最近看到，位元組的影片生成模型Seedance2.0在即夢上進行了小範圍的灰度測試。
網上去搜Seedance2.0這個模型名稱，已經有不少案例，不少人把它稱作影片領域的SOTA，甚至比最近新出的可靈3.0，Vidu Q3更為出色。
看了那些案例，有了以下基本判斷：
Seedance2.0有比Sora2更好的智慧分鏡功能，Sora2的分鏡會過於自由，隨機性過強，Seedance2.0的指令遵循能力更出色
Seedance2.0對人物動作的把控明顯增強，以前動作戲是AI的短板，但這個模型把這個短板拉長了一截，海螺的模型將不再具備優勢
Seedance2.0自己設計分鏡的效果就強於大部分人，沒必要再透過詳細的分鏡設計和首尾幀來做所有的鏡頭過渡。可以直接跳過生成分鏡圖的步驟，只需要提供場景+人物參考圖+劇本說明，模型自己能處理好的。
Seedance2.0最長能支援15s的影片生成，這就意味著，長影片不再需要一個個鏡頭去做，而只需要一段段子模組去做，生產效率upup！
有不少人說它是影片生成領域的Nano banana Pro時刻。這個說法是否客觀，本文來實際測試一下。
具體嘗試
平臺選擇
截止當前，即夢[1]上並沒有對所有使用者開放Seedance2.0這個模型，可以在影片生成頁面中，點選模型，檢視是否包含該模型。
即夢上，每個普通使用者每日有66積分，可以免費用Seedance2.0生成8秒鐘影片。
如果即夢上不包含該模型，可以用位元組跳動下的另一款產品小云雀。
它上面已經對所有使用者全量開放Seedance2.0，而且普通使用者的免費額度更高。
新使用者首次可以免費使用三次不限時長的Seedance2.0，每天登入有130積分，等價於使用Seedance2.0生成一段15秒的影片或生成兩段8秒的影片。
測試案例1
第一個案例是我嘗試用它去生成動態紅包封面。
靈感主要是看到元寶最近活動裡面有個萬元小馬卡，雖然沒抽到，但這個小馬的設計確實很帥。
於是就用AI對來擴充套件全身，並做一個動作。
先用 Nano Banana Pro，根據這張圖，把馬的全身還原出來。
效果不賴。
然後讓GPT幫我寫了一個動作相關的提示詞：
入場：小馬從畫面左側之外緩緩進入畫面，鬃毛隨運動輕輕飄動，身體表面呈現柔和的虹彩流光，周圍有細小的光粒與水晶般的光點隨之漂浮。 停步：小馬在畫面中央略微減速停下，低頭、微微側身，抬蹄吟嘯：小馬抬起兩隻前蹄，身體略微後仰，頭部抬起，張口吟嘯；吟嘯瞬間，鬃毛如流光般向後舒展，珠光質感在身體表麵層層閃耀，光粒向外擴散，形成優雅而莊重的能量波紋。 定格收尾：吟嘯結束，小馬把馬蹄輕輕放下，恢復初始狀態，神情高貴而溫和，背景紅色穩定，整體畫面安靜、祥瑞、富有祝福意味。
在小云雀裡面，上傳參考圖，並新增提示詞，選擇Seedance2.0模型，畫面比例改成3:4，生成5秒。
效果挺不錯，物理效果很逼真，特別是在小馬吟嘯的時候，它還自動加了彩虹的特效，這下成陽光彩虹小白馬了。
在小云雀上下載影片，會在右下角產生影片水印。
下面嘗試用ezremove[2]和vmake[3]兩個平臺對影片去除水印，效果都還不錯。
最後擷取了3秒，把它變成動態的紅包封面，快拿去成為過年的最靚的靚仔。
測試案例2
第二個案例是讓它幫我做一個電影開頭。
劇本片段描述如下：
月球轉運站，遠景。警報聲響起，二向箔播報打擊時間只剩下最後24小時。鏡頭從遠端切到近景，“所有航道已封鎖！重複，所有航道已封鎖！請未登船人員立即前往避難所！” 陳末把耳機扯下來，隨手扔在地上，金屬鞋跟碾過那團還在尖叫的塑膠。 陳默掏出一個小型的編鐘模型。鏡頭拉進到模型，回憶閃現，從模型中拉遠。
我嘗試了兩種影片生成方式。
第一種是先讓nano banana pro根據劇本生成一個3x3的九宮格分鏡，這樣能比較好的去保證片段中人物的一致性。
提示詞如下：
你是一位專業的影視創作大師，能夠精準地為我提供的劇本故事，創作對應九宮格分鏡劇照。這 9 張劇照需完美、精準地呈現劇本內容的核心意圖，完整展現故事的關鍵脈絡。創作完成後，請為每一張劇照標註對應的數字編號。畫面不要出現字幕和文字說明。劇本為以下內容：【劇本內容】
提示詞最後，再附上前面總結過的風格限定咒語：
Cinematic shot on Arri Alexa 35, Cooke cinematic lenses (non-anamorphic), natural bokeh, widescreen cinematic framing, moody cinematic atmosphere, dramatic lighting, subtle film grain, Ultra HD, hyper-realistic --ar 2.39:1 --stylize 150
生成的效果如下：
重新描述劇情，讓Seedance2.0去生成影片，
結果發現，Seedance2.0沒有傻傻地去參考所有影象，而是對內容重新重組，使其更加合理，當然，有部分字型會存在亂碼情況。
下面我又換用了另一種方式，不提前去畫九宮格分鏡圖，而是隻給人物參考圖，用語言來描述劇本內容作為提示詞，
除了部分瑕疵外，整體上感覺不用參考圖，甚至它發揮得更好。
參考圖似乎沒有存在的意義了。
價格分析
在火山引擎中，Seedance2.0這個模型對應的模型名是影片生成3.0，此外，還有一個Pro版本，沒有對外公測，但已經提供了API。
最好的模型價格是1元/秒，相比同類產品較貴，但如果降低抽卡率的角度來說，這又不算貴。
如果不用“抽卡”，5分鐘的微電影，成本就是300元，如果不用AI，只是僱個專業剪輯，每天的日薪都比這要高。
傳統的電影團隊，需要多工種的結合。而現在，單人做大片的條件確實具備了。
技術變得越來越廉價，創意和審美成爲了更稀缺的部分。
總結
試完Seedance2.0，我和好多AIGC創作者一樣，感覺很興奮。
以至於我在高鐵上都毫無睡意，一口氣寫完了這篇文章。
這個模型本質上是對AIGC創作流程的顛覆：原本的創作者需要想分鏡，需要有基礎的導演能力；但它自己有導演能力後，創作者就只需要有編劇能力就行了。
從ComfyUI到Veo3，再到Seedance2.0，技術發展的趨勢，就是讓做影片這件事，變得越來越簡單化。
再進一步，也許在未來，故事內容都不需要雕琢，幾小時的長電影，都能做到私人訂製：每個人都可以成為電影的主角，所花的電影票不是捧別人的場，而是看自己的故事。
短影片創作行業，如果不使用AI，還在用傳統流程來製作，早晚會被淘汰。
AI生成的內容無限趨於真實，速度又快數倍，所謂實拍的努力，又有什麼意義呢？
參考
[1] https://jimeng.jianying.com/ai-tool/generate
[2] https://ezremove.ai/zh/video-watermark-remover/
[3] https://vmake.ai/video-watermark-remover/upload
[4] https://www.volcengine.com/docs/85621/1544715?lang=zh
