“AI越厲害，審美就越貴”這事兒，被Seedance2.0證明了

“ AI 越厲害，審美就越貴 ”這句話你一定看見過。

在 AI 生圖、生視頻越來越強的現在，人們普遍認為這句話是合理的，但這是某種 “ 感覺 ”，沒有實感的驗證。

而 Seedance 2.0 的出現，似乎讓從業者們達成了共識。

Seedance 2.0 上線后，知危編輯部先是進行了深度實測，隨后與多位相關從業專家進行了對話，他們對 Seedance 2.0 的評價有好有壞，但巧合的是，他們都指出了同一個關鍵點，不約而同地表示：“ AI 越厲害，審美就越貴 ” 。

可以說，是 Seedance 2.0 的出現，在實感上證實了這個邏輯。那么，Seedance 2.0 到底改變了什么？為什么它可能極大蠶食外包市場，又暫時動不了專業創作者的飯碗？

下文，我們將跟隨手游、漫劇、動畫三個行業的專家視角，帶您一探究竟。

首先最重要的一點，每一位專家都同意，Seedance 2.0 輸出結果的完整性，給他們帶來了最大的震撼，這代表了 Seedance 2.0 的上限。

游戲制作人王鯨表示，“ 模型輸出結果的完整度與精細度給我的震撼是最大的。如果以前更多只是練習場景，現在明確可以作為生產場景安排相關的計劃了。”

“ 它將音效、口型、音樂和畫面一步到位，對于需求不高的素材，省了非常多的工作量，另外一些不好找的音效，也可以通過變相將 Seedance 2.0 當成音效生成器來獲取。”

從事動畫行業的電影制片人文卓有著相同的感受，并補充道，“ 在 Seedance 2.0 生成的鏡頭里，角色的長相、服飾細節，甚至一些光影邏輯，在不同鏡頭之間的變化都保持了很好的穩定性。相比之前各個平臺的模型技術，這是一個非常大的提升。”

從事漫劇行業的品牌設計師、影視美術指導 BIG 桃表示，“最大的震撼點是從片段生成到段落生成有了巨大的突破。還有就是從隨機拼貼到結構化表達，比如隨便給它一些圖，它給到的表達也是比較順暢的。創意演示則可以達到商用級別。” 從片段生成到段落生成的進步，帶來的是極大的成本優化和效率提升，“ 通過之前的測試，如果模型所有能力都開放，我認為效率至少能提升 40% 到 50%，畢竟它的分鏡 70% 到 80% 都能用，只要提示詞給得好。”

王鯨補充道，“ 自動分鏡運鏡節省了很多鏡頭相關的提示詞，要知道連續鏡頭運動的提示詞是最難寫的。而且，對于我們這種非影視的行業來說，目前體驗較為滿意。”

“ 不過從鏡頭邏輯性和意境角度來說，依然需要較為復雜的人工干涉才能復刻頂級分鏡運鏡。”

文卓則認為，AI 目前還無法復現影視行業的頂級分鏡運鏡，“ 比如現實中影視分鏡運鏡的 ‘ 天花板 ’ 案例，特別是動漫領域，鳥山明、富堅義博等大師的作品分鏡質量非常高，甚至有些漫畫分鏡，可能都不一定能完全精準地轉化為動畫，因為漫畫是靜態的，而動畫是動態的。尤其是富堅義博在一些作品里，對傳統分鏡做了非常大膽的突破和想象力的延展，這種方式在動畫里很難 100% 原汁原味地體現。”

“ 業內比較公認的一個案例，是富堅義博在《 全職獵人 》的螞蟻篇里的著名的 ‘ 九連黑 ’ 鏡頭。這個鏡頭畫面全黑，只有對白框，但他通過對白框里的文字來鋪墊人物情感、推進劇情，讓讀者在腦海中自己補完畫面和想象。這是一個非常高級的處理方式，即便是在動畫里，也很難極致地還原出這種效果。”

“ 所以這種級別的分鏡，即便是人工制作也比較難實現，更別說 AI 現階段要做到同樣的水平了。”

除了完整度，Seedance 2.0 的輸出穩定性也極大提高，極大降低了抽卡帶來的浪費，這也是其在落地時實現從 “ 玩具 ” 升級到 “ 工具 ” 的底層支撐，這代表了 Seedance 2.0 的下限。

王鯨表示，“ 個人感覺 Seedance 2.0 的落地可靠性非常恐怖，現在已經達到了以假亂真的地步。這對于游戲行業的成本節省幾乎是革命性的。”

“ 以前基于傳統手段做游戲動畫視頻，我們要從模型資產做起，再配合音效、動作、場景、燈光，還有對應的動畫導演、中臺團隊等，一個月也出不了幾段視頻，綜合成本非常高。”

“ 以我曾經在的 FunPlus（ 趣加 ）舉例，公司在北京能找到人才，綜合薪資也是行業頭部，只有這樣才能留住人。所以如果依靠傳統手段，只有大廠才燒得起巨額游戲研發費用。”

“ 而到了視頻生成模型時代，比如 Veo、即夢、可靈、Sora 等，目前除了 Veo 以外都不貴，但是來回抽卡的成本很高，抽幾十、幾百次才能出一個有用的，也費人力。Seedance 2.0 的輸出穩定性提高這么多，可以想象實用價值非常高。”

王鯨甚至表示，“ 可以感受到，對于游戲行業，未來要做云游戲+AI引擎，比如實時生成的過場動畫，也不再是幻想了。”

“ Seedance 2.0 剛出時，我拿到內測賬號，是首批用戶之一，當時只用一條就出來我想要的結果。” 這樣的體驗給 BIG 桃帶來了深刻印象。

湯臣倍健曾經耗資百萬制作了一個純 AI 生成的廣告片《 敢探極境 》，片長兩分多鐘，包含一百個鏡頭，每個鏡頭的圖片和視頻最多需要抽卡數百次。

BIG 桃認為，“ 雖然抽卡次數多，但用 AI 生成的成本肯定比實際拍攝少很多，現在如果用 Seedance 2.0 的話，能把成本進一步降低，估計至少能降低 70% 左右。”

“ 它多模態能力比較強，通過多個參考樣本提升模型輸出的一致性，可以進一步減少抽卡次數。給它多一些鏡頭參考，甚至能做完全精確的控制。基于目前漫劇市場的需求，是夠用的。”

王鯨補充道，“ 因為我們的網游場景需要的都是時間較短的小片段，目前 Seedance 2.0 提供的參考數量上限已經夠用。”

深度體驗 Seedance 2.0 之后，則能進一步感受到模型在指令遵循方面的優勢。

文卓表示，“ 如果提示詞足夠精準且詳細，它如實反饋的準確性還是比較高的，至少比之前很多模型高很多。如果條件允許的話，確實是盡量多寫一些會更好，比如分鏡、動作、構圖、光照等維度。這比增加參考數量更有用。”

“ 另外有些情況下，比如一場戲發生在一個固定區域、固定場景里，我們也會基于之前使用過的 prompt 繼續往下迭代，疊加新的描述或補充額外信息。這樣在延續性和一致性方面，能夠比較好地保持下來。”

王鯨表示，“ 對于我們這種非專業用戶來說，Seedance 2.0 的指令遵循表現屬于優秀，可能是因為網絡游戲行業以前在運鏡方面一直是短板。”

“ 要想模型更好遵循指令，我探索下來的技巧是，要么用多模態 AI 幫忙反扒參考提示詞，要么就是反而少寫一些讓 Seedance 2.0 去發揮。即便不使用詳細指令，大部分情況下也是滿意的，但是因為現在生成速度的原因，所以不能很流暢的抽卡。所以，提升可控性的方法是先想清楚自己的目的是讓AI自由發揮還是照抄，預期清晰了，結果也會清晰。”

當然，Seedance 2.0 也還遠沒達到完美，有著大量的不足之處。

王鯨表示，“Seedance 2.0 有較大概率出現物理缺陷、空間缺陷，以及局部內容連貫性問題，比如角色拔刀時可能會出現刀拔出來了，但是刀鞘里還有殘留部件，又或者特寫的時候出現左右關系錯亂。另外，AI 在運鏡時很喜歡用力過猛，一個小清新場景也容易出現很夸張的鏡頭，所以鏡頭語義這塊還有上升空間。”

文卓也有類似感受，“ AI 經常會出現一些明顯或微妙的錯誤，或者和現實不一致的地方。即便它的成品想往動畫或影視方向靠，觀眾在觀看時仍然容易感覺沉浸感不足，容易出戲。主要原因在于它的一些慣用表達方式、鏡頭語言等，總會帶有明顯的 ‘ AI 味 ’。具體表現形式可能很難用語言完全描述，但一眼就能看出來這是 AI 生成的作品。”

王鯨則認為沉浸感不足主要還是 AI 對于世界的理解仍然有缺陷，“ 就像那種用力過猛，就顯得不真實，容易出戲。而且現在很多作品都是寫實風格的，人最熟悉的就是真實空間，自然容易發現問題。如果是一些風格化的內容，反而還好。”

BIG 桃表示，“在漫劇領域，Seedance 2.0 目前還是做不了長敘事的穩定輸出，對于復雜空間和高密度的情緒沉淀也不太行，面部表情不夠細膩，比如微笑表達過于急促或有缺失，還得靠演員來演。在我看來，AI （ 暫時 ）比較擅長搭建結構，并不擅長深層的表達。”

“ 從美術的角度，按傳統宣傳片標準沒問題，但一眼看過去還是覺得假。所以 Seedance 2.0 對于我們是突破，并不是完全的變革，目前所有 AI 工具都不能直接把整個劇本生成完整內容。”

Seedance 2.0 的二次編輯能力也達不到專業生產標準，創作者基本還是把希望放在抽卡上，王鯨表示，“ 不能精調帶來的問題就是最后一公里往往花費的時間比前面多很多倍。再疊加等待時間，產生還不如手搓的感覺。”

“ 另外，Seedance 2.0 輸出的高完整度也不是沒有缺點，一步到位的弊端是沒有工程化，對成品素材的修改增加了難度，這也許是需要新工作流的場景。”

知危在與一位 3D 動畫師交流的時候也得到反饋稱，由于 Seedance 2.0 輸出的是視頻文件，而不是 Unreal、Unity 等引擎中包含骨骼綁定、材質、燈光等結構化信息的工程文件，這極大限制了其嵌入現有工作流的可行性。

以上基本是 Seedance 2.0 的總體優點和不足，接下來我們將按不同行業比如廣告、游戲、漫劇、動畫等分別來看 Seedance 2.0 的落地適配度。

首先是廣告行業，由于需求明確和敘事要求更低，因此 Seedance 2.0 在廣告行業的落地適配度極高。

文卓表示，“ 我以前也在廣告行業工作過。廣告行業有一個特點，就是在創意創作環節，它給到的信息通常非常明確。某種程度上甚至比一般的動畫或影視創作給到的信息還要更精準。”

“ 比如傳統真人拍攝，同樣一段劇情，不同演員對同一劇情的表演狀態可能都不一樣。導演可能會覺得這一條不錯，但還是會讓演員再來一條，換一種感覺試試。只要整體表達基本符合導演或創作團隊對劇情的理解，其實就可以使用。動畫會比真人拍攝更精準一點，但中間仍然存在一個不斷磨合和調整的空間。”

“ 但廣告通常會精準到畫面里的每一個細節，因為每一個細節都有可能影響廣告最終要傳遞的信息。所以過去廣告行業在做廣告片分鏡的時候，會把鏡頭描述得非常具體、非常清晰。也正因為如此，廣告行業的人在使用 AIGC 創作平臺時，其實有天然優勢，特別是在寫關鍵詞和引導詞這件事情上。”

“ 而且，廣告對場景一致性沒有特別嚴格的要求，短片幾十秒、一兩分鐘的長度天然就能規避這些問題。”

“ 雖然畫面質量可能并不比動畫、影視更低，但是內容的特點決定了它可以規避傳統敘事邏輯里那些硬性的視聽語言要求。” “ 比如在人物表演的鏡頭切換中，不論真人還是動畫，兩個人物對話時鏡頭通常會涉及角度變化：正面、側面等。如果最開始你面對的角色在左側，鏡頭切過去又給了一個相反的方位，這在視聽語言上會顯得別扭，觀眾直觀上會覺得混亂、不舒服。”

“ 但廣告不一樣，它可以故意打亂這種節奏，甚至在兩個人面對面對話的時候，突然插入一個產品畫面來打斷對話。這種節奏上的中斷和變化在廣告里是可以接受的，甚至有時還能起到強化效果。而在劇情類、影視、電影等作品中，這種做法就不行，因為會破壞敘事的連貫性和觀眾的代入感。”

“ 所以，在過去廣告行業那種相對冗余的創作團隊規模和體量下，在 Seedance 2.0 這種新技術和工具出現之后，很可能會受到非常大的影響。”

BIG 桃補充了一個案例，“ 我有一個朋友，在廣告領域算滿頭部的，業務包括汽車廣告等。他們以前可能需要生成大量鏡頭，現在用 Seedance 2.0，把車的主體放進去、場景描述清楚，基本上一鏡就能出完。”

“ 以前做廣告投放矩陣，需要和公關公司對接，經過定稿、出成品等流程，時間成本其實和傳統廣告制作差不多。現在利用 AI，一條廣告基本上就能直接輸出，而且一般廣告時長就在 15 秒以內，速度自然大幅提高。”

在王鯨看來，Seedance 2.0 對于游戲行業來說是重大利好，“因為許多游戲在視頻這一塊一直是短板，作為小型初創團隊，我們不具備這方面的人才儲備，以及中臺流程較長，而現在很多事情可以我們自己搞定，這讓我們立即決定給 Seedance 2.0 付費。”

“ 現在無論是從資產生產還是從藝術指導的角度，可以迅速把這塊短板拉到相較于之前的高水平。總體上，我們計劃將 Seedance 2.0 用于游戲的設計、制作、營銷等階段。”

“ 制作方面，目前我們將 Seedance 2.0 用于生成一些游戲中的動畫資源，以及做一些 2D 資產比如英雄展示動畫，優點是效果好，有多模態屬性。”

“ 我們現在在做一款寵物題材游戲，原本寵物模型需要人精心設計各種非人型單位復雜動作，比如不同品種生物的奔跑姿態、攻擊動作、互動行為等，這些都需要深入理解動物的運動規律。現在簡直是開掛，AI 做的基本都能用，只要給它介紹清楚這是什么品種、做什么動作。”

“ 生成的穩定性其實和游戲的風格也有關系，畢竟游戲之間的畫風以及資產差異比較大。”

而且，王鯨還有一個觀察，當前許多游戲玩家對于 AI 生成內容的接受度并不算低，“目前我們游戲的玩家之前有吐槽過像 AI 生成的資產，但是作為買量游戲，這一點沒有影響他們繼續玩游戲。而且行業內也有一些頭部游戲明顯 AI 味道更濃厚，也取得了非常高的流水，比如有幾個 SLG 游戲，角色和宣發的 AI 味非常重。所以從結果來說，AI 應該是支撐了我所在賽道的商業模式。 ”

類似的現象也出現在漫劇行業中，畫面其實并不是用戶關注的最重要因素。

BIG 桃表示，“ 在一部漫劇里，劇本、人物設定、場景，都是用 AI 完成的，大部分視頻素材也由 AI 完成。漫劇的表達相對簡單，只要場景對、人對、臺詞對就行，觀眾不太在乎背景是否穿幫。但最終結果靠人工完成，比如剪輯，需要人工決定素材如何拼接。”

“ 用戶對 AI 生成內容的接受度還挺高。過年回家，我和家人聊這個問題，男女老少都問過，基本上 80% 的人接受 AI 生成內容。”

“ 作為專業人士，我們有時會非常注意穿幫鏡頭，但普通用戶可能更關注聽覺而非畫面。漫劇本身短，一集 1~3 分鐘，二十到四十集就能看完一個故事。故事要精彩，爆點速度要快。用戶付費意愿也挺強，能看下去前十集就愿意付費，特別是男頻類劇。” 所以可以說，用戶的關注點主要是在劇本層面上，“ 嚴格來說，對劇本的要求也和看美劇一樣，即使知道接下來的結果，也還是想往下看，期待得到反饋。”

“對于我們而言，Seedance 2.0 帶來的最大改變是，它做不超過一分鐘的內容時，穩定性挺強，到制作環節稍微人工調整一下就可以用了。”

“ 在 Seedance 2.0 之前，做某些鏡頭或者內容經常要同時靠運氣和技術。做漫劇時，要讓人物不崩、畫風不變、畫面穩定，最多只能維持 5 到 8 秒，再長可能節奏就會亂。Seedance 2.0 直接提升到接近 15 秒的穩定性，后期稍調整一下就可用，對短視頻場景很友好。”

“ 我也與幾個導演、制作人聊過 Seedance 2.0 的能力邊界，他們都實際用過。大家一致覺得：Seedance 2.0 真的懂鏡頭、懂運鏡、懂分鏡，不是瞎生成畫面，很有影視感。但邊界也很清楚：它更適合廣告、短漫劇、分鏡預覽這種短內容，長視頻、復雜劇情、大動態鏡頭，還是要人工配合，不能完全丟給 AI。”

從短平快的漫劇開始，AI 正在改變影視內容的生產邏輯，“ 我之前在傳統影視劇里負責美術指導，我發現現在的漫劇和以前的輸出結果差不多，但制片環節發生了變化。”

“ 傳統行業需要先有好的資源和陣容，再找制片方，制片方投錢后才展開工作。現在對于漫劇，制片環節在開始時，只要有一個劇本，前面最復雜的工作比如分鏡等由 AI 做完，完成后就可以去賣劇。”

“ 但中間一些環節預計仍會依賴傳統制片方式，包括人臉使用這一塊。比如想做一部 AI 電影，做到 90 分鐘也可以掛龍標，不需要演員來演，但仍需獲得演員授權，在未來這是極有可能的。”

相比較廣告、游戲、漫劇行業，動畫行業對于 Seedance 2.0 的采用則會克制很多。

文卓表示，“因為我們主要是做動畫電影的，所以 Seedance 2.0 在現階段的幫助不是特別大。” “ 雖然它在流暢性、連貫性，以及人物資產、場景資產的一致性上，相比之前都有了很大的提升。但和真正專業的制作要求比如電影級水準相比，仍然存在明顯差距。”

“ 而且因為它是 AI 生成，最后直接輸出的是一個完整的視頻文件。哪怕其中只有一兩秒我們認為不合適，比如節奏上出現變化，或者邏輯上出現打斷，那這個鏡頭其實就沒有辦法使用。”

“ 所以還是需要大量生成和抽卡。目前比較好的處理方式，還是生成單一的短鏡頭。比如一個鏡頭 3 秒到5 秒，如果輸出沒有問題，那這個鏡頭就可以用，然后再去生成下一個 3 秒到 5 秒的鏡頭，而不會一次性生成十幾秒的內容。”

在具體場景上，動畫行業更多將 AI 用于靈感迭代，“ 至少對我們來說，在項目的中前期，它確實能起到很大幫助。它可以讓我們面向其他合作方、創作者，或者后續生產相關的團隊，通過快速打樣的方式進行闡述和說明。”

“以往在這個行業里，如果要和別人溝通，我需要去找大量參考片段，找到一個比較接近我想表達的鏡頭，然后剪出來給別人看，讓他們理解我的想法。”

“但現在可以用 AI，通過提示詞或人物、場景替換生成非常直觀的表達方式，不同環節的溝通成本大大降低。至少在前期環節，它大概能節省 1/4 到 1/3 左右的成本。隨著技術不斷完善，它能節省的成本肯定會越來越多。”

“ 比如在設計分鏡時，我們會參考 Seedance 2.0 給到的一些概念，尤其是動作戲、文戲部分，它的表現還是不錯的。”

“ 一些鏡頭表現或劇情表演要求不高的鏡頭，我們可能會嘗試讓它直接給出參考性的分鏡結果。從導演或者動畫表演角度，我們會看它給出的方案和我們設想的表達差異有多大。如果差異不大，我們就可以直接使用它給出的分鏡和鏡頭表現方式。因此，Seedance 2.0 的分鏡更多是作為參考來適當使用。”

“ 我們也嘗試過一些復雜的動作和分鏡，但可能提示詞不夠精準，或者我們的項目題材比較新穎，Seendance 2.0 和其它 AI 平臺的綜合表現還是存在差距。因此，我們往往采用兩條路同時推進的方式。一方面用傳統方法，做分鏡、找參考鏡頭，或者直接拍攝可行的動作，讓動畫團隊根據拍攝鏡頭做參考和制作。另一方面，小范圍讓善于用 AI 進行鏡頭生成的同事去做嘗試，看看是否能抽到好的結果。哪個更快，哪個更合適，就用哪個。”

知危還了解到一個觀點稱，Seedance 2.0 更適用后期制作，尤其偏向特效呈現，文卓則認為這要具體問題具體分析，“ 現在一些以 AIGC 為主的內容產品比如漫劇、網劇等，它們對特效的需求往往是一次性的，比如非常炫酷的光效或者強大的粒子效果，在一個鏡頭里可能只有 5 秒、10 秒的持續演出。當劇情或者場景發生變化后，這些特效在后續就未必再出現。所以在這種情況下，這種生成方式其實規避了對一致性的要求。”

“ 以我們小時候看的動畫片比如《 圣斗士 》、《 奧特曼 》變身的場景為例。以前動畫行業里有個做法叫兼用幀（ 兼用卡 ），意思是，變身的動作已經固定好了，制作完這個鏡頭后，在不同劇情里適時放進去，這樣可以節省成本。特效也是類似的，很關注是否可以重復使用。但 AI 的概率性、抽卡性使得這種可復現性很難實現。”

到此，基本可以看清 Seedance 2.0 的行業影響邊界，其更適合廣告、游戲、漫劇等行業的特點也表明，不同于代碼生成，由于二次編輯可行性受限，以及無法輸出工程文件以嵌入傳統復雜工作流等原因，AI 視頻對行業的影響力很大程度上還是取決于它單次輸出結果的特性。如果單次輸出結果能匹配場景特性，則能直接提升生產力，如果無法匹配，則只能作為 “ 靈感引擎 ”，比如動畫行業。

春節前后全網熱烈討論的 “ Seedance 2.0 取代導演 ” 等言論，很明顯也是不成立的。所有專家一致同意，一些基礎重復的工作崗位可能會被替代或消失，但高級崗位不會，BIG桃表示，“ 比如初級分鏡、基礎廣告執行等可能被替代，但導演的判斷和內容決策、IP 建構等不會。”

文卓表示，“ 替代任何崗位還不可能，但如果從提效的角度來看，雖然對中期和后期也有幫助，但它對前期的提效是最明顯的。前期主要涉及概念驗證、設計以及決策輔助等，比如快速確定風格、視覺方向探索等。所以后續也暫時還沒有打算把 Seedance 2.0 直接應用到具體項目里。”

王鯨表示，“ 從公司角度，能夠把 AI 融入工作管線的公司仍然值錢，有著成熟工作流與獨特藝術風格的公司仍然值錢，那些純用人力換皮的公司可能面臨淘汰。”

“ 另外，游戲行業的廣告視頻是一個非常大的市場，但是據我觀察，現在的發行同行也在第一時間就接入了 AI 視頻，所以我認為人是活的，會學習技能，現在依然是人+AI大于 AI。當然，以后我們談視頻外包，應該要學習新時代的定價，節約節約經費了。”

在文卓看來，AI 要完全嵌入動畫行業的傳統工作流，還有很長的路要走。

“ 我們有自己的技術流程，更多是利用 AI 來提升各個環節的生產效率，有點像 AI 在電商行業或者口播行業里的應用，或者動畫行業原本就有的動捕流程。比如我們會先拍攝真人表演，讓 AI 通過兩三個機位拍攝的鏡頭捕捉演員動作的關鍵幀。” “ 很多工程制造領域也有類似觀點：傳統的機械結構有時比自動化電子結構更穩定、更可靠。我們對 AI 的理解在現階段也是類似的。”

“我們會把傳統動畫影視制作流程拆分開，逐個環節看是否可以用 AI 來優化和提效，而不是一股腦把所有工作交給 AI 來完成，這樣做至少現階段還是比較問題多的。因為動畫鏡頭的表達，以及整體視聽語言的呈現，還不是簡單的 AIGC 內容能輕易匹配的。國內大部分專業的動畫制作團隊都是這樣，很少會把大比例的生產流程完全依賴在 AIGC 平臺上。”

BIG桃表示，“ 涉及長敘事、復雜空間、高密度情緒表達的鏡頭，我們還是得大量用傳統技術比如配音，或傳統 AI 技術比如動捕轉換去做，沒法靠 AI 視頻模型一次性完成。”

AI 會降低某些要素的稀缺性，那自然保持稀缺性的要素永遠有市場價值。

BIG 桃表示，“ 客戶是買創意還是買結果？當然兩者通常打包，但無論是過去手工操作，還是現在用 AI 去做，創意都是核心。一個沒有創意的人，零基礎操作 Seedance 2.0，最終也不會有可落地的結果。”

所以，為了提高行業競爭力，BIG 桃將注意力放在打造 IP 資產上，“ 我的做法區別于普通漫劇公司，更傾向于做資產，比如人設和場景設計。”

“ 我認為，漫劇行業未來會趨于規模化。現在內容堆得多，但到一定程度，市場反饋會疲憊，需要專業的人做專業的事情比如在人設上做優化。”

“因為目前漫劇最大問題是大家用的關鍵詞差不多，人設沒有特色，長得都一樣。如果人物沒有特點，就不容易被記住，也無法形成 IP。沒有 IP，產品就無法產生復利。”

“ 我現在的工作是基于過去做美術和品牌的經驗，專門設計劇本人物設定，包括服化道、服裝、背景和環境設定，從品牌角度做特色內容，給用戶帶來新鮮感，主要是女頻類。”

“ 單純靠 AI 完成，出來的效果一眼就能看出是哪個模型做的。這里有一個巧勁：我們本身具備人物設定能力，先手繪完成，再喂給 AI，生成的內容就是屬于我們自己的資產。或者反過來，先用 Lovart 生成，它集成了很多模型，可以用多個模型幫我生成想要的人設。生成后挑出滿意的，再重新繪制，然后用 AI 做多角度處理。”

其實在專業手繪創作者看來，當前的 AI 圖像模型也有非常明顯的缺陷，“ 比如 Nano Banana 在二次元市場是不被接受的，它的的輸出乍一看沒毛病，但仔細觀察會發現結構錯誤，比如發絲方向、衣服細節（ 比如荷葉邊袖子 ）邏輯不對，線條之間容易穿插等，二次元市場對物理真實性非常講究，不會容忍這些缺陷。”

“ 回到 AIGC 剛出來時的口號：AI 不行，你得有審美能力。招人也是一樣，首先要看有沒有審美能力，否則即便技術再強也無法采納。操作 AI 不需要技術，只要描述詞準確，結果就能出來。但我們做的是視覺類內容，美感非常重要。”

“ 行業未來要構建核心競爭力。AI 占比高使門檻降低，所以核心還是資產問題，要通過 IP 化完成作品，才能提升價值。很多資本其實不愿投漫劇公司，因為漫劇缺乏護城河、門檻低、靠量生產，價值有限。隨著模型不斷迭代，制作成本可能很快全行業從 120 萬降到 40 萬再到 20 萬，這個過程容易拖累資本，所以不被資本接受。但如果內容如人設、背景經過設計、完全 IP 化，就容易獲得投資。比如哪吒，用 AI 生成內容其實也可行，不再依賴高昂建模渲染，AI 能完成片段制作，且 IP 受保護，就可以持續復利。”

“ 一定還是人工在前，智能在后嘛。”

文卓從另一個角度闡述了這一觀點，他表示現在動畫行業里有一個怪象，喜歡把 AI 當作營銷賣點，“ 舉例來說，有一部近期上映的動畫電影，打著國內首部 AIGC 動畫電影的噱頭。社交媒體上，有用戶對 ‘ 國內首部 AIGC 動畫電影 ’ 的宣傳表示質疑：既然是 AI 生成的，他們為什么還要花錢去電影院看？”

“普通人用 AI 也能做出類似的東西，但電影票價卻高達 30 多塊，這讓觀眾感覺類似前段時間的 ‘ 預制菜 ’ 問題，本身是便宜的，但卻要消費者高價買單。”

“ 從資本角度來看，投資人也會提出疑問：既然可以用 AI，生產成本是不是應該降低？”

“因此我認為用AI不應該成為賣點，而只是一個特點。投資方關注的是成本和利潤空間，AI 的作用更多是降低成本，而不是直接提升吸引力或投資價值。”

“ AI 在動畫制作中已經被廣泛使用，大家都不會刻意回避這個事實。但整體來看，觀眾對純 AI 生成內容的付費意愿不高，除非作品本身在故事、內容上真正滿足需求，即便使用了 AI，也可能愿意為高質量的作品買單。但僅僅因為 AI 的使用帶來炫酷特效或打斗場面，而故事本身不吸引人，觀眾通常不會因此付費。”

知危之前在《 哪吒2 》動畫電影大火后，做過對動畫行業的調查，發現大部分團隊都處于 “ 為愛發電 ” 的狀態，團隊很難吸引資本投資，從業者收入也不高。雖然 Seedance 2.0 對動畫行業影響總體有限，但其在概念驗證的實用價值能帶來哪些機會呢？文卓表示，“ 從資本的角度來講，故事講成什么樣子，或者說用什么樣的技術來展示，可能不是最重要的。資本核心關注的是題材和市場定位，以及整體的商業思路。但是 AI 技術的普及和發展確實有可能帶來成本的下降和效率的提升。這確實會從某些層面為創作團隊降低試錯成本和提供更多的機會。”

盡管仍有不少局限性，但 Seedance 2.0 的市場潛力仍然是巨大的。只是目前模型盡管熱度極高，但受到了算力、版權、安全等方面的限制，大大弱化了從業者的使用體驗和使用意愿，這些問題也遲遲未得到解決。就在近期，字節跳動還因為版權問題尚未解決暫緩在全球發布 Seedance 2.0。

王鯨也忍不住吐槽道，“ Seedance 2.0 很好用，但缺點是排隊等待時間太長了。”

來源：即夢

“ 目前感受是很割裂的，創作也需要及時性，很多靈感都是轉瞬即逝的，因此這種延遲的繼續會極大限制個人創作者。”

“ 但是參考以前 3D 渲染和 SDAI 時代，如果有靈活的檔位可以選，或者輸出更白模的版本，其實就可以算做一種工程輸出，最終再用 AI 重新加工一次，或許可以改善現在的工作流。就像視頻剪輯，如果每次編輯都要導出，誰都受不了，支持實時預覽才是真正的革命。”

算力限制帶來的問題不止是排隊，可能還有 “ 降智 ”，也就是模型輸出的質量大不如前，這在網上已經成為了熱門話題，有不少相關案例呈現。

文卓轉述了一些同行的抱怨，“ 他們會覺得，明明可以做得更好，可偏偏又 ‘ 降智 ’、又限制輸出，讓人挺難受的。一些朋友自己做漫劇或者其它類型作品，對 AI 工具依賴比較高，所以當使用效果被打折扣時，無論是效率、成本還是最終效果上，都會感到明顯落差。”

人們還在猜測對 IP 的限制也會帶來 “ 降智 ”，文卓表示這種可能性是存在的，“ 舉個例子，雖然不是完全一樣的情況，比如影視行業里有一種常見的鏡頭表達手法叫 ‘ 希區柯克變焦 ’。如果這種技術本身涉及版權，被認為是某個創作者獨有的，那一旦這種表達被禁掉，鏡頭語言就會少一種重要的方式。所以如果平臺把很多具體 IP 屏蔽掉，或多或少會影響它整體的輸出效果和創作表現。”

對于版權限制的解決方法，BIG 桃表示，不排除未來可能會有 IP 授權環節，“ 我們目前先暫時不用 Seedance 2.0，因為不能上傳真人圖像。當然現在也有類似授權，但只針對個人，不利于團隊拍攝。我們現在更多用可靈 AI，因為它也有多模態，而且里面有我們的資產庫。隨著行業發展，Seedance 2.0 的這個環節應該很快能開放，可能會更接近一種 ToB 類型的 IP 授權合作。”

王鯨也對此表示樂觀，“ 在合規場景下的在線模型還是有一些讓人頭疼的局限性。比如我們需要生成游戲角色的基礎模型展示（ 類似 3D 建模中的 T-pose 或 A-pose ），結果死活無法通過審核。之前因為角色穿了三角褲（ 這是游戲開發中非常標準的做法，用于展示角色的身體比例和肌肉結構 ），就無法通過審核，也很麻煩。但我個人看法是，就像汽水音樂一樣，字節有成型的對于 IP 的處理流程，視覺版權比音樂版權更難界定，但只要布局，必然會有大量版權方愿意接入，隨后再下放給字節自己的模型。”

“ 除了算力、版權、安全以外，Seedance 2.0 目前最大的限制是，它現在的使用依然沒有脫離對話框，最好的方式應該是工具化，集成在工具界面中，就像是美圖秀秀一樣，把 AI 功能融入傳統操作模式里，視頻平臺像剪映這一類的工具，或者是抖音自己集成的快捷工具，都需要它從這種專業者的實驗室走向更普及化的操作選項中，這可能需要挑戰 AI 與現有傳統交互的交互形式，不過好消息是，龍蝦時代到來，讓 Agent 幫忙操作正在迅速破圈，甚至包括 AI 剪輯也是，相信在這兩年交互方式這塊也會有較大的進步。”

Seedance 2.0 前景可期，甚至對于賈樟柯表示要用 AI 拍視頻，文卓也坦言 “ 沒有特別強烈的情緒波動 ”，“ 相比傳統真人實拍領域，我們這個行業對 AI 的接受和擁抱程度本身就更高、更直接，所以并不覺得意外。如果放到一年前，可能有人會質疑：‘ 他能拍嗎？能實現嗎？’ 畢竟當時 AI 創作能力有限。但現在有 Seedance 2.0 這樣的工具，很多事情確實可能發生變化。甚至包括一些真人實拍領域的導演，也準備進軍動畫行業做動畫電影，這同樣是順理成章的事情。”