影視圈放棄幻想！出圈的Seedance 2.0究竟多強，有何影響

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說實話噢，這兩年發布的視頻模型，勾不起我太大興趣。

要怪就怪，當初Sora給的預期太猛，后續模型都是在兌現預期，包括Sora它自己......

不過這兩天刷屏的即夢「Seedance 2.0」，真的驚艷到我了。

驚艷到，這些博主再怎么吹，都不為過的程度。

《黑神話：悟空》的制作人馮驥也表示深感震撼。

甚至，官方的使用手冊中，作者赫然寫出“Kill the game！”。

是的，就是這么囂張。

讓我想到，馬斯克在前幾天的訪談中“酒后吐真言”，說：“如果美國無法實現重大創新突破，那么中國將完全占據主導地位。”

中國AI又一次反超美國，爭氣！

但真正讓Seedance 2.0出圈的，是颶風影視Tim的恐怖經歷。

他只上傳了自己的照片，然后視頻竟然精準匹配了他的聲音。

甚至一個運鏡，能補全他們公司的真實場景。

是的，Seedance 2.0用了不少颶風影視的視頻進行訓練。

然后，很快，上傳人臉素材的功能就被禁了。

叨叨的有點多，不吊胃口了，直接上case。

Case 1

參考圖片1：

參考圖片2-6：

參考視頻1：

Prompt：

參考第一張圖片里模特的五官長相。模特分別穿著第2-6張參考圖里的服裝湊近鏡頭，做出調皮、冷酷、可愛、驚訝、耍帥的造型，每一個造型穿著不同服裝，每次更換，畫面伴隨會切鏡，參考視頻的里魚眼鏡頭效果、重影閃爍的炫影畫面效果。

生成結果：

Case 2

參考圖片1：

Prompt：

參考@圖片1的專題片的分鏡頭腳本，參考@圖片1的分鏡、景別、運鏡、畫面和文案，創作一段15s的關于“童年的四季”的治愈系片頭。

生成結果：

Case 3

參考圖片1：

參考圖片2：

參考圖片3：

Prompt：

以@圖片1為首幀，畫面放大至飛機舷窗外，一團團云朵緩緩飄至畫面中，其中一朵為彩色糖豆點綴的云朵，始終在畫面中居中，然后緩緩變形為@圖片2的冰淇淋，鏡頭推遠回到機艙內，坐在窗邊的@圖片3伸手從窗外拿進冰淇淋，吃了一口，嘴巴上沾滿奶油，臉上洋溢出甜蜜的笑容，此時視頻配音為@視頻1。

生成結果：

Case 4

參考視頻1：

Prompt：

顛覆@視頻1的整個劇情0–3秒畫面：西裝男坐在酒吧，神情冷靜，手里輕晃酒杯。 鏡頭緩慢推進，光影高級、氛圍嚴肅。 環境音低沉，西裝男小聲說“這單生意，很大。”3–6秒畫面：身后的女人表情緊張問“有多大？”西裝男抬眼，壓低聲音：“非常大。”鏡頭切手部特寫——他把酒杯放下，氣場拉滿。6–9秒畫面：突然西裝男從桌下掏出—— 一大包體積夸張的零食禮包，“咚”的一聲重重放在桌上。9–12秒畫面：身后的女人原本放在腰間的手，肌肉從僵硬到松弛，整個人表情放松。畫面氛圍輕松起來。13–15秒畫面：西裝男拿出一包零食給女人，鏡頭拉遠展示酒館全景，畫面變得透明模糊—— 字幕彈出“再忙，也要記得吃點零食~”

生成結果：

Case 5

參考圖片1：

參考圖片2：

參考圖片3：

參考圖片4：

參考圖片5：

參考圖片6：

參考視頻1：

Prompt：

@圖片1@圖片2@圖片3@圖片4@圖片5@圖片6的風光場景圖，參考@視頻1中的畫面節奏，轉場間畫面風格及音樂節奏進行卡點。

生成結果：

Case 6

參考圖片1：

參考圖片2：

參考視頻1：

Prompt：

@圖片1的女子走到鏡子前，看著鏡子里面的自己，姿勢參考@圖片2，沉思了一會突然開始崩潰大叫，抓鏡子的動作崩潰大叫的情緒和表情完全參考@視頻1。

生成結果：

看完之后，你大概能知道Seedance 2.0強在哪了，我們來總結一下。

? 整體質量提升

畫質、聲音、一致性、真實感、流暢度、穩定性等等，全方位的進步。

? 參考內容更豐富

除了文字Prompt，還支持圖片、視頻和音頻參考，其中圖片竟然能上傳最多9張。在Prompt中@素材名，模型就知道是哪個參考內容。

支持多種參考方式：全能參考、首尾幀、智能多幀和主體參考。

? 精準復刻，極致控制

人物、動作、運鏡、特效、風格、聲音、節奏、創意...... 參考內容中的任何方面，都可以讓Seedance直接復刻，效果非常到位。

? 視頻復雜度提升

以前的模型大多只能生成一個鏡頭，而Seedance可以生成多個專業級運鏡的鏡頭，同時保持超高一致性。

基于這些能力，小白秒變導演。只要你有故事、有創意，技術層面不是問題。

價格方面，Seedance 2.0真的挺貴，5s視頻40積分。買積分的話，相當于4塊，充月度會員的話，相當于1塊。

但不少網友和博主的反映， 抽卡成功率非常高， 大概在80%-90%，遠遠高于其他模型。

如果你真的有視頻創作需求，使用Seedance并不一定花費更高。

最后聊聊Seedance 2.0帶來的影響。

對于傳統影視圈，沖擊很大。

視頻制作門檻大幅降低。之前專業人士可以說，AI不懂專業運鏡，不懂鏡頭語言。現在，Seedance都搞得定，實在不行還能直接復刻呢。不遠的將來，觀眾不一定會認為，真人導演的設計一定好于AI。

DeepSeek出腳本、Seedance出視頻，小白都能做出看得過去的視頻，而且絕大多數視頻的目標觀眾也是小白，所以簡單需求已經達到了落地水準。

當然，導演和創作者們可以把更多精力，放在如何講好一個故事，這會變得越來越重要。

此外，傳統影視的拍攝制作成本太高了，對此我深有體會。

前段時間，我參與了一個創業短片的拍攝。

導演、攝影組、燈光組，一共十個人左右。各種鏡頭、攝像機、布景道具、燈光、支架等等，大量設備和道具。每個鏡頭，要選場地，要設計動作臺詞，要布景，要做燈光，要搭軌道，要彩排，要NG，一天從早到晚拍不了幾分鐘的鏡頭。

說真的，有點震驚到我，專業拍攝的復雜程度，遠超我之前的想象。

拍攝過程中，我腦海中無數次閃過一個問題：這幾分鐘的視頻，得多高的成本......

所以說，在成本方面，AI是降維打擊。

對于AI視頻的一些衍生產品，是場重構和洗牌。

拿視頻Agent來說，這類產品存在的最大意義，是用“專業流程+基礎模型+工程化”來補足視頻模型的不足。

現在，視頻模型的能力范圍擴大了，其他的東西就要減少，或者重構來適配。

甚至一些產品，直接失去了價值。

最大的影響，肯定是安全問題。

老生常談的話題，就不展開聊了。

其實，我現在最希望看到的，不是發布的模型有多強，而是監管、版權、法律、安全這些配套生態的完善。

一開年，各大模型和產品就招呼上了，其中很多已經有落地潛力了，Seedance無疑也是。

2026不是什么Skill之年、Agent之年、Clawdbot之年，我愿給2026一個更宏觀的稱號：AI落地之年。

AI會越來越多地解決“術”和“器”層面的事情。這個過程中，作為普通人的我們，會得到AI的幫助，也有人會被AI取代。

我們應該把更多注意力放在“道”和“法”的層面，這才是未來的真正壁壘，是我們人類該做的事情。

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