Seedance 2.5 视频
目前最会把一句描述拆成「分镜」的视频模型,叙事连贯性明显领先一个身位。
一次生成里能完成 2–3 个镜头切换,主体外观到第 12 秒仍然稳定。
原生带对白与环境音,省掉后期配音这一道工序,卡点基本对得上。
支持首尾帧约束,做产品演示片时能把起止构图钉死。
短板:中文口型对不上是常态;1080p 一条要等 1–2 分钟,赶稿时排队明显;人物快速转身处仍会糊。
图像和视频看着是同一件事,判分标准其实相反。图像模型比的是一次成型——文字有没有写错、手部结构对不对、光影逻辑说不说得通;视频模型比的是连续性——同一张脸在第 6 秒还在不在,镜头推近时背景会不会塌成一片糊。前者可以靠抽卡解决,后者抽卡的代价是时间和算力。
所以这一期收录的 12 款模型分三组:5 款专注图像、5 款专注视频、2 款双模态通吃。我们把 4 月到 10 月公开的 48 条实测报道按四类用途归拢——电商素材、信息流短片、品牌概念片、私有化部署——再看每款模型在哪个环节真的省下了返工。分数只是排序用的索引,真正有用的是每张卡片下面那行「短板」。
一个在两类模型上都成立的结论:决定成片质量的往往不是模型,而是你有没有给它一张参考图。带参考图的一致性合格率,普遍比纯文字提示高出数倍——电商主图如此,角色分镜也如此。
关于数据:本页评分为编辑按「画质与结构、指令遵循、跨帧一致性、可控性、单条成本」五个维度整理公开报道所得,10 分制,非官方基准成绩;分辨率、时长、价格以各产品官网当日口径为准,商用前请复核授权条款与水印政策。
表格可左右滑动查看完整对照 →
| 排名 | 模型 | 类型 | 综合分 | 最强环节 | 输出规格 | 起步价 / 门槛 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Seedance 2.5字节跳动 · 即梦 | 视频 | 9.4 | 多镜头叙事 | 1080p / 12s / 带音频 | ¥69/月起需实名认证 |
| 2 | Seedream 5.0字节跳动 · 即梦 | 图像 | 9.2 | 中文文字与海报 | 4K / 中文长文本 | 免费额度 + 会员需手机号 |
| 3 | 可灵 3.0快手 | 视频 | 9.1 | 人物动作与物理 | 1080p / 10s | ¥66/月起需实名认证 |
| 4 | GPT Image 2OpenAI | 图像 | 8.9 | 指令遵循与局部重绘 | 4096px / 透明底 | 按张计费需海外账号 |
| 5 | Vidu Q4生数科技 | 视频 | 8.8 | 参考图角色一致 | 1080p / 8s / 多主体 | ¥49/月起需实名认证 |
| 6 | Nano Banana ProGoogle | 图像 | 8.7 | 多图参考与编辑 | 4K / 14 张参考 | 随 Gemini 订阅需海外账号 |
| 7 | Veo 4Google | 视频 | 8.6 | 原生音频与运镜 | 4K / 8s / 原生音频 | 随 Gemini 订阅需海外账号 |
| 8 | Wan 3.0阿里 · 万相 | 全模态 | 8.4 | 开放权重与自部署 | 720p–1080p / 开源 | 开源免费 / 按量需 GPU ≥24GB |
| 9 | FLUX.2Black Forest Labs | 图像 | 8.2 | 权重微调与生态 | 4MP / 开放权重 | 按量 / 自托管需 GPU ≥16GB |
| 10 | Sora 3OpenAI | 视频 | 8.1 | 长镜头与世界一致性 | 1080p / 20s | 随 ChatGPT 订阅需海外账号 |
| 11 | Midjourney v8Midjourney | 图像 | 8.0 | 审美风格与氛围 | 2048px / 风格参考 | $10/月起需信用卡 |
| 12 | 混元视频 2.0腾讯混元 | 全模态 | 7.8 | 国产开源视频 | 720p / 10s / 开源 | 开源免费需 GPU ≥24GB |
表格读法:综合分高不等于适合你。第 8 名的 Wan 3.0 在素材不能出内网的项目里可能是唯一选择;第 12 名的混元在批量出图时反而最省钱。往下看逐评卡片里的「最强环节」再决定。
目前最会把一句描述拆成「分镜」的视频模型,叙事连贯性明显领先一个身位。
一次生成里能完成 2–3 个镜头切换,主体外观到第 12 秒仍然稳定。
原生带对白与环境音,省掉后期配音这一道工序,卡点基本对得上。
支持首尾帧约束,做产品演示片时能把起止构图钉死。
短板:中文口型对不上是常态;1080p 一条要等 1–2 分钟,赶稿时排队明显;人物快速转身处仍会糊。
中文海报目前的最优解:字能写对,排版不乱,落地页能直接用。
一句提示词直接出带标题、副标、价格标签的电商主图,中文字形基本没有错字。
4K 输出下产品边缘与投影干净,放大到详情页尺寸仍然可用。
支持多图参考,把自家产品图丢进去,外观还原度远高于纯文字描述。
短板:复杂手势下手指仍会多一根;超过 20 字的大段文字偶发断行错位;免费额度按天刷新,重度使用必须开会员。
动作戏与物理反馈最像样的一款,人物不再是「飘」着走。
跑步、跳跃、抛接物体的重心变化合理,落地有反馈,不像贴图滑行。
首帧参考与运镜指令(推、拉、环绕)可以同时用,镜头语言可控。
图生视频的输入容错高,分辨率一般的参考图也撑得住。
短板:单条最长 10 秒,长片必须自己拼接;多人同框时手部容易粘连;高峰期排队时间不稳定。
最听话的一款:你说改哪里,它就只改哪里。
局部重绘的范围控制精准,换背景不会顺手把产品也重画一遍。
复杂指令(「把左边第三个人换成穿蓝衬衫的老人,其余不变」)理解准确。
直出透明底 PNG,抠图这一步可以直接跳过。
短板:艺术风格偏「平」,要氛围感得自己堆参考图;中文文字渲染不如国产模型;按张计费,批量出图成本会跳。
角色一致性做得最扎实,适合要做系列内容的团队。
一次上传 3 张同一角色参考,跨镜头脸部特征基本不变形。
多主体参考可同时锁定人物与产品,做带货短片很省事。
8 秒内镜头运动平稳,没有明显的抽搐感。
短板:手部与道具交互(拧瓶盖、系鞋带)仍会穿模;风格化过强的参考图会拉低写实度;网页端导出偶发失败需重试。
修图比生成更强,手里有素材时它才发挥全部实力。
支持十余张参考图混排,把模特、衣服、背景分别喂进去做合成。
多轮编辑不会累积画质损失,改十次仍然清晰。
4K 输出下文字与纹理保留完整,适合做印刷前的小样。
短板:纯文字生成时构图中规中矩;国内访问需要额外条件;订阅额度按次消耗,复杂编辑一改就扣好几次。
镜头语言最专业的一款,原生音频是真正的加分项。
原生生成对白、环境音与音效,声画同步不需要二次对齐。
支持 4K 输出,光影层次接近实拍素材,可直接进剪辑时间线。
运镜指令理解到位,「低角度跟拍」这类描述能稳定复现。
短板:单条 8 秒,超过就得分段;人物一多,脸部开始互相「借」特征;低成本订阅档位的额度很紧。
想把生成能力搬进内网,这是目前最现实的选择。
图像与视频双模态,权重开放,可完全跑在内网环境。
社区 LoRA 生态成熟,风格与人物定制不用等官方更新。
单卡 24GB 即可跑 720p,成本随规模摊薄后低于 API。
短板:开箱效果比闭源旗舰差一档,需要自己调;部署与运维有门槛;商用授权条款需逐条核对。
生态最完整的开源图像模型,出图风格由你自己定义。
权重与训练脚本齐全,微调自家产品风格只需几百张图。
结构控制(边缘、深度、姿态)接口成熟,设计师能精确复现构图。
生成速度快,单张 4MP 在中端卡上也能秒级出图。
短板:官方提示词遵循偏「自由」,要写得很具体;中文语义理解弱于国产模型;自托管得自己扛显存与并发。
长镜头与环境一致性最强,但更像「演示品」而不是生产工具。
20 秒单条时长是这批里最长的,场景在长时间推移中不会塌。
物理与流体表现(水、烟、布料)细节丰富,适合概念片。
镜头调度有「导演感」,复杂运镜描述能落地。
短板:出片慢,一条要等数分钟;可控性弱,同一提示词两次结果差异大;人物特写仍有轻微「塑料感」。
审美仍是天花板,但可控性从来不是它的目标。
默认出图的氛围、色彩与构图水准稳定,极少「AI 味」。
风格参考与角色参考配合使用,系列图气质能保持一致。
社区风格库丰富,找参考比自己憋提示词更快。
短板:中文文字基本不可用;精确控制构图要靠反复抽卡;国内使用需额外条件,商用授权说明不够清晰。
国产开源里最能打的一款,适合搭内部素材流水线。
权重开放,720p 视频在单卡上可跑,适合批量出素材。
中文提示词理解好,本土场景(街景、服饰、饮食)还原准确。
可与图像模型串联,先出关键帧再生成视频。
短板:10 秒以上的连贯性明显下滑;人物细节不如闭源旗舰;社区工具链还在完善,踩坑基本靠自己。
先用 Seedream 出带中文标题与价格标签的主图,再用 GPT Image 2 做局部替换、换色换背景,最后用 Nano Banana Pro 把模特与产品合成。三件套走完,一天能出 30 张合格素材,返修率比纯文字抽卡低得多。
5–10 秒的竖屏素材,重点是开场与动作。动作类镜头交给可灵,需要多镜头叙事的交给 Seedance,做系列角色就锁 Vidu 的参考图。先定首帧,再写运动,抽卡次数能压到 5 次以内。
这一段用 Veo 4 拿原生音频与 4K 素材,用 Sora 3 拍长镜头与环境推移,最后回剪辑里拼。单条成本可以到几十元,但省下的是实拍、置景与调色,预算要按「镜头」算而不是按「张」算。
图像用 FLUX.2 微调自家产品风格,视频用 Wan 3.0 跑批量,混元作为国产备选。前期投入是显卡与运维,摊到一年通常比 API 便宜,前提是月产量稳定在数千张以上。
纯文字描述的一致性合格率最低。把产品图、角色图、构图参考一起喂进去,模型的自由度被收窄,返工次数直接下降——这是整套流程里性价比最高的一步。
「镜头从门口推进到桌面,切人物手部特写」比「拍一个人走进来的场景」有效得多。一段超过 8 秒的片子,先写分镜表再逐条生成,别指望一句话出完整叙事。
需要系列素材时固定 seed,只改描述里的变量。要精确控制起止构图,就用首尾帧功能把两端钉死,中间过程交给模型——这比反复描述「结尾要停在哪」靠谱。
1080p 以上对提示词精度的要求同步提高,描述写不清楚反而更糊。先用 720p 试构图,满意了再放大重跑,能省掉大量无效算力。
除 Veo 4 与 Seedance 2.5 外,多数模型不出音频。对白、环境音、音效分开做,最后在剪辑里对齐,比指望模型一次到位稳定得多;口型对不上时也能用配音盖过去。
一条成片背后平均要跑 4–6 次。把单次价格乘以 5,才是真实的单条成本;批量任务优先走 API 与夜间低峰,网页端的会员额度通常撑不住生产强度。
先把需求写成可验证的镜头描述,再挑模型。写不出分镜的时候,换更贵的模型也救不回来。
逐帧生成再拼接,看起来能动,但光影与人物会一帧一跳。视频模型的时序一致性是另一套能力,不能靠堆帧解决。
免费档位往往带水印,且授权仅限个人使用。投放前必须确认付费档位的商用条款,尤其是人物肖像与品牌标识相关的部分。
一条 10 秒片子跑 30 次选一条,成本和时间都会失控。先定分镜、首帧与运动方向,抽卡次数能压到 5 次以内,省下的不是钱,是决策疲劳。
五张风格冲突的参考图会让模型「折中」,结果是四不像。一次只锁一个变量:先定角色,再定服装,最后定场景,每一步都单独验收。
竖屏 9:16、前 3 秒留白、字幕安全区,这些在生成阶段就该留好。后期裁切会毁掉构图,也会让主体直接出画。
追踪 Claude 管理智能体、谷歌云 Gemini Agent、腾讯云 TeamAI 等 10 款智能体产品的 12 项进展,逐条标注形态、权限模型与起步价,并对照 2026 年三季度的 5 起安全事件。
含产品进展 · 5起安全事件梳理 IDC 口径的中国 AI 芯片份额,对照华为昇腾 950/960 超节点、曙光十万卡液冷集群、寒武纪思元 690、海光深算三号、昆仑芯 P800 等 10 项方案,标注规格口径、互联方式与交付状态。
含IDC份额·10项算力方案Seedance 2.5、Seedream 5.0、Kling 3.0、Vidu Q4、Wan 3.0 等 12 款图像与视频生成模型的公开实测汇总,逐条标注输出规格、单条成本、跨帧一致性与已知短板,附场景选型与避坑清单。
含12款生成模型实测Cursor、GitHub Copilot、Kiro、GLM-5.3 等 12 款编程工具与模型的公开实测报道汇总,逐条标注评分、适用环节、起步价与门槛限制,附场景选型与避坑清单。
含 12 款工具/模型实测