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      Seedance2.0發布24小時后:馮驥、Tim、導演、影視從業者的評價,值得我們深思

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      字節跳動AI視頻生成模型Seedance2.0橫空出世后,迅速引爆全網討論。

      游戲大咖、影視創作者、行業從業者及專業機構紛紛發聲,或贊嘆其技術突破,或擔憂其帶來的行業變革與倫理風險,不同視角的評價,共同勾勒出這款產品的雙面鏡像。

      馮驥:技術飛躍終結AIGC童年,警惕信任危機與行業重構

      作為游戲科學CEO、《黑神話:悟空》制作人,馮驥對Seedance2.0給出了極高評價,他直言其讓AI理解并整合多模態信息的能力實現了“令人驚嘆”的飛躍,更是用“地表最強視頻生成模型,沒有之一”來形容這款產品,斷言“AIGC的‘童年時代’已然終結”。

      他從行業視角預判,“一般性視頻的制作成本將無法再沿用影視行業的傳統邏輯,開始逐漸趨近算力的邊際成本”,并認為這必將引發內容領域史無前例的“通貨膨脹”,“傳統組織結構與制作流程將被徹底重構”。

      面對網友“AI能否制作《黑神話》這類游戲”的疑問,馮驥幽默回應“我們或許會成為新時代的非遺手工作坊”,言語中藏著對創作者轉型的深層思考。

      與此同時,他也敲響警鐘,強調“假視頻泛濫與信任危機”才是自己發文的核心動因,提醒大家警惕逼真假視頻帶來的欺詐風險,并坦言“很慶幸,至少今天的Seedance2.0,來自中國”。

      Tim:技術如海嘯顛覆行業,數據授權隱患令人“恐怖”

      如果說馮驥的評價聚焦行業宏觀變革,那么影視颶風創始人Tim的反饋則更貼近實操痛點。

      作為最早一批深度測試者,Tim起初對其技術實力贊不絕口,稱Seedance2.0是“改變視頻行業的AI”,甚至用“海嘯”來形容其對傳統影視流程的沖擊。

      他在實測中發現,模型生成視頻的精細程度、分鏡連續性、音畫匹配度均達專業水準,分鏡切換“有明確的導演意圖,機位變化符合影視敘事邏輯”。

      但一次意外體驗讓他直言“恐怖”:“僅上傳自己的人臉照片,沒提供任何聲音文件或提示,模型就自動生成了和我高度相似的聲音,甚至精準匹配我的語氣特質;上傳一棟樓的正面照片,生成的運鏡竟能轉到樓的背面,還原出我沒告知的場景細節。”

      Tim據此判定,自己團隊過往發布的大量視頻已被用于模型訓練,他直言“從未收到字節的授權通知或報酬”,并擔憂:“如果一個人的數據全量進入AI數據集,它能100%模擬出你的任何形態和聲音,這樣的內容你的家人分得出真假嗎?”

      專業攝影人士:物理還原表現出色,遠景細節仍有短板

      從實操細節來看,行業內專業攝影人士的評價更具參考性。他在實測后表示,Seedance2.0在物理規律還原上表現出色:“人物劇烈運動時,面部沒有出現其他AI常見的崩壞或衣物紋理閃爍問題,眼鏡反光和位置始終穩定”,尤其認可其多鏡頭敘事中的場景一致性能力。但他也毫不避諱地指出短板:“遠景拍攝時,部分細小物體的細節仍會出現模糊或扭曲,光影過渡偶爾不夠自然。”

      獨立電影導演:助力創作降本提效,無法替代人文與原創

      除了攝影領域,獨立電影創作者也從自身創作需求出發,給出了不同視角的評價。

      某獨立電影導演在行業峰會上談及Seedance2.0時,認可其對獨立創作的助力:“它能高效實現創作者的創意落地,尤其對獨立電影人來說,能大幅降低前期樣片制作成本,過去需要數周完成的特效鏡頭,現在幾分鐘就能生成初稿。”

      但他同時強調核心局限:“AI只能替代技術執行環節,無法替代人文關懷和原創敘事,比如音樂情感的精準傳遞,AI目前還無法達到人類水準,真正能打動觀眾的內容,核心依然是情感與思想的共鳴。”

      影視后期從業者:重構工業化流程,情感還原與精準度待提升

      長期深耕影視后期的從業者,則更關注Seedance2.0對行業流程的影響。

      他們表示,其自動運鏡、多場景一致性等功能,“正在重構視頻制作的工業化流程,未來影視行業可能會形成‘AI預處理+人工精修’的新模式”,既能提升效率,也能減少基礎崗位的重復勞動。

      但與此同時,他們也坦言存在明顯不足:“模型對復雜情感表達的還原還不夠細膩,比如人物哭笑等表情容易顯得僵硬,自定義運鏡的精準度還有提升空間,復雜多主體場景下,偶爾會出現角色動作卡頓或錯位的問題。”

      券商機構:技術達“導演級”突破,長視頻場景仍有提升空間

      從行業宏觀層面,多家券商機構也給出了專業評價。

      開源證券表示,Seedance2.0在自運鏡、多模態思考、音畫同步生成、多鏡頭敘事等關鍵能力上實現突破,達到“導演級”控制精度,或將成為AI影視發展的“奇點”時刻。

      東方證券則指出,其發布進一步提升了國內供給側技術天花板,“讓視頻生成賽道進入類2025年LLM模型的競爭狀態,各家差異化將集中在落地場景”,同時也暗示,“其在長視頻、極致物理模擬場景中仍有提升空間”。

      @影視剪輯阿澤:功能友好省時間,口型匹配與成本有瑕疵

      對于一線短視頻創作者而言,Seedance2.0的實用性的是他們最關注的重點。

      抖音頭部剪輯博主@影視剪輯阿澤 分享了自己的實操體驗:“角色替換、場景拓展功能對短視頻創作者十分友好,比如想給已發布的視頻添加新場景,不用重新拍攝,AI就能無縫銜接,大幅節省后期時間。”

      但他也吐槽了明顯瑕疵:“目前模型對中文口型的匹配還存在小瑕疵,部分復雜句式的咬字與唇形銜接不夠精準,而且生成視頻的分辨率在免費版本中較低,付費版本成本偏高。”

      @影視雜談君:創意落地高效,警惕同質化與原創能力弱化

      B站影視區UP主@影視雜談君 則結合自身創作案例,給出了兼具肯定與警示的評價。

      他表示,自己用Seedance2.0制作的“古今穿越”短視頻收獲百萬播放:“AI生成的特效和鏡頭轉換比我預期的好太多,普通人也能做出大片質感,尤其是多鏡頭敘事,不用自己設計分鏡,節省了大量時間。”

      但他同時提醒廣大創作者:“要警惕內容同質化,現在很多人都用相似的提示詞生成視頻,容易讓觀眾審美疲勞,而且AI生成的內容缺乏個人創意,長期依賴會弱化創作者的原創能力。”

      各界人士的評價,既凸顯了Seedance2.0的技術突破性——全模態輸入、1分鐘內生成帶原生音頻的多鏡頭視頻、分鏡設計符合影視敘事邏輯,這些功能確實重構了視頻創作的效率邊界,讓普通創作者也能接觸到專業級創作能力。

      同時,也暴露了AI發展的共性難題——數據授權的模糊地帶、內容真偽的鑒別困境、行業崗位的重構壓力,以及復雜場景、情感表達上的技術短板。

      這款產品就像一面鏡子,照見了技術進步的巨大潛力,也映出了行業前行中需要解決的倫理與規則問題。

      未來,如何在擁抱技術革新的同時,建立完善的版權保護機制、技術倫理規范,平衡效率與公平,兼顧技術突破與用戶權益,將是整個行業需要共同探索的課題。


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