遥遥领先不假，但不够完美也是真的
文 | cookie
编辑 | 羊羊
目前全世界最好的AI视频大模型是哪家？
不吹不黑，即便是在海外，很多人的答案也在近期迅速改成了Seedance 2.0。
两周前，曾获奥斯卡最佳动画短片提名的爱尔兰电影人卢埃里·罗宾森仅用了两行提示词，就让Seedance 2.0生成了那段在互联网上疯狂传播的“汤姆·克鲁斯大战布拉德·皮特”AI视频，效果之逼真让整个好莱坞神经紧绷、如临大敌。
《死侍与金刚狼》的编剧雷特·瑞斯看过这段视频后，在社交媒体上发出悲观的感叹：
我不想这么说，但我们（电影人）恐怕真的要完蛋了。
Seedance 2.0生成的AI视频让好莱坞著名编剧大喊：我们要完蛋了
因为功能着实强大，Seedance 2.0最近在全球互联网掀起了一股AI创作的热潮，短期内大量电影级的AI视频横空出世。
作为观看者，每个人都在感叹AI技术的迭代速度实在惊人；而作为Seedance 2.0的使用者，他们是如何评价这款产品的，更值得我们关注。
如果说当初Sora的出现，让世界看到了AI“无中生有”的魔力，那么Seedance 2.0则将讨论的焦点，从“能生成什么”拉回到了“如何精确地生成我想要的”。
Seedance 2.0通过一个强大的多维参考系统，将模糊的创意转化为AI可执行的精确指令。而且在角色一致性、原生音画同步、自动镜头切换等方面取得了惊人的进步。
当然，除了分析Seedance 2.0优点、特点，使用者们也不可避免地谈到了它的短板，而这些需要改进的“短板”可能就是未来AI视频大模型的发展方向。
AI的进化之路还远远看不到终点，甚至有没有终点都要打个问号。
而每次有Seedance 2.0这样惊人的产品问世，我们的紧迫感恐怕都要增加好几分。学习，真的永无止境。
01 告别随机生成，精准拿捏你的创作思路：Seedance 2.0的可控性优势明显
Seedance 2.0的核心竞争力，并非单一技术的点状突破，而是一套以“导演意图”为中心、协同工作的架构设计。创作者终于有机会从“祈祷AI能听懂”的被动角色，转变为手握控制台的导演。
具体来说，Seedance 2.0的过人之处，首先体现在其统一的多模态音视频联合生成架构。
与传统模型单一的“文本到视频”路径不同，Seedance 2.0能同时理解并融合文字、图片、视频、音频四种模态的输入。这意味着，你可以用文字描述故事，用图片定义角色和风格，用视频指定运镜，用音频驱动节奏和口型。
Seedance 2.0能同时理解并融合文字、图片、视频、音频四种模态的输入
这个架构的核心是“导演模式”，它通过一个强大的多维参考系统，将模糊的创意转化为AI可执行的精确指令。
例如，Seedance 2.0允许用户同时上传多达9张图片、3段视频和3段音频，构建一个丰富的“素材库”。
更妙的是，它引入了一种类似编程中“@”符号的引用系统，通过在提示词中使用@Image1、@Video1等标签，创作者可以精确地将指令与特定素材绑定。
例如，“让@Image1中的角色跳@Video1中的舞蹈”，这种结构化的指令远比冗长的自然语言描述更高效、更无歧义。
更进一步，创作者可以调整每个参考素材的“影响权重”。例如，你可以将角色图片的权重调高以确保面部高度保真，同时将运动参考视频的权重调低，允许AI在遵循大体动作的同时进行更平滑的创意发挥。
Seedance 2.0 在指令遵循、运动质量、画面美感、音频表现等各个维度都处于行业领先地位
稳定、同步、智能——在Seedance 2.0强大的多模态音视频联合生成架构之下，几项关键技术也得以突破，共同解决了AI视频创作中的核心痛点。
镜头随意切，角色模样服饰都不变
以往模型在镜头切换后，角色“换脸”或服装细节改变的问题屡见不鲜。Seedance 2.0通过允许用户上传角色的多角度参考图（如正面、侧面、四分之三脸），在模型内部构建了一个更稳定的3D几何表征。
这使得角色在进行转身、光影变化等动态过程时，其核心面部特征和服饰细节得以保持高度一致，为生成多镜头序列提供了坚实的技术保障。
音画精准匹配，甚至能凭照片还原人声
音画不同步是AI视频的另一大顽疾。Seedance 2.0利用其底层的Seed 2.0大模型，通过一种被称为“双分支扩散变换器”的架构，实现了原生视频与音频（包括对白、音效、环境声）在同一生成过程中的精确同步。
其最令人惊叹的一点是，模型甚至可以仅凭一张静态的面部照片，重建出高度模仿该人物音色和语气的语音。虽然该功能因潜在伦理和法律风险被紧急暂停，但它展示了模型在理解生物特征与声音关联方面的惊人深度。
同时，音频波形可以直接驱动角色面部动画，实现高度逼真的口型匹配，让数字角色的表演不再“貌合神离”。
自动镜头切换，小白也能做出电影感
Seedance 2.0内置了一个“叙事规划器”，它能像导演一样思考。当你给出一个故事梗概，它能自动将其分解为专业的镜头序列（如远景-中景-特写），并在切换过程中保持角色和风格的统一。
即使是不懂分镜的普通用户，也能生成具有电影感的蒙太奇片段，极大地降低了视频叙事的门槛。
02 光鲜之下的技术瓶颈Seedance 2.0仍有很大提升空间
尽管Seedance 2.0在可控性上迈出了一大步，但从技术层面审视，它距离完美的“世界模拟器”仍有显著差距。与Sora 2和Google Veo 3.1等竞品相比，Seedance 2.0也并非在所有方面都遥遥领先。
复杂物理效果，模拟画面仍欠真实
当前的AI视频模型，其对物理世界的理解仍停留在“模式匹配”而非“第一性原理”的层面。这导致在处理复杂或不常见的物理交互时，模型会暴露出短板。
例如，虽然Seedance 2.0生成的简单的水花飞溅效果尚可，但对于更复杂的液体流动、布料在高速运动下的褶皱与拉伸、毛发的精细飘动等，它的模拟结果仍显生硬，缺乏真实感。
在处理多个物体碰撞、堆叠或精细操作时，Seedance 2.0偶尔会出现穿模、悬浮或不自然的加速等“AI怪癖”，它对物体间的空间关系和力学传递的理解仍有很大提升空间。
长视频创作，细节易漂移、内容难连贯
虽然Seedance 2.0在单次生成的十几秒内保持了较好的连贯性，但将时间尺度拉长，问题便开始浮现。目前所有视频模型都面临着“记忆衰减”的挑战。
在一个长达数分钟的叙事视频中，如何确保角色行为的前后动机一致、场景中的物体状态保持连续，这对模型的长时程记忆能力提出了极高要求。目前，这类视频仍需依赖人工剪辑和分段生成来保证效果。
另外，在一些用户生成的视频中可以观察到，即使是Seedance 2.0，在视频后半段也可能出现细微的“纹理漂移”或“闪烁”现象，尤其是在精细的图案、文字或背景元素上。
上文提到的AI短片《Apex》中，车辆碰撞的角度和车窗碎裂的方式显然对不上，车上的文字也疑似乱码 写实内容生成，真实感不及竞品
对比Sora 2和Veo 3.1两大竞品，Seedance 2.0在多个维度上展现出差异化优势，同时也暴露出一些劣势。
Sora和Veo追求的是“模拟一个真实的世界”，而Seedance 2.0追求的是“构建一个可控的片场”。对于需要快速产出、对真实感要求极高的短内容，Veo 3.1的原生音画同步可能是更优选。但对于需要精细控制角色表演、镜头语言和艺术风格的专业创作者，Seedance 2.0提供的“导演模式”无疑更具吸引力。
当脱离参考、仅凭文本生成纯写实内容时，Seedance 2.0生成的人物真实感和光影细节的精细度有时会不及两家竞品。这可能源于双方在模型架构和训练数据侧重上的不同设计哲学。
03 “世界模型”是终极进化方向？VR普及后，AI模型必将进军3D场景
通过分析Seedance 2.0所展现出的优势与不足，我们已经可以在一定程度上勾勒出AI视频模型下一阶段的演进蓝图。未来的竞争，或将不再仅仅是生成更清晰、更逼真的画面，而是构建一个更懂物理、更懂叙事的“世界模型”。
在AI领域，“世界模型”是一个经常被提及的概念。
简单来说，世界模型 = 让 AI 在脑子里“模拟整个世界”。它不是简单的“看图、生成视频”，而是让 AI 学会世界有什么物体、物体之间怎么互动、物理规则是什么、事情会怎么发展，然后在内部构建一个虚拟的、可推理的世界。
“世界模型”可能是AI视频大模型的终极进化方向
下一代视频模型的核心突破，将是其“世界模型”的深度和广度。这要求模型具备更强的因果推理能力，实现基于统一物理逻辑的全局一致性。
例如，当提示词描述“一阵风吹过”，模型不仅应生成树叶摇摆的画面，更应能推理出这阵风会如何影响远处的旗帜、人物的头发以及水面的波纹。这种基于统一物理逻辑的全局一致性，将是实现AI视频真正沉浸感的关键。
就像游戏引擎一样，先构建一个虚拟世界，然后在这个世界中“运行”一个事件，并用虚拟摄像机“拍摄”下来。在这个范式下，所有的物理交互、光影变化、角色行为都将是自洽且符合逻辑的。
而且，随着Apple Vision Pro等空间计算设备的普及，未来的AI视频模型，其输出或将不再局限于一个平面的“画框”，而可能是一个完整的、可供用户进入和探索的3D场景。
随着空间计算设备的普及，未来的AI视频模型很可能进行3D场景的探索
创作者或许可以直接在3D空间中布置虚拟摄像机，规划其运动轨迹，而AI则负责实时渲染出该视角下的视频流。Seedance 2.0的“导演模式”可以看作是这一方向的早期雏形。
总而言之，Seedance 2.0的出现，是一个重要的行业风向标——在AI视频的下半场，单纯的生成能力不再是唯一的王牌，“可控性”和“可预测性”将成为衡量一个模型是否具备工业化潜力的核心标准。
对于创作者而言，技术正从一个难以驾驭的“创意伙伴”，转变为一个真正得心应手的“创作工具”，好的创意只会获得更大的发挥空间。