这项刷屏技术源自中国,全球科技领先引关注
东方明珠塔下,“雪王”帅气登场。它挥动冰淇淋权杖,招呼出巨型雪顶咖啡、珍珠奶茶作为“武器”,和奥特曼们打成一片。
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战斗正酣,雪王突然掏出一个福袋。奥特曼愣了一两秒,随即加入,一起给大家拜早年。
“雪王”乱斗奥特曼的场景,AI只用了十来分钟,就生成了15秒的流畅视频。而我所做的,只是写了几句提示词,甚至都没有上传一张照片。运镜、分镜、音画匹配等,全部AI化。
帮助实现这个脑洞的,是字节跳动旗下Seed团队最新推出的视频大模型Seedance2.0。也正是它,让游戏科学创始人冯骥今天发出了“庆幸这项技术来自中国”的感慨。
“终结比赛”
临近春节,很多其他行业的团队已逐渐进入假期节奏,AI圈却一如既往地“卷生卷死”。
研发出“当红炸子鸡”Seedance2.0的Seed团队,成立于2024年,研究方向涵盖大语言模型(LLM)、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra及下一代AI交互等领域,其中,豆包大模型已应用于50余个场景。
Seedance2.0支持文本/图片生成视频,也支持视频和音频作为参考素材输入。简而言之,你能想到的输入方式,它大多支持。目前,新用户首次登录即梦正式可免费体验2次,一次能生成4-15秒的视频,后续需要成为会员可继续使用。

据最新资料,Seedance2.0采用双分支扩散变换器架构,可同时生成视频和音频。它的多镜头叙事功能,能够根据单个提示自动生成多个相互关联的场景。AI会自动保持所有场景切换中角色、视觉风格和氛围的一致性,无需手动编辑。“非常适合创建从开头到高潮的完整叙事序列,并确保专业级的连贯性。”
团队为这款产品写下的介绍,简短而自信:“Seedance 2.0正式上线!Kill the game(终结比赛)。”
对此,冯骥的评价是:“这个说法,相当客观。”
冯骥:AI能力完成了一次飞跃
“AI理解多模态信息并整合的能力完成了一次飞跃,令人惊叹。”就在今天下午,冯骥发了条长微博,详细分享了自己使用Seedance 2.0的体验,以及对AI视频技术发展的一些隐忧。
他总结了六大使用感受:
1.领先:当前地表最强的视频生成模型,没有之一。
2.全能:AI在理解文字、图像、影音等多模态信息并实现融合方面,实现了一次飞跃。
3.低门槛:尽管目前需开通会员才能有限使用,但仍强烈建议有条件的人亲自体验,“一试便知何为领先与全能”。
4.产能爆发:一般视频的制作成本将逐渐趋近于算力边际成本,内容领域将迎来前所未有的“通货膨胀”,传统制作流程与组织结构面临重构。
5.视频全民化:基于第4点,一切之前需要考虑制作成本的展示方式都会轻易视频化,典型如电商广告与预拍摄。虽然目前游戏研发的核心环节尚未被AI直接侵蚀,但视频本身会逐渐向定制化、实时化、游戏化演进,也许会成为未来某种全新的娱乐方式。
6.假视频泛滥与信任危机:逼真的假视频将变得毫无门槛,而现有的知识产权与审查体系会面临空前冲击。
冯骥坦言,最后一点正是他发文提醒大家的主要原因。他建议应尽快告知身边不熟悉AI的亲友:未来所有缺乏最新背书的视频,尤其是包含个人形象与声音的,都有可能是假的,务必通过多途径交叉核实。
文末,他写道:“我很庆幸,至少今天的Seedance 2.0,来自中国。”

强到让从业者又爱又怕
这两天,这个能力强大的模型,在国内外社交平台上掀起一阵刷屏式传播,并引发热议与思考。
国内社交平台上,很多知名博主给予高度评价。AI创作者“Simon_阿文”感叹:“即梦这次真的扬眉吐气……我从未写过如此简单的视频提示词。”动漫博主“无畏漫境”则表示:“三年前看到威尔·史密斯吃面视频时,我还觉得AI颠覆影视行业是个笑话,现在不好说了。”而影评人“Agent阿神”直言:“短剧演员恐怕要面临失业了。”
事实上,小红书等平台已经出现了一些使用Seedance2.0生成的霸总题材短剧内容,网友们主打一个想看啥就自己动手。
X等海外社交平台,同样涌现出大量由Seedance 2.0创作的视频。有个自称学习了三年数字电影制作的网友,打下一行字:“我简直不敢相信自己的眼睛……”

“影视飓风”创始人Tim也在昨天发布视频,对这个模型赞不绝口。同时,他也抛出了一个尖锐而现实的问题:大模型的训练数据来源是否涉及授权争议?
Tim在使用中发现,仅凭自己的照片,无需声音样本,模型即可生成一段带有他本人声音的视频,因为系统已能识别他是谁。

视频截图
鉴于影视飓风是影视/科技领域顶流视频账号,Tim过往高产的视频早已成为公开的互联网数据,很可能已被用于模型训练。
随着讨论的深入,更多关于技术伦理与行业规范的担忧开始浮现。比如,有网友提出:“如果仅用真人照片就能合成出可用于人脸识别的动态视频,该怎么办?”
技术的脚步越走越快,而关于它的讨论,才刚刚真正开始。
橙柿互动·都市快报记者 童蔚
编辑 高欣奕
审核 罗祎 陈欣文
校对 金秋



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