Seedance2.0，凭什么刷屏？

文 | AIX 财经，作者 | 雷晶，编辑 | 金玙璠2026 年春节前夕，AI 领域的战火从红包转向了视频生成赛道。2 月 7 日，字节跳动旗下 AI 视频生成大模型 Seedance 2.0 开启内测后，迅速在全球科技圈和资本市场引发关注。原因在于，与过往 " 让图片动起来 " 的初级生成模式不同，Seedance 2.0 的运镜规划、跨镜头的角色一致性以及原生的音画同步能力，一定程度上解决了 AI 视频长期存在的可用率低、成本高的核心痛点。资本市场的反应很快。2 月 10 日，A 股传媒板块应声大涨，多达 25 只个股涨停。这背后是资本市场对 AI 视频赛道价值和潜力的重估。据行业分析预测，到 2026 年，全球 AI 生成视频市场规模有望突破 300 亿美元，年复合增长率保持在 40% 的高位。大约四个月前，OpenAI 发布的 Sora 模型以其惊人的物理世界模拟能力震撼全球。如今，Seedance 2.0 的出现再次将 AI 视频生成推向了风口浪尖。技术的迭代速度令人目不暇接，但一个长期困扰行业的核心难题真的被解决了吗？Seedance 2.0 的火爆，究竟是营销造势，还是标志着 AI 视频生成技术真正迈上了一个新台阶？Seedance 2.0 为什么火？近期，由字节跳动旗下 " 即梦 " 平台推出的 Seedance 2.0 在国内外社交媒体上形成了刷屏之势，" 震撼 " 成为创作者们评价它时最常使用的词汇。AI 生成视频并非新鲜事物，为何 Seedance2.0 能引发这么大的反响？AI 影视制作公司好耶科技创始人吴杰茜告诉「AIX 财经」，Seedance 2.0 的能力处于全球 AI 视频生成模型第一梯队。它之所以能快速出圈，虽有营销助推，但从行业内的实际反馈来看，它的核心竞争力在于明显提升了视频素材的可用率。吴杰茜指出，决定可用率的是保持人物、画面的一致性和动态稳定性，这类核心能力仅有行业头部模型具备。此前 AI 视频生成行业可用率的平均水平约为 20%，也就是说创作者需要反复 " 抽卡 "5 次才能获得可用素材。因为模型生成的内容随机性强，因此 AI 视频生成被从业者戏称为 " 抽卡游戏 "。这种低效的创作模式极大地限制了 AI 视频的商业化应用。从业者对此体会最深，AI 短剧制作者幻梦告诉「AIX 财经」，制作 AI 视频很难用单个工具完成，往往需要运用不同的大模型，并对比产出素材的适配性。剪辑师小张也提到，她在制作 AI 视频时，通常会将相同指令分别输入可灵和即梦，再挑选更贴合需求的素材，且往往需要反复调整多次。Seedance2.0 的升级，一定程度上解决了这一痛点。幻梦认为，以前需要一个个镜头做，现在 Seedance2.0 能一次性生成很多画面，明显提升了效率。这种技术突破主要体现在以下四个方面：首先是从 " 听指令 " 到 " 懂创作 " 的自分镜与自运镜。Seedance 2.0 实现了基于情节的自动分镜规划，并自主调度推、拉、摇、移等多种运镜方式。简单来说，用户只需描述故事，模型可以自己推理要 " 怎么拍 "。幻梦指出，这是二代模型与一代模型最核心的区别，一代模型只能让单张图片动起来，现在能基于单图生成连贯的分镜、完整的剧情短片。其次是保持跨镜头身份一致性的多参能力。AI 视频在多镜头切换时常出现 " 换脸 " 或服饰细节错乱的问题。Seedance 2.0 通过增强的身份持久性机制，确保角色在不同镜头、不同机位下的面部特征、服装纹理等关键细节保持稳定。第三是精细化的多模态控制能力。模型支持最多 9 张图片、3 段视频和 3 段音频的混合输入，创作者可通过 "@" 符号控制每个资源的作用。第四是原生音画同步生成。传统的 AI 视频制作流程通常是先生成画面，再进行后期配音，容易导致口型错位、声画不同步等问题。Seedance 2.0 采用了双分支扩散变换器架构，在模型训练阶段就深度融合视觉与听觉信号，实现了音视频的联合生成，从根本上解决了声画同步的行业难题。幻梦认为，在二代模型中最核心的三个功能是切镜、大动态稳定性、多参能力，即梦在切镜和大动态稳定上领先，多参能力行业持平，综合能力是目前最强。实测也印证了这一观点，「AIX 财经」将 " 用这只小猫的形象，生成迪士尼人物风格的角色，来一段小猫和朋友们在海边沙滩上打球的视频。视频风格要青春热血，体现出战况胶着 " 的指令，投给 Seedance 2.0，它会理解指令再进行创作，用小猫接球的特写镜头和队友一起庆祝的情节设计体现出战况胶着。同一指令投喂给其他模型，生成的视频则缺乏情节设计，且会出现球穿过球网的漏洞，物理理解上略有不足。「AIX 财经」实测 Seedance 2.0 视频目前，Seedance 2.0 已集成于即梦平台，采用会员制付费（79 元 / 月起），应用场景覆盖电商广告、短剧制作、漫剧生成等领域。但 Seedance 2.0 也面临新的挑战，其最初展示的真人肖像生成能力，因高度逼真的效果，引发了市场对 " 深度伪造 " 风险的担忧。对此，字节跳动于 2 月 9 日紧急下线了上传真人照片生成视频的相关功能。吴杰茜认为，叫停上传真人照片制作视频是为了保障用户肖像权、符合法律法规的硬性要求，目前写实类的 AI 真人短剧已经大量存在，且未来这类内容的数量还会持续增加，行业的发展方向并非禁止相关创作，而是用 AI 合成真人风格的人物替代真实人物照片的上传。Seedance 2.0 的热度尚未消退，2 月 10 日，字节跳动又推出了文生图片的新模型，持续加码 AIGC 视觉领域。四位玩家，哪家更强？在 Seedance 2.0 引发关注的同时，国内 AI 视频生成赛道早已是群雄逐鹿。目前，字节的即梦 Seedance 2.0、快手的可灵 3.0、MiniMax 的海螺 2.3，以及生数科技的 Vidu Q3，是当前国内 AI 视频生成模型的第一梯队。尽管同处领先地位，但这四家在技术路径、产品定位和商业策略上存在明显差异。背靠短视频巨头的可灵 3.0 和 Seedance 2.0，都更追求全面能力，试图覆盖从内容输入到视频输出的全流程。两者几乎同期更新，但前者的市场声量相对较弱。吴杰茜表示，一款 AI 视频生成模型能否火爆，首要取决于产品自身的硬实力，其次则是背后公司的综合实力、渠道覆盖面以及营销能力和资金投入。加上可灵 3.0 的更新功能，初期仅面向高等级会员开放，也限制了人群覆盖面。AIGC 创作者小何告诉「AIX 财经」，在 Seedance 2.0 更新之前，即梦 AI 的各项功能均达较高水平，但没有突出的优势，属于 " 全而不精 "，更新之后，在切镜效果和动态稳定上表现最佳。可灵 3.0 则在画面质感、音画同步表现最好，但复杂打斗画面容易出现崩坏。两者的定价策略也存在差异。可灵会员费用跨度极大，这种 " 金字塔 " 定价明显指向专业创作者和 B 端客户，与快手一贯的下沉市场打法形成反差。相比之下，即梦 Seedance 2.0 的会员价跨度覆盖想尝试的创作新手和专业创作者。而 MiniMax 和生数科技，则选择了更为聚焦的打法，定价也更为亲民。海螺 AI 凭借其在 3D 和舞蹈场景的优势，深耕个人创作者市场。小何告诉「AIX 财经」，海螺的 3D 风格及 3D 打斗场景是强项，但问题在于，海螺的能力仍处于向多镜头语言过渡的阶段。也就是说它擅长让单一场景 " 活 " 起来，却不擅长让多个场景 " 连 " 起来。这意味着其应用场景被限定在单一风格的短视频创作，难以承接短剧、广告等需要复杂叙事的商业需求。海螺基础会员价格较低，明显瞄准个人创作者和兴趣用户，而非专业制作团队。生数科技则强调其模型的 " 物理世界理解 "，试图通过仿真逻辑提升画面的真实感。功能参数上，Vidu Q3 支持 16 秒声画同出、1080P 画质输出，能基于对物理世界的理解自动适配背景音乐。小何告诉「AIX 财经」，Vidu Q3 大动态效果、画面整体质感较好、但切镜一致性差，大动态场景易画面模糊、物理逻辑崩坏。值得一提的是，今年 2 月，生数科技完成超 6 亿元 A+ 轮融资，创下国内视频生成领域单笔融资纪录。四款产品均采用订阅制付费，但即便是表现最强的 Seedance 2.0，也无法保证每次生成都能完全满足专业需求，" 抽卡 " 的问题依然存在。如何进一步提升可用率和可控性，仍是所有玩家在下一阶段竞争中必须回答的问题。冲击之下，谁将被替代？从 " 让图动起来 " 到 " 让 AI 会拍片 "，二代 AI 视频模型的进化，不仅是创作者的效率革命，更预示着对内容创作行业的冲击真的来了。幻梦认为，受影响的顺序传导是视频自媒体、真人短剧、影视行业。吴杰茜也表示，AI 视频生成模型从诞生之初，就对视频自媒体、动画媒体、影视行业的创作者产生了实质性影响，Seedance 2.0 这类二代模型的升级，进一步扩大了影响的覆盖范围。分行业来看，首当其冲的是自媒体和营销内容领域。传统的内容生成高度依赖剪辑技巧、拍摄设备和团队协作，随着 AI 工具的使用门槛不断降低，个人创作者也能快速生成画面精美、富有创意的视频内容。幻梦认为，供给过剩正在发生，短视频平台上的 AI 生成内容将迎来爆发式增长。可以预见，那些依赖信息搬运和简单剪辑的账号将面临生存危机。其次，真人实拍短剧行业将感受到最直接的压力。成本的对比是惊人的。据幻梦估算，一部精品真人短剧的制作成本可能高达每分钟数万元，而使用 Seedance 2.0 生成视频的算力成本则可能低至每分钟数百元。尽管目前 AI 在表现真人演员细腻、夸张的情绪方面仍有欠缺，但其在特效、场景、服化道等方面的 " 降维打击 " 能力，已经能达到真人实拍 80% 的效果。幻梦提到，未来，" 真人 +AI" 的混合生产模式，可能会成为过渡阶段的主流，但成本压力会迫使制作方不断试探 AI 的边界，逐步侵蚀纯真人短剧的市场份额。图源 / Seedance 官网截图最后，是传统影视行业的重构，当然，过程也最为漫长。影视制作是一个精细分工的 " 流水线 " 体系，编剧、导演、摄影、美术各司其职。AI 的介入将打破这种固化的分工逻辑，对从业者的综合能力提出更高要求。幻梦认为，传统影视里的编剧和导演转型做 AI 视频具备优势，因为他们具备目前 AI 难以替代的叙事结构、情绪节奏和审美判断等核心能力。而仅掌握单一技能、缺乏核心创意能力的从业者，可能最先被行业淘汰。没有粉丝黏性和风格辨识度的演员也将失去议价能力。除了行业从业者，各类 AI 视频工具也将面临洗牌。一位投资人告诉「AIX 财经」，Seedance 2.0 代表的二代模型，将率先冲击体验差、效率低的 UGC 类动画工具，同时挤压 B 端 AI 视频工具的生存空间。UGG 类动画工具虽主打零门槛创作，但工作流衔接混乱，局部修改易导致角色一致性丢失，且效率低、成本高。与基模类工具差距显著，将成为最先被淘汰的对象。而 B 端 AI 视频工具，仅对刚进入漫剧、短剧领域的早期小团队有一定帮助，能为其搭建基础工作流、梳理团队分工，实现初步降本增效，但对于追求精品内容的专业团队或大型制作公司而言，无法满足需求。这一现状也导致，现阶段漫剧制作公司依靠 "Agent 使用能力 + 工作流搭建 " 形成的效率优势，将随着 Seedance 2.0 这类二代模型的普及、技术门槛的降低而逐渐弱化。Seedance 2.0 的出现，正在让 AI 视频生成从一个充满不确定性的 " 玩具 "，进化为一个真正可用的 " 生产力工具 "。展望未来，AI 视频赛道的竞争将围绕以下几个关键点展开：从 " 生成 " 到 " 可控 "：单纯追求画面的逼真已不再是唯一目标，如何让生成过程更可控、结果更稳定，将成为技术竞争的核心。从 " 工具 " 到 " 智能体 "：未来的 AI 视频模型将不仅仅是被动执行指令的工具

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《妒海》是一部改编自同名小说的电视剧，讲述了主人公在情感波涛中历经磨难，最终找到真爱和自我救赎的故事。这部电视剧一经播出，便引发了观众的热烈讨论，其中国语版全集更是成为了许多人心中的经典。接下来，就让我们一起走进这部情感巨作，感受其中的喜怒哀乐。 《妒海》的故事发生在上世纪八十年代，讲述了主人公林心如饰演的林婉儿与男主角霍建华饰演的江浩天之间的爱情纠葛。剧中，林婉儿与江浩天青梅竹马，两人在成长过程中相互扶持，感情深厚。然而，随着江浩天事业的成功，林婉儿却逐渐被嫉妒和猜疑所困扰，两人的感情也陷入了危机。 这部剧的一大看点就是演员们的精彩表演。林心如将林婉儿这个角色演绎得淋漓尽致，将一个善良、执着、却又充满嫉妒心的女性形象刻画得入木三分。霍建华则将江浩天的深情与无奈表现得淋漓尽致，让观众为他的命运感到揪心。 在《妒海》这部剧中，导演巧妙地运用了多个影视元素，使得剧情更加丰富。首先，剧中大量运用了回忆闪回的手法，将林婉儿与江浩天之间的感情发展脉络清晰地展现出来。这种手法使得观众能够更好地理解角色的内心世界，也为剧情的发展埋下了伏笔。 其次，剧中音乐的使用也是一大亮点。主题曲《妒海》深情动人，让人陶醉其中。此外，剧中还穿插了多个经典歌曲，如《千千阙歌》、《当爱已成往事》等，这些歌曲不仅为剧情增添了色彩，也成为了观众心中的经典回忆。 在《妒海》国语版全集的观看过程中，观众们不仅被剧中人物的命运所牵动，还深刻体会到了嫉妒、爱情、友情等情感的真谛。剧中，林婉儿的嫉妒心理成为了推动剧情发展的关键因素。她为了保护自己的爱情，不惜付出一切代价，甚至伤害了身边的人。然而，在经历了种种磨难后，林婉儿最终明白了嫉妒的根源在于自己的不自信，于是勇敢地面对现实，努力改变自己。 《妒海》这部电视剧之所以能够成为经典，除了演员们的精彩表演和导演的精心编排外，还在于它所传达的深刻主题。剧中，林婉儿和江浩天的爱情故事告诉我们，爱情需要信任、包容和理解。只有放下嫉妒，才能真正拥有幸福。 总之，《妒海》国语版全集是一部值得一看再看的情感巨作。它让我们在欣赏精彩剧情的同时，也收获了人生的感悟。在未来的日子里，愿我们都能像剧中的主人公一样，勇敢地面对自己的情感，找到属于自己的幸福。