換但人物形象保持一致。

      最驚艷的是,環境響應即時,畫面就在1-2秒內切換到完全不同的視覺風格。當夢境疊加時,大海倒懸天空、城市漂浮云層等復雜組合仍保持視覺可讀性。這些超現實畫面的融合處理,需要模型理解不同場景的空間關系和視覺層次。


      提示詞(實時交互版):

      [開場] 你是一個穿著泡泡袖睡衣的12歲小女孩,身在夢境,萬物流動變幻。腳下是一座漂浮在云海上的透明橋,云朵翻涌。你緩步前行,橋身隨著腳步輕輕晃動。

      [遇見巨鐘] 前方出現巨大的復古鐘表,懸在虛空中。指針逆時針飛轉,發出刺耳的滴答聲。周圍的光線隨著指針倒流,色彩褪去又重現。

      [觸碰鐘面] 你伸手觸碰鐘面,指尖傳來冰涼觸感。場景瞬間扭曲坍縮,下一秒你已站在童年臥室里——墻上的貼紙、窗外的老槐樹,一切如昨。

      [默念“大海”] 你閉上眼默念“大海”,場景如水墨般化開。轉眼沉入蔚藍深海,發光的魚群環繞游弋。陽光透過海面灑下搖曳光斑,你漂浮在溫暖洋流中。

      [默念“太空”] 身體瞬間失重飄起。腳下是蔚藍地球,星辰在黑暗中閃爍。空間站緩緩旋轉,你伸手抓住飄過的宇航員頭盔。

      [默念“森林”] 腳下生出青苔與蕨類。巨樹參天,發光的蘑菇照亮小徑。遠處傳來鹿鳴,薄霧在林間流動,精靈般的螢火蟲圍繞著你。

      [默念“城市”] 鋼鐵森林拔地而起。霓虹燈在雨夜中閃爍,全息廣告牌變幻。你站在天橋上,看無數個自己在人群中穿行。

      [覺醒時刻] 所有夢境開始重疊——大海倒懸天空,城市漂浮云層,童年房間的門通向太空。你知道即將醒來,卻舍不得離開這個自己創造的世界。

      值得一提的是,R1核心驅動力,源自其底層自研的Omni原生多模態大模型。該模型將文本、圖像、音頻、視頻統一為連續Token流,實現端到端生成物理邏輯一致、感官協同的動態世界。

      換句話說,模型不是先有視頻后配音頻,也不是先有畫面后加交互,而是從一開始就把所有模態看作一個整體,在生成過程中實現多模態的協同進化。這種技術思路,比傳統的“視頻生成+后處理”路線更接近真正的“世界模型”。

      正如愛詩官方所說:從“AI視頻工具”邁向“可玩現實平臺”,PixVerse正推動AIGC從單向內容消費,走向雙向共創與沉浸交互的新階段。隨著社區機制、開放接口和高清實時的逐步落地,一個由用戶共建、共享、共玩的AI世界正在加速到來。

      結語:面向世界模型,國產AI視頻廠商開辟“雙線作戰”

      站在2026年初回望,AI視頻生成領域正在進入關鍵節點。從Seedance 2.0靠生成質量提升火出圈,到PixVerse發布首個全球實時生成世界模型,我們正在見證一個新時代的開啟。

      競爭愈演愈烈,愛詩科技用PixVerse V5.6和R1給出了自己的答案:雙線作戰,當下與未來兩手抓。一條線是用V5.6這樣的成熟模型,在全球榜單上卡位;另一條線是用R1這樣的前沿探索,卡位下一代交互范式。這一切正在被市場驗證。PixVerse自2024年1月正式上線以來,國內版產品為拍我AI,截至2025年8月全球用戶量已超1億。

      從Seedance2.0到PixVerse V5.6,國產AI視頻玩家正在集體卡位全球第一梯隊。如果說Seedance2.0代表的是國產AI視頻的“熱度”,那PixVerse V5.6的持續登頂證明的是國產AI視頻的“厚度”,國產AI視頻產業正在系統性崛起。

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