Seedance 1.0 – 字节跳动推出的视频生成模型

Seedance 1.0是什么

Seedance 1.0的主要功能

• 多镜头叙事能力：支持生成包含多个连贯镜头的叙事性视频，能进行远、中、近景的切换，确保核心主体、视觉风格和整体氛围的高度一致。
• 流畅稳定的运动表现：模型能生成大幅度运动的视频，从细微的表情到动态场景都能保持高水平的稳定性和物理真实感。
• 多种风格创作：支持多种风格的视频生成，包括写实、动漫、影视、广告等。
• 精准的语义理解与指令遵循：模型能精准解析复杂的自然语言指令，稳定控制多主体互动、多重动作组合，支持丰富的运镜选择。
• 高速推理与低成本：基于对模型结构的优化和推理加速，Seedance 1.0 支持在短时间内完成视频创作。对于5秒1080p分辨率的视频生成任务，实测推理耗时仅41.4秒（基于NVIDIA L20测试），显著低于其他同类模型。

Seedance 1.0的技术原理

• 多源数据整理与精准描述模型：基于多阶段筛选和均衡，构建了大规模、多样化的视频数据集，涵盖不同主题、场景、风格和镜头运动。训练一个动静态特征融合的密集描述模型，用在生成精准的视频描述（Caption），作为训练数据。模型关注视频中的动作变化与镜头运动，强调画面主要元素的性质特点与场景信息。
• 高效的预训练框架：构建解耦空间层和时间层的扩散Transformer模型，空间层在单帧内执行注意力聚合，时间层专注于跨帧的注意力计算，提升训练和推理效率。支持视觉token与文本token的交错序列，扩展到多镜头视频的训练，增强模型的多镜头生成能力和多模态理解力。基于二元掩码指示哪些帧应遵循生成中的控制条件，实现文本到图像、文本生视频和图像生视频等任务的统一框架。
• 后训练优化与复合奖励系统：在微调阶段，用高质量视频-文本对数据集进行训练，确保生成的视频在美学效果和运动动态上表现更佳。构建包括基础奖励模型、运动奖励模型和美学奖励模型在内的复合奖励系统，基于多维度奖励模型提升模型在图文对齐、运动质量和画面美感上的表现。用最大化多个奖励模型奖励值的方法，结合RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）算法，提升模型在文生视频和图生视频任务中的综合效果。
• 极致推理加速：基于分段轨迹一致性、分数匹配与人类偏好引导的对抗蒸馏机制，在极低推理步数下实现生成质量与速度的更优协同。用通道结构细化的轻量级VAE解码器，实现视频生成路径中感知质量无损的双倍加速。基于融合算子优化、异构量化稀疏策略、自适应混合并行、异步卸载与VAE并行分解等系统级改造，构建面向长序列视频生成的高效推理路径，实现端到端吞吐与内存效率的更优协同。

Seedance 1.0的性能表现

• 在第三方评测平台 Artificial Analysis 上，Seedance 1.0 在文生视频（T2V）和图生视频（I2V）两个任务中均位居首位。
• Seedance 1.0 在内部基准测试中，与行业其他模型的对比，Seedance 1.0 在指令遵循、运动质量和美学表现等多个核心维度表现良好。在 T2V 任务中，指令遵循、运动质量、美学表现等指标获得较高评分。

Seedance 1.0的官方示例

• 原生多镜头叙事能力：
  • Prompt：女孩弹钢琴，多镜头切换，电影质感（I2V）。

• 更强运动生成效果：
  • Prompt：滑雪者在滑雪，他转弯时扬起大片雪雾，沿着山坡逐渐加速，镜头平稳地移动着。

• 支持高美感的多种风格创作：

Seedance 1.0的项目地址

• 项目官网：https://seed.bytedance.com/zh/seedance
• 技术论文：https://lf3-static.bytednsdoc.com/obj/eden-cn/bdeh7uhpsuht/Seedance

Seedance 1.0的应用场景

• 影视制作：生成包含多个镜头切换的叙事性视频，支持复杂的叙事结构，提升视频的叙事能力和视觉效果。
• 广告与营销：快速生成高质量的广告视频，支持多种风格和场景，满足不同品牌和产品的广告需求。
• 游戏开发：生成游戏中的过场动画和动态场景，提升游戏的叙事性和沉浸感。
• 教育与培训：生成教育视频和培训材料，帮助学生和员工更好地理解和掌握知识。
• 新闻与媒体：生成新闻报道和纪录片中的动态内容，增强新闻和纪录片的视觉效果。