Seedance 2.0 即将发布：发布日期、预测功能及获取指南

引言： 什么是 Seedance 2.0？

Seedance 2.0 是字节跳动多模态视频生成模型备受期待的继任者。

• 升级点： 虽然 Seedance 1.5 Pro 为原生音视频生成奠定了基础，但预测 2.0 版本将引入 "声学物理场" (Acoustic Physics Fields) 和 "世界模型先验" (World Model Priors)。
• 目标： 弥合 AI 生成与物理现实之间的鸿沟。它旨在扮演全能导演的角色，管理时长超过 30 秒的视频中复杂的音视频叙事。

关键预测：Seedance 2.0 的三大升级（预测）

1. 从音频同步到"声学物理"

Seedance 1.5 Pro 使用了 双分支扩散 Transformer (MMDiT) 来解决口型同步问题。然而，Seedance 2.0 预计将模拟完整的声学场。

• 真正的多模态物理： 如果视频中玻璃破碎，生成的音频将不仅仅是一个通用的音效。它将根据画面中显示的地面材质（例如地毯与瓷砖）计算混响。
• 潜在先验： 这涉及在 MMDiT 架构中加入物理引擎先验，赋予声音"重量感"和"冲击力"。

2. 对标 Wan 2.6：长视频的一致性

• 目前，Wan 2.6 凭借其 参考视频生成 (Reference-to-Video) 功能在角色一致性方面占据主导地位，该功能类似于零样本角色 LoRA。预计 Seedance 2.0 将通过锁定 "世界 ID" (World ID) 来应对这一挑战。
• 更长的生成时间： 打破"12 秒魔咒"，Seedance 2.0 的目标是实现 30-60 秒视频 的原生连贯性。
• 时间注意力机制： 增强的训练后优化可能会使模型能够"记住"第一秒发生的事件，并在剪辑结束时进行引用。

3. 导演级控制

• 预测 Seedance 2.0 将引入 基于节点的控制 (Node-based Control) 和 实时预览 功能。
• 局部重绘与音频混录： 用户或许能够选择一个角色并修改其动作或对话情感（例如，从愤怒转为恳求），同时保持背景音乐和环境不变。

对比：Seedance 2.0 与竞争对手

如何获取 Seedance 2.0：硬件挑战

1.5 Pro 的技术文档强调，虽然优化使速度提高了 10 倍，但跨越到 Seedance 2.0 的"世界模型"能力将成倍增加显存 (VRAM) 和计算需求。

对于大多数用户来说，由于巨大的多模态处理负载，在本地运行 Seedance 2.0（即使是在 NVIDIA RTX 4090 上）也极有可能是无法实现的。

解决方案：Atlas Cloud

Atlas Cloud 已为此次发布做好准备。我们已经集成了整个 Seedance 模型系列，并将在 Seedance 2.0 发布 第一时间 (Day 0) 提供支持。

• 零配置部署： 无需复杂的 Python 或 CUDA 设置即可访问 Seedance、可灵 (Kling) 和类似 Sora 的模型。
• 弹性计算： 瞬时扩展您的 GPU 算力。按秒计费，渲染长而复杂的视频，无需烧毁您的本地硬件。
• API 访问： 开发人员可以在发布后立即通过 Atlas Cloud API 将 Seedance 2.0 的能力直接集成到他们的应用程序中。

不要让硬件限制您的创意。 [注册 Atlas Cloud] 以确保获得 2 月中旬 Seedance 2.0 发布的首批访问权限。

如何在 Atlas Cloud 上使用

Atlas Cloud 让您可以 并排使用模型 —— 首先在游乐场 (playground) 中尝试，然后通过统一的 API 调用。

方法 1：直接在 Atlas Cloud 游乐场中使用

Seedance 1.5 Pro

Seedance 1.0 Pro

方法 2：通过 API 访问

步骤 1：获取您的 API 密钥

在您的 控制台 中创建一个 API 密钥并复制以备后用。

步骤 2：查看 API 文档

在我们的 API 文档 中查看端点、请求参数和身份验证方法。

步骤 3：发送您的第一个请求（Python 示例）

示例：使用 Seedance 1.5 Pro 生成视频：

plaintextCopy
1import requests
2import time
3
4# Step 1: Start video generation
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": "Use the provided image as the first frame.\\nOn a quiet residential street in a summer afternoon, a young girl in high-quality Japanese anime style slowly walks forward.\\nHer steps are natural and light, with her arms gently swinging in rhythm with her walk. Her body movement remains stable and well-balanced.\\nAs she walks, her expression gradually softens into a gentle, warm smile. The corners of her mouth lift slightly, and her eyes look calm and bright.\\nA soft breeze moves her short hair and headband, with individual strands subtly flowing. Her clothes show slight natural motion from the wind.\\nSunlight comes from the upper side, creating soft highlights and natural shadows on her face and body.\\nBackground trees sway gently, and distant clouds drift slowly, enhancing the peaceful summer atmosphere.\\nThe camera stays at a medium to medium-close distance, smoothly tracking forward with cinematic motion, stable and controlled.\\nHigh-quality Japanese hand-drawn animation style, clean linework, warm natural colors, smooth frame rate, consistent character proportions.\\nThe mood is calm, youthful, and healing, like a slice-of-life moment from an animated film.",
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# Step 2: Poll for result
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("Generated video:", result["data"]["outputs"][0])
37            return result["data"]["outputs"][0]
38        elif result["data"]["status"] == "failed":
39            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
40        else:
41            # Still processing, wait 2 seconds
42            time.sleep(2)
43
44video_url = check_status()