实测字节豆包·视频生成模型：Sora画的饼被实现了......

在科技的璀璨星河中，字节跳动以一场视觉革命震撼业界，揭开神秘面纱，展现其视频生成技术的巅峰之作——“豆包”。这不仅仅是技术的跃进，更是梦想与现实交织的奇幻之旅。去年，MakePixelsDance在全球范围内点燃好奇之火，而今，PixelDance与Seaweed如梦幻双翼，带领我们穿越至未来视界。在这10秒的魔法里，人物仿佛活于画布之上，镜头犹如有灵，自如穿梭于熙攘人间，每一次转身、旋转，都是技术与艺术的完美融合。

深入“豆包”的核心，是对AI理解力极限的挑战。它不仅是一个模型，更是一位细腻的叙事者，解决了长久以来困扰业界的语义理解与角色一致性难题。在我们的独家测试中，豆包仿佛拥有了生命，它的空间理解能力令人瞠目结舌，每个画面的流转都精准捕捉到了故事的脉搏，将观众无缝接入一个由AI编织的梦境。

这不仅是技术的展示，更是一次心灵的旅行，豆包以无与伦比的创造力，让Sora曾经勾勒的未来蓝图化为现实。现在，邀您一同踏入这场视觉盛宴，探索豆包AI开启的无限可能，见证每一个不可能成为惊世骇俗的可能。在字节跳动的智慧火花引领下，让我们共同迈入人工智能视频的新纪元。

去年11月，字节跳动的“MakePixelsDance”项目就已展现其在解决长视频角色一致性问题上的实力，引发外网热议：“字节跳动在哪里？”如今，谜底揭晓！火山引擎AI创新巡展深圳站上，字节跳动重磅推出PixelDance和Seaweed两款视频生成模型，其流畅的运镜和转场效果令人叹为观止。短短10秒钟，镜头跟随人物穿梭人群，转身、旋转、变焦，切换至另一场景，技术领先优势显著。 　　

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我们有幸获得了测试资格，并对“豆包”模型进行了全面评估，重点关注了现有AI视频产品普遍存在的不足：语义理解偏差和一致性问题。 　　

测试一：空间理解 　　

测试提示词（中文/英文）：胶片质感，下雨天，四周堆满垃圾的小巷里，镜头拍摄一只橘猫转身走向巷子深处，雨水倒映它的身体。（Filmtexture,onarainyday,thecamerashotanorangecatturnedtogodeepintothealley,therainreflecteditsbody.） 　　

测试结果显示，“豆包”模型以其极高的完成度脱颖而出。一次生成便完美展现了胶片质感、场景细节、猫的转身动作以及雨水倒影，甚至连猫脚踩过水面泛起的涟漪和垃圾堆的地形起伏都精准呈现，令人震撼。 　　

相比之下，快手可灵1.5高画质模式虽然动态天气效果出色，但胶片质感处理过度，猫的尾巴也出现变形；Minimax海螺AI画面观感较好，但未能理解猫转身的动作；LUMA和Runway则表现欠佳，场景和人物细节均存在诸多问题。 　　

测试二：特效电影 　　

测试提示词（中文/英文）：深夜的巷子漂浮着浓烟，地面污水横流，许多老鼠走来走去，镜头逐渐推进到一个雪人戴着礼帽坐在垃圾桶上仰头喝啤酒，随后扔掉啤酒瓶。镜头特写啤酒瓶在地面上滚动，老鼠向四周逃窜。（Thereisthicksmokefloatinginthealleylateatnight,sewageflowingacrosstheground,andmanyratswalkingaround.Thecameragraduallyadvancestoasnowmanwearingatophatsittingonatrashcan,drinkingbeer,andthenthrowingawaythebeerbottle.Close-upshotofbeerbottlesrollingonthegroundandmicescurryingaround.） 　　

此测试场景复杂，对场景一致性和现实与3D动画风格融合提出了更高要求。“豆包”模型再次展现其强大的实力，完美呈现了所有细节，包括镜头推进、特写切换以及场景的一致性，令人惊叹。 　　

其他模型则或多或少存在不足，例如可灵模型人物动作不符合要求，海螺AI镜头方向错误，Runway和LUMA则画面粗糙，细节缺失。 　　

测试三：多角色动作控制及与Sora的对比 　　

“豆包”模型在多角色动作控制方面也表现出色，例如生成的毛毡动画短片中，14只动物能够同步完成动作，展现其强大的协调能力。此外，“豆包”模型还解决了Sora存在的角色一致性差、语义理解差等问题，在画面细节、流畅度和效率方面均大幅领先。 　　

总结: 　　

字节跳动“豆包”模型的惊艳表现并非偶然，其背后是长期技术积累和创新突破的结果。“豆包”采用DiT架构，并通过自主研发的语言大模型、扩散模型训练方法以及Transformer结构优化，实现了前所未有的视频生成能力，在多个方面超越了现有竞品，为AI视频生成领域树立了新的标杆。虽然不能断言其完全压倒Sora，但其强大的实力不容忽视，尤其是在长视频、多角色控制和画面一致性方面，已经展现出显著的优势。 　　

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