实测字节豆包·视频生成模型：Sora画的饼被实现了......-人工智能-

字节跳动ai视频生成模型“豆包”横空出世，实力碾压竞品！近期，中国ai视频赛道捷报频传，快手可灵、minimax海螺ai等产品备受全球瞩目，甚至有国外网友惊呼“我们不再需要sora了！”。然而，最受期待的，莫过于字节跳动迟迟未露面的视频生成模型。

去年11月，字节跳动的“Make Pixels Dance”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。

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。（Film texture, on a rainy day, the camera shot an orange cat turned to go deep into the alley, the rain reflected its body.）

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。（There is thick smoke floating in the alley late at night, sewage flowing across the ground, and many rats walking around. The camera gradually advances to a snowman wearing a top hat sitting on a trash can, drinking beer, and then throwing away the beer bottle. Close-up shot of beer bottles rolling on the ground and mice scurrying around.）

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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