[控场AI]
模型Seedance 2.5

Seedance 2.5

字节跳动推出的AI视频生成模型,展示了惊艳的视频生成能力

核心事实

时间轴 (近 90 天)

10月18日

Popcraft 聚合的已列出模型包括 Seedance 2.5、Veo 3.1、Kling 3.0、Nano Banana Pro,以及另外 20 多个模型。

待验证50%
10月17日

ReelMint 从每月 9.99 美元的 Lite 套餐开始,所有档位都能调用全部模型,包括 Seedance 2.5、Kling 3.0、Wan 3.0、Veo 3.1、Grok Imagine、MiniMax H3,以及图像、音乐和语音模型。

待验证50%
10月12日

一位开发者在构建 AI 视频生成工具 Genjutsu AI 过程中系统性测试了 Kling、Higgsfield、MiniMax 和 Seedance 2.5 等主流视频编辑模型

待验证50%
10月1日

以Seedance 2.5为例,若把30秒1080P的时长与精度拉满,生成一次可能花费近170元

已过期50%
10月1日

云端平台积分换算价格:Seedance 2.5平均每秒约2元,Seedance 2.0约1元,H3和Gemini系列约6到8毛

已过期50%
10月1日

在T0级别模型中Seedance 2.5画面质量最高,H3、Gemini系列及其他头部模型紧随其后

已过期50%
9月30日

Seedance 2.5的样片模式下生成速度提升一倍,成本降幅在30%到77%之间

待验证50%
9月30日

字节跳动的Seedance 2.5引入了'样片模式',先用480p低分辨率快速试镜头预览,确认满意后再进入1080p成片阶段

待验证50%
9月28日

B站UP主Jax展示的AI工作流由GPT-6 Astra、Blender、Higgs Field和Seedance 2.5四款工具串联而成

待验证50%
9月28日

视频中对Seedance 2.5的称呼在Cedence 2.5、Seedance 2.5、C-Dance 2.5之间出现口播混淆

待验证50%

还有 17 条时间轴事件

全部知识事实 (20)

已验证

Seedance 2.0是字节跳动旗下的AI视频生成模型

80%
已验证

基于扩散模型的人脸替换与驱动技术只需少量参考图像即可将目标人物的面部特征迁移到任意视频素材上

65%
待验证

Popcraft 聚合的已列出模型包括 Seedance 2.5、Veo 3.1、Kling 3.0、Nano Banana Pro,以及另外 20 多个模型。

50%
待验证

ReelMint 从每月 9.99 美元的 Lite 套餐开始,所有档位都能调用全部模型,包括 Seedance 2.5、Kling 3.0、Wan 3.0、Veo 3.1、Grok Imagine、MiniMax H3,以及图像、音乐和语音模型。

50%
待验证

Seedance 2.5的样片模式下生成速度提升一倍,成本降幅在30%到77%之间

50%
待验证

视频中对Seedance 2.5的称呼在Cedence 2.5、Seedance 2.5、C-Dance 2.5之间出现口播混淆

50%
待验证

B站UP主Jax展示的AI工作流由GPT-6 Astra、Blender、Higgs Field和Seedance 2.5四款工具串联而成

50%
待验证

这套模块化工作流将任务拆解为动作提取、素材生成、智能合成三步,更适合舞蹈复刻、多人群像、连贯长镜头等需要精确还原动作的场景

50%
待验证

该工作流的核心思路是从原始视频中提取深度信息和人物动作,再用AI替换主角与背景,实现动作一致、画面全新的视频重制

50%
待验证

工作流第二步使用工具的图片生成功能(视频中称为「小圆圈」功能)生成主角人物的三视图和背景图

50%
待验证

素材关联是该工作流成败的关键,关联错误会直接导致生成结果混乱

50%
待验证

视频转视频模型受输入视频约束,能较可靠地保持镜头角度和运动轨迹不变;文生视频模型完全由文本驱动,镜头控制精度更低

50%
待验证

本文工作流为先用GPT-6 Astra从单条提示词快速搭建3D环境和预演动画,再用Higgsfield AI配合Seedance 2.5将粗坯预演转化为照片级电影成片并沿用相同镜头角度与运动

50%
待验证

当画面简单、有把握一次成功时直接生成成本更低,但只要需要多次抽卡(哪怕两次),成本就会超过带白膜参考的方案

50%
待验证

白膜渲染是Seedance 2.5上线时重点宣传的能力之一

50%
待验证

该工作流的信号流为:手机传感器捕获6DoF运动数据→3D软件实时驱动虚拟摄影机→渲染CG基底帧和深度通道→ComfyUI接收条件信号→Seedance 2.5在约束条件下生成最终画面

50%
待验证

该工作流中负责最终AI渲染的是运行在ComfyUI内的Seedance 2.5模型

50%
待验证

文生视频模型运动不可控的根源在于文本描述的歧义性,属于欠约束问题,用3D block-out约束可提供解法

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待验证

一位开发者在构建 AI 视频生成工具 Genjutsu AI 过程中系统性测试了 Kling、Higgsfield、MiniMax 和 Seedance 2.5 等主流视频编辑模型

50%
待验证

字节跳动的Seedance 2.5引入了'样片模式',先用480p低分辨率快速试镜头预览,确认满意后再进入1080p成片阶段

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