实测豆包AI视频模型Seaweed，击败Sora的含金量到底有多少？
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实测豆包AI视频模型Seaweed，击败Sora的含金量到底有多少？
实测豆包AI视频模型Seaweed，击败Sora的含金量到底有多少？
2024年10月27日修改
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前天 AI 视频界迎来了 iphone🍏 时刻，
字节正式发布了两款全新的 AI 视频模型，
PixelDance 和 Seaweed
PixelDance 核心亮点是“人物复杂连续动作”，“多镜头组合”和“运镜控制”。
光这个视频就值得我跳起来点三个赞！
但现在一个都测试不到，从目前透露出的各种 PixelDance 素材来看，应该是极少数人拿到了内测资格。
不知道跟前段时间 GPT 语音模式内测比起来，哪个名额少。
幸运的是，我 get 到了 Seaweed 模型的内测！
可能大家会跟我有一样的疑问，
PixelDance 和 Seaweed 有啥联系？区别是啥？
它们使用的模型结构不同，使用定位也不同，
那，Seaweed 会是一个有着 PixelDance 的部分超能力，但成本更低速度更快的模型吗？
所以这次评测我会按照 PixelDance 的新能力作为主要维度，其他主流 AI 视频工具的痛点作为辅助维度，第一时间分享我的 Seaweed 上手体验～
Here we go！
一. 人物复杂连续动作
从材料上看，PixelDance 能在10s内完成3个连续动作，
而主流的AI视频工具单次生成通常是出一个动作，常规的有眨眼、挥手、摇头等运动幅度较低的动作。
就是因为大幅度的动作会让整个画面崩掉，要完成一系列连续的动作，我们往往需要将分镜拆得更加细致，从剪辑层面上完成连续动作。
我们来用相似的画面来对比 PixelDance（上）和Seaweed（下）的效果：
PixelDance
Seaweed