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实测字节豆包·视频生成模型:Sora画的饼被实现了......

2025-01-17 19:00:51 0浏览 收藏

小伙伴们对科技周边编程感兴趣吗?是否正在学习相关知识点?如果是,那么本文《实测字节豆包·视频生成模型:Sora画的饼被实现了......》,就很适合你,本篇文章讲解的知识点主要包括。在之后的文章中也会多多分享相关知识点,希望对大家的知识积累有所帮助!

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。

实测字节豆包·视频生成模型:Sora画的饼被实现了......

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。

实测字节豆包·视频生成模型:Sora画的饼被实现了......

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

今天关于《实测字节豆包·视频生成模型:Sora画的饼被实现了......》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!

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