这次的Seedance 2.0,到底有多震撼?

作者:雷斯林 公众号:为你写一个故事 / raistlin

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最近很多人惊呼,这世界怎么了,一觉醒来,奶龙都开始大战贝利亚了。

只见奶龙抖动着浑圆的肚子,甩开它短小可爱的双拳,不费吹灰之力就打败了贝利亚。

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画面的细节还很值得玩味。

你看,火光四射的现场,不断蹿升的烟尘,还有那些建筑和树木,都显得特别“真实”。

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或者说像圆谷株式会社拍得特摄剧。

可惜不是。它是博主在Seedance2.0上,花了几分钟就制作出来的。

而现在每个人都能瞬间把奇思妙想变为电影。

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在“再见绘梨”的作品里,远处的夕阳、男主奔跑、男主身边突然出现的女主,都在几秒的运镜顺滑过渡。

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这已经不是简单的二创,这是电影的语言。

“哥斯达大战EVA”的片段里更是场面宏大,只见陨石落下,汽车擦肩,这些深得好莱坞大片的精髓了。

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而视线穿过CBD的楼层和的窗户,更是让人身临其境,明白怯弱的碇真嗣爆发后是什么样。

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场面越来越宏大,氛围也越来越紧张。

但光有炸裂的远景还不够,还需要近距离的微表情。

抖音上百万转发量的视频,记录了西北锤王大战灭霸的现场。

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动作戏之外,感情戏的缱绻缠绵,场景的快速切换,都在几秒里完成。

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也就是在那些主角眼神里,我们能读懂英雄总有美人相伴的设定为啥如此合理。

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这时,你已不是观众,你就是扎克·施耐德。

有表情还不够,还要有真实的物理引擎。

中东沙漠村庄巷战的视频里,为了特别真实,还做出了摄影机的果冻效应。

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光影变幻,是因为作者写了很长很仔细的脚本,让AI更能读懂他的思路。

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而这样堪比动作大片的1分钟场面,出视频仅需要5分钟。

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如果是比较虚拟的场景,AI效果如何?

拍动漫时,能保持各种特写的连贯。

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拍3D动画时,能注意到了人物的一致性。

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各种视频细腻又精致。

大导演们也该有压力了,《流浪地球3》再不上映,网友们就自己拍了。

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不只是电影大片视角,Seedance 2.0做的很多视频也在流露生活气息,就像发生在你我身边。

一段足球集锦,看着像观众现场拍的,其实不是。

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但这样的视频多了,半年后的美加墨世界杯,网友会不会对真实集锦大喊一句:“比赛早就能预制了,我就知道是假球!”

一段教室上课vlog,点名的老师没注意到博主带了一只猫。

我们第一时间也完全看不出这个AI,但它确实是。

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农村生活场景里,大妈把炭火用功夫踢到几十米的河边,大爷徒手接住。

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(但这河水有点穿帮)

不仅仅动作出彩,老年人的表情也特别细致。

因为看得投入,网友第一时间关心大娘,她的膝盖踢到了灶台,怕是很疼吧。

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不疼,因为这是AI作品。

越来越生活化,意味着越来越能为工作所用。

一个博主就表示,不用费心费力去解决生硬转场问题,不用考虑繁琐对齐问题,你只要全部抛给AI就行。

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满足甲方苛刻要求的广告都不在话下,就怕甲方的要求还不够多,不够刁钻。

还能要求什么呢?有了更好的角色一致性,有了更强的原生音频,也更符合物理定律,Seedance 2.0 已经大放异彩。

更关键的是,它加速了图生视频的历史。

以前的人,是电视有什么看什么;后来的人,是想看什么,去网上搜什么;

而现在的你,想看什么,就生成什么。

人类历史上,恐怕没有像这样普通人能即时点石成梦的时刻了。

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看到这里你可能会思考一个问题:

Seedance 2.0好像太炸裂了,那是不是意味着它要重塑很多行业呢?

以前,一组特效需要多人团队几个月做下来,最后费用达到上百万。

现在这样的AI一小时就能全部搞定,还只要几百块。

成本在千倍地下降,效率在万倍地提升,但你想问的恐怕是:

工作人员是不是百倍地被裁?

同样,以前拍短剧得找演员、化装、搭景,一集折腾好几天。

现在Seedance 2.0直接输入剧本生成数字人,口型动作都对得上,一天能出几百集迎合观众趣味的。

成本直线下降,播放量暴涨,但你想问的恐怕是:

相关市场是不是也缩水?

技术平权了,才华便变得一文不值,经验更是在AI面前形同虚设。

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甚至于之前199花钱报班学AI,也没有意义了,因为已经是一键生成的阶段。

在AI攻城拔寨的过程中,仅存的自留地是什么?

很多人第一时间会说创意。

理由是,如果说AI只是基于现有规则,那么它凭啥能带来颠覆规则的革新创意呢。

反过来,也有人说,如果创意是一种知识储备,那么AI凭啥不能比肩甚至超过呢?

知乎上这样的争论俯拾即是。

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但在创意问题面前,创作者们先遇到的是版权问题。

因为之前网友疯狂用Seedance 2.0,生成周星驰、成龙、李连杰等明星的AI视频,比如让年轻版成龙和李连杰对打,比如博主自己和周星驰、吴孟达来一场枪战。

影视飓风的Tim发现它还能凭空复刻声音和背景,那这也太恐怖了。

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所以很快,引发肖像权与版权争议。

现在Seedance2.0也干脆暂停了真人素材参考能力。

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未来,也许创作者们会遇到其他难题。

只能说想用AI创作出好东西还是有难度。

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其实GDP也好,经济也好,都是人和人之间的交互关系带来的。

现在人和人之间不交互了,变成人和AI之间交互了。所以整个经济活动的链条就断了。

乐观的人永远会告诉你,说ai在未来会创造新就业的。就像汽车发明以后,马车夫也找到了新工作。

我只能说,这次真的不一样。

可以断言,下次经济危机就是AI带来的,而且带来的影响会是永久的。

所以现在很多人患上了AI焦虑症。

Claude Code都还没装明白,Skills就出来了。

Skills概念还没搞清楚,Clawdbot就出来了。

Clawdbot还没装,Mac Mini开始涨价了。

Mac Mini还没买,Kimi K2.5、Deepseek OCR、Qwen新模型又发布了。

…………

好像自己总是跟不上节奏,自己迟早要被替代。

著名人工智能公司Anthropic 的联合创始人杰克·克拉克给出过一个比喻。

他说,大家小时候,当卧室的灯熄灭后,会在黑暗中看到各种模糊的形状,然后感到害怕,怕这些年少时不理解的怪物会伤害自己。

这种害怕可能持续很多很多年,但不会带来真实伤害。

而且你一点去开灯,那些怪物就露出原型,它们不过是衣服、书架或台灯的影子。

没什么好怕的,你只是没长大。你也只是没学会开灯。

当然会开灯本身就是一个技能。

也是Anthropic公司。

不久前,他们找来52名资深开发者学陌生工具,要求35分钟内完成任务,一半人用AI辅助,一半人自学。 

结果用AI的没更快,还花大量时间调试提示词,闭卷理解测验分数要低17%。

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另一边,自学组犯错更多,但这些错误也迫使他们正视错误,思考代码,然后真正掌握技能。

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所以,AI看似省力,实则剥夺了学习的过程。

也许这个对照试验有些粗糙,也许这个结论无法放之四海皆准,但还是告诉我们,人工智能提升的生产力并非通往能力的捷径。

你还得练你的一技之长,你还是得不断学习。

传统那种两耳不闻窗外事,一心只看纸质书的学习过程一去不复返了,怎么后退都退不回去。

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我们能做的就是适应,适应是与AI一起学习的过程。

毕竟AI的控制程序,比它的NPC,有意义多了。

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只能说一切都在迅猛变化着。

这一切也不过是Sora发布仅仅两三年之后,也不过是Sora 2禁用科比形象后仅仅一个月。

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有生活经验的网友都知道,快不代表好。

只代表我们注重效率,而不够关注公平。

倒是最后可能会制造出一个疯狂的“头号玩家”世界。

线上线下贯通,生活与虚拟对接,现实就是游戏,人每一分每一秒都活在赛博空间中。

如果真有那时候,我肯定会回想起微博底下的两句评论。

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不同的观点,同样的主张。

因为重要的是,我们需要去获得沉浸式交互的快乐,而不是沉浸于牢笼里。

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