“一号难求”，全球爆火！大量外国人求这个中国产品的使用教程，美国导演：这能搞垮好莱坞
2026-02-15 15:18
·上海
·新民晚报官方网易号
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猫咪暴揍哥斯拉、
叶问拳打钢铁侠、
孙悟空棒打奥特曼、
小学生隔扣詹姆斯……
最近，Seedance 2.0全球爆火
相关视频也在不少短视频平台刷屏了！
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Seedance 2.0全球爆火，相关视频刷屏
据媒体报道，2月12日，备受外界关注的字节跳动旗下豆包新一代视频生成模型Seedance 2.0全量上线，正式接入豆包App、电脑端、网页版和即梦AI。
据豆包方面介绍，Seedance 2.0模型支持原声音画同步、多镜头长叙事、多模态可控生成。输入一段提示词和参考图，就能生成带有完整原生音轨的多镜头视频内容。该模型可以自动解析叙事逻辑，生成的镜头序列在角色、光影、风格与氛围上保持高度统一。
凭借多模态输入、超强参考能力等亮点，Seedance 2.0很快引爆网络。
面对业内热议，字节方面表示，在各项评测中，Seedance 2.0的综合表现达到行业领先水平。但模型在细节稳定性、多人口型匹配、多主体一致性、文字还原精度和复杂编辑效果等方面仍有优化空间。“Seedance 2.0还远不完美，其生成结果仍存在诸多瑕疵。
“AIGC的童年时代，结束了”
Seedance2.0上线后，不少玩家纷纷上手体验。影视科技领域知名账号“ 影视 飓风”创始人Tim发布的实测视频迅速引发全网热议。
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Seedance2.0发布的演示视频 图源：影视飓风
视频中，Tim对Seedance2.0的技术表现给予高度认可，称赞其在视频精细度、摄像机运动流畅度、分镜连续性及音画匹配度上实现了行业突破性进展，直言其为“改变视频行业的AI”。
实测显示，该模型的分镜设计具备“明显的角度切换”能力，能够“像真人导演一样不断改变摄影机的位置”，独有的多镜头叙事功能可根据单个提示自动生成关联场景，并保持角色、视觉风格的一致性，无需手动编辑。
知名游戏《黑神话：悟空》制作人冯骥也评价说：“AIGC的童年时代，结束了。”他称Seedance 2.0是“当前地表最强视频生成模型”，并庆幸这项技术来自中国。
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知名游戏《黑神话：悟空》制作人冯骥发文
知名导演贾樟柯也表示：“确实厉害，我准备用它做个短片。”
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贾樟柯发文表态
行业普遍认为，随着AI视频技术的成熟，内容生产的产业链将发生重构，从创意策划、制作拍摄到分发传播，AI将深度参与各个环节，而掌握核心技术与流量入口的企业将在新的产业格局中占据主导地位。
在机构人士看来，Seedance2.0有望在AI漫剧、AI短剧等短内容领域率先实现广泛应用。目前，短剧、漫剧行业正处于快速发展期，但传统制作模式面临成本高、周期长、产能有限等问题，Seedance2.0的出现将大幅降低制作成本、缩短生产周期，推动行业产能供给释放，进而带动整个产业链的规模扩张。
海外社媒出现大量注册教程
美国导演：这能搞垮好莱坞
不仅国内，Seedance 2.0更在海外社交平台上持续刷屏、频频登上热搜，在海外引发了“一号难求”的盛况。
据财联社，由于Seedance 2.0并未对海外用户开放，部分国外社交媒体上出现了大量的“教程”——教人如何获取中国电话号码并注册抖音账号。
还有网友声称，通过给外国人充值Seedance 2.0的积分等方式，有人在两天内赚了8000多美元。
海外社交平台上，不少用户称赞其生成效果媲美 好莱坞 大片，相关话题迅速冲上热门，多条演示视频播放量破百万。马斯克也在转发某个网友有关Seedance的评论时，感慨模型发展速度快。
另据参考消息报道，多位 美国导演 或影视从业者在使用Seedance 2.0之后，公开表达了诸如“好莱坞要完蛋了”或“这东西说不定真能搞垮好莱坞”的感慨。
美国导演Charles Curran在社交平台连续发文，称他为从未面世的真人电影制作了一版预告片，仅用20分钟，花费60美元，借助Seedance 2.0完成，“这玩意儿说不定真能搞砸好莱坞呢。”
还有不少科技工作者和AI研究者也表达了类似的观点，称“Seedance 2.0彻底改变了 电影 制作”“这一次我必须说，好莱坞完蛋了”等。
总部位于瑞士的咨询公司CTOL则称Seedance 2.0为当前最先进的AI视频生成模型，在实际测试中超越了OpenAI的Sora 2和谷歌的Veo 3.1。
这波热潮反映出Seedance 2.0在视频生成领域的领先优势，彰显了中国科技公司在先进技术和生态整合上的不俗实力，有望进一步为中国科技出海打开知名度。
身份冒用等问题引争议
官方暂停真人素材相关功能
伴随热度攀升，争议也随之而来。Seedance 2.0在真实感与可控性上的显著突破，被部分网友认为可能模糊虚拟与现实的边界，甚至带来身份冒用、内容滥用等风险。
在“影视飓风”Tim的测评中，他发现，仅凭自己的照片，无需声音样本，模型即可生成一段带有他本人声音的视频，因为系统已能识别他是谁。他也抛出了一个尖锐而现实的问题： 大模型的训练数据来源是否涉及授权争议？