Seedance2.0世界最强模型?最强视频模型对比 节前做一个片子的时候,正好赶上seedance2.0刚出,确实强的离谱,特别是在镜头语言理解,音画同步、多参输入和最终成片率上绝对是目前最强视频模型。但这两天,输入输出疯狂卡人脸到了几乎生不出来的程度,高级会员生视频也要等1个小时,再加上无论fast和full都有”降智“的倾向(减去噪步数 + 激活更少 MoE 专家 + 可能用蒸馏)用的实在生气😠 于是从实用角度来测一下目前市面上最强的三个视频模型,用了五张静帧(VEO3.1最多输入三张)和同一组提示词,其实结果也挺显而易见 不从测评,从真的使用角度来看,之后的使用策略估计是: ①Seedance 2.0作为主力工具,需要卡点、创意进场、或者需要高完成度画面的时候首选。优势在于即使给它比较宽泛的提示词,出片质量也稳定在线,同时当提示词长度和设定的时间比较匹配时,一致性上做得非常好 ②可灵 3.0 Omni 也很优秀,虽然会有不遵循提示词,自己优化分镜的情况。但在情绪表现上更有感染力,交互运动镜头很好 ③Veo 3.1 是之前非常信任的兜底模型——当其他模型生不出想要的效果时,我会用它来兜底。但现在它的最大价值是速度快,稳定输出范围可能限制在 5 秒以内的时候,用的更顺手。一些短、稳、更像实拍的镜头还挺好用的 #即梦 #seedance2 #seedance #豆包 #可灵
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如何使用才能发挥可灵 3.0 的巨大潜能 Higgsfield 已经全面接入可灵 3.0。AI 创作博主 ADIL 用大量真实场景测试了可灵 3.0,从情绪表演、多镜头叙事,到高难度的运动物理、碰撞场面、视觉特效和复杂运镜,基本把它推到了极限。测试过程中,他尝试了上千条提示词,发现一个很重要的变化,可灵 3.0 不只是画面更清晰了,而是真的开始理解视频在时间上的逻辑,比如什么时候该发生什么,镜头为什么要这样移动。 ADIL 反复强调的一点是,提示词当然重要,但关键帧更重要。一张高质量的起始画面,往往比写得完美的提示词更管用。可灵 3.0 对细节的理解能力很强,只要指令清楚,它通常能按预期执行,但前提是你给了它一个足够好的起点。 在多镜头方面,可灵 3.0 的提升非常明显。多镜头不再只是简单切换视角,而是能形成连贯的叙事。镜头之间有因果关系,节奏也更像真实影视作品。角色一致性的问题也有了实用解法,通过独立角色元素的方式,可以在不同镜头中保持人物稳定,不容易出现变形或 “换脸” 的情况。 在物理和特效测试中,可灵 3.0 表现得相对可靠。无论是跑步、跳跃、摔倒,还是赛车碰撞、追车戏,动作的前后逻辑基本成立。即便在高复杂度画面里,画面结构也比较稳,很少出现整体崩坏。镜头光晕、散景、慢动作这些细节,也能在整个片段中保持一致,而不是只在某一帧看起来正确。 一个很有意思的点是运镜。很多镜头看起来流畅,并不是因为动得多,而是因为 “有目的”。推进、跟随、切换焦点都服务于画面叙事,这也是为什么整体观感更接近真实拍摄,而不是随机生成的动画。 #可灵 #Higgsfield #AI视频 #人工智能
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