Seedance 2.0 即將推出：發佈日期、功能預測與存取指南

簡介： 什麼是 Seedance 2.0？

Seedance 2.0 是字節跳動備受期待的多模態影片生成模型繼任者。

• 升級點： 雖然 Seedance 1.5 Pro 奠定了原生影音生成的基礎，但預測 2.0 版本將引入 「聲學物理場」（Acoustic Physics Fields） 與 「世界模型先驗」（World Model Priors）。
• 目標： 彌合 AI 生成與物理現實之間的差距。其目標是擔任全方位的導演，管理時長超過 30 秒影片中複雜的影音敘事。

核心預測：Seedance 2.0 的三大升級（預測）

1. 從音訊同步到「聲學物理」

Seedance 1.5 Pro 採用了 雙分支擴散 Transformer (MMDiT) 來解決對嘴（lip-syncing）問題。然而，Seedance 2.0 預計將模擬完整的聲學場 (Acoustic Field)。

• 真實多模態物理： 如果影片中玻璃破碎，生成的音訊將不僅僅是通用的音效，而是會根據畫面中可見的地板材質（例如地毯 vs. 磁磚）計算迴聲。
• 潛在先驗： 這涉及在 MMDiT 架構中加入物理引擎先驗，賦予聲音「重量感」與「衝擊感」。

2. 對標 Wan 2.6：長影片的一致性

• 目前，Wan 2.6 憑藉其 Reference-to-Video 功能在角色一致性方面佔據主導地位，該功能類似於零樣本角色 LoRA。Seedance 2.0 預計將通過鎖定 「世界 ID」（World ID） 來與之抗衡。
• 更長的生成時間： 突破「12 秒魔咒」，Seedance 2.0 的目標是實現 30-60 秒影片 的原生連貫性。
• 時間注意力： 增強的訓練後優化可能會讓模型「記住」第一秒發生的事件，並在片段結束時進行引用。

3. 導演級控制

• Seedance 2.0 預測將引入 節點式控制 (Node-based Control) 和 實時預覽 功能。
• 局部重繪 (In-painting) 與音訊混音： 用戶可能可以選擇一個角色並修改其動作或對話情感（例如從憤怒變為哀求），同時保持背景音樂和環境不變。

比較：Seedance 2.0 vs. 競爭對手

如何存取 Seedance 2.0：硬體挑戰

1.5 Pro 的技術文件指出，雖然優化使速度提升了 10 倍，但躍升至 Seedance 2.0 的「世界模型」功能將使顯存 (VRAM) 和計算需求呈指數級增長。

由於巨大的多模態處理負載，大多數用戶即使在 NVIDIA RTX 4090 上也可能無法在本地運行 Seedance 2.0。

解決方案：Atlas Cloud

Atlas Cloud 已為發佈做好準備。我們已整合了整個 Seedance 模型系列，並將在 Seedance 2.0 發佈 當天 (Day 0) 提供支持。

• 零配置部署： 無需複雜的 Python 或 CUDA 設置即可存取 Seedance、可靈 (Kling) 和類 Sora 模型。
• 彈性計算： 即時擴展您的 GPU 能力。按秒計費渲染長而複雜的影片，無需耗盡您的本地硬體。
• API 存取： 開發人員可以在發佈後立即透過 Atlas Cloud API 將 Seedance 2.0 的功能直接整合到其應用程式中。

別讓硬體限制了您的創意。 註冊 Atlas Cloud 以確保您在 2 月中旬 Seedance 2.0 發佈時擁有優先存取權。

如何在 Atlas Cloud 上使用

Atlas Cloud 讓您可以 並排使用模型 —— 先在測試場 (playground) 中測試，然後透過單一 API 調用。

方式 1：直接在 Atlas Cloud 測試場中使用

Seedance 1.5 Pro

Seedance 1.0 Pro

方式 2：透過 API 存取

第 1 步：獲取您的 API 金鑰

在您的 控制台 中建立 API 金鑰並複製備用。

第 2 步：查看 API 文件

在我們的 API 文件 中查看端點、請求參數和身份驗證方法。

第 3 步：發送您的第一個請求（Python 範例）

範例：使用 Seedance 1.5 Pro 生成影片：

plaintextCopy
1import requests
2import time
3
4# 第 1 步：開始影片生成
5generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
6headers = {
7    "Content-Type": "application/json",
8    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
9}
10data = {
11    "model": "bytedance/seedance-v1.5-pro/image-to-video-fast",
12    "aspect_ratio": "16:9",
13    "camera_fixed": False,
14    "duration": 5,
15    "generate_audio": True,
16    "image": "https://static.atlascloud.ai/media/images/06a309ac0adecd3eaa6eee04213e9c69.png",
17    "last_image": "example_value",
18    "prompt": "使用提供的圖像作為第一幀。\n在夏季午後安靜的住宅區街道上，一位高品質日本動漫風格的年輕少女正緩緩向前走。\n她的步履自然輕盈，雙臂隨著走路節奏輕輕擺動。她的身體動作保持穩定且平衡。\n隨著她走動，她的表情逐漸柔和，露出溫暖的微笑。嘴角微揚，眼睛看起來平靜而明亮。\n微風吹動她的短髮和髮帶，髮絲細微地飄動。她的衣服也隨風呈現出輕微的自然動態。\n陽光從上方灑下，在她的臉部和身體上形成柔和的高光與自然陰影。\n背景的樹木輕輕搖曳，遠處的雲朵緩慢漂浮，增強了寧靜的夏日氛圍。\n鏡頭保持在中等至中近景距離，以電影感的動作平穩向前追蹤，穩定且受控。\n高品質日本手繪動畫風格，線條乾淨，色彩溫暖自然，幀率流暢，人物比例一致。\n情緒平靜、青春且療癒，就像動畫電影中的生活片段。",
19    "resolution": "720p",
20    "seed": -1
21}
22
23generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
24generate_result = generate_response.json()
25prediction_id = generate_result["data"]["id"]
26
27# 第 2 步：輪詢結果
28poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
29
30def check_status():
31    while True:
32        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
33        result = response.json()
34
35        if result["data"]["status"] in ["completed", "succeeded"]:
36            print("產生的影片：", result["data"]["outputs"][0])
37            return result["data"]["outputs"][0]
38        elif result["data"]["status"] == "failed":
39            raise Exception(result["data"]["error"] or "生成失敗")
40        else:
41            # 仍在處理中，等待 2 秒
42            time.sleep(2)
43
44video_url = check_status()