Seedance 2.0大模型的技术突破与性能表现 - Seedance 2.0大模型上线引发行业震动，被用户称为“视频界的Nano Banana Pro”，甚至被认为已超越Sora 2 [1] - 新模型能仅凭输入图片，完美演绎正确的舞蹈风格、乐器指法，并自动配以合适的音效和背景音乐 [3] - 模型具备自动捕捉人物、匹配音色、切换特写镜头并完成镜头组合的能力，显示出对“视听语言”的理解 [3] - 输入原创小说可直接生成影视级分镜成片，人物设计统一、场景连贯，具备剪辑节奏感 [5] - 相比国外模型，Seedance 2.0对中国文化符号理解更友好，使用门槛和费用更具优势 [7] - 素材可用率从过去的40%跃升至80%，直出内容可达特定平台的C级和B级标准 [8] - 模型能智能调节机位，分镜设计具备连贯“戏感”，并能处理复杂的武打动作及自动完成15秒内的镜头组接 [8] - 模型具备四种模态的交叉补足能力，能根据部分信息自动生成其他匹配的合理内容，展现出导演与分镜思维 [8] 对影视行业生产流程与成本的影响 - AI视频生成从“盲盒抽卡式尝试”进入工业级批量生产阶段 [8] - 对于要求不高的项目，可省去粗略分镜、抽卡试错和粗剪流程，直出影片可直接使用 [9] - 传统影视美术部门的线性工序（概念图、施工图、场景搭建等）在AI时代不再适用，人员大幅缩减 [11] - 传统影视动辄上百人的庞杂体系可能被颠覆，未来可能是“线上剧组”或“一个人的剧组” [16] - 制作成本结构发生颠覆性变化：拍一部45分钟×40集的电视剧传统耗费可能达数亿，而AI电视剧纯制作成本可能仅需几万块 [16] - AI可用于项目预演，将真人实拍剧本可视化，提前检验内容好坏 [16] 对行业岗位与人才需求的重塑 - AI浪潮下，所有传统影视行业岗位都存在被整合和重组的风险 [11] - 依赖信息差与人情链的岗位最先受到冲击，单一技能正在贬值 [13] - 不懂剧本、不会写和讲故事的导演面临巨大挑战，尤其是强剧情、大特效的“男频”题材可能被AI直接冲击 [14] - 未来创作者形态趋向“编导一体”，需要具备美术思维和独特美学风格 [11] - 未来稀缺人才分为两类：懂故事创作的小说作者、编剧，以及拥有绝佳视听审美的导演、画手 [16] - 新兴团队结构可能是：拥有创作能力的编剧 + 具备审美和优化文本能力的AI导演 + 负责SOP工作流的执行技术人员 + AI算力 [16] - 技术降低了准入门槛，拼的是故事更动人、脑洞更大，核心竞争转向卷内容、卷审美 [16][18] 技术应用的边界与当前局限性 - 对于要求高的项目，精细资产设计与人工精修剪辑仍是必需 [9] - 现阶段模型难以无缝融入传统院线电影和电视剧制作流程，主要障碍是输出视频精度未达标及限制了真人素材使用功能 [9] - 最大的应用门槛并非软件操作，而是创作内容、写故事、写剧本以及理解剧本的能力 [9] - 当前AI工具处于“杂糅”阶段，技术底层是海量数据的积累和根据提示词的排列拼接组合，其输出是“大概率”内容 [22] - AI的底层逻辑被认为是模仿，很难实现真正的创新和创造，而艺术的底层逻辑是“意外” [22] 行业未来格局与市场预测 - AI视频生成技术对影视行业的影响，可能类似网上经济对实体经济的冲击 [25] - 影视城、器材租赁、群演配套等传统产业链要素重要性下降，用工需求大幅减少，资金与人才将向新领域流动 [25] - 传统影视若不向“极致的情感体验和顶级实境美学”转型，市场份额估计会被挤压到只剩30% [25] 1. 技术将行业旧边界（如资本、设备、人脉、资历）模糊化，同时竖立了审美、判断力、叙事能力等更高门槛 [18] 伴随的伦理、版权与创意挑战 - AI视频生成处于“孩童阶段”，需要为其设立边界，有选择地接触复杂真实世界 [19] - AI模型“学习参考”与“掠夺个人资产”的界限微妙，版权界定和数据使用的确权必须跟上技术发展 [19] - 存在“AI侵权”风险，未经确权的数据喂养可能引发问题 [19] - 当创意可以被AI高速复制，稀缺性将不复存在，创意可能变得廉价 [23] - 工具越强大，“人的独特创意”将成为唯一的护城河，作者性可能被无限放大 [22]