要论最近最火的AI视频生成模型，无疑就属字节豆包了。

也就是字节一口气亮出的PixelDance模型和Seaweed模型。

而且大家都说效果好，那这不就得亲自测试一波喽，而且是直接上难度的那种——

最近抖音里很多人都在模仿林黛玉哭泣，我们不妨用“全字节系的AI”来制作一支《红楼梦》的MV。

然后啊，效果简直就是一个大写的万万没想到！话不多说，直接展示成果：

不论是生成的多人物、画面的质量，甚至是故事情节，豆包的视频可以说是相当有《红楼梦》那味儿了。

而也正如刚才提到的，打造这支MV背后的AI，统统都是字节系。

现在我们就来一一拆解细节步骤。

第一步，用豆包查询《红楼梦》中的经典片段原文，作为生成图片的Prompt。

例如王熙凤出场的名场面，豆包给出了这样的答案：

第二步，我们直接用《红楼梦》中的原文片段，“喂”给字节的即梦，让它先生成一幅画。

例如我们采用的Prompt是：

红楼梦，只见一群媳妇丫鬟围拥着一个人从后房门进来。这个人打扮与众姑娘不同，彩绣辉煌，恍若神妃仙子：头上戴着金丝八宝攒珠髻，绾着朝阳五凤挂珠钗；项上带着赤金盘螭璎珞圈；裙边系着豆绿宫绦，双衡比目玫瑰佩；身上穿着缕金百蝶穿花大红洋缎窄裉袄，外罩五彩刻丝石青银鼠褂；下着翡翠撒花洋绉裙。一双丹凤三角眼，两弯柳叶吊梢眉，身量苗条，体格风骚，粉面含春威不露，丹唇未启笑先闻。

所有生成的图片如下所示（左滑查看下一张图）：

第三步，将生成的图片丢给豆包PixelDance模型，再附上一句Prompt，让它生成视频片段：

中间的女子开怀大笑，性情豪爽地往前走，旁边众人微笑慢慢低头并为这个女子让路。

（当然，也可以继续用《红楼梦》的原文作为Prompt。）

采用相同的方法，逐个生成其它视频的片段。

再例如下面这个片段，Prompt是这样的：

右边女生默默哭泣，抬手捂住嘴。镜头切换，特写女生的脸，眼睛里留下眼泪。镜头切换，近景，左边人物痴痴看向女生，眼神中满是怜爱。

第四步，用基于豆包音乐模型的海绵音乐，生成1分钟的视频BGM，而且Prompt极其简单：

红楼梦，悲伤，大气。

一曲《梦断红楼殇》就诞生了：

第五步，将最终的6个视频和BGM统统导入字节的剪映，对视频做一个剪辑，就大功告成了！

不难看出，现在已经是人人都可以打造MV了，并且步骤和方法也相当简单，只需联动一下字节系的AI们：

豆包（豆包语言模型）、即梦（豆包文生图模型）、豆包视频生成模型PixelDance、海绵音乐（豆包音乐模型）、剪映。

而在整个过程中，视频生成，无疑是最为关键的步骤。

但有一说一，AI版《红楼梦》中的视频片段，还并没有完全展现豆包PixelDance模型的全部真实实力。

视频生成，已经步入影视级

这次豆包在发布视频模型之际，把它的能力归结为了四个点：

• 精准的语义理解，多动作多主体交互
• 强大动态和炫酷运镜并存
• 一致性多镜头生成
• 多风格多比例兼容

或许光看文字不能很直观地感受，接下来我们就一一对这四个特点做深入解读。

精准的语义理解，多动作多主体交互

若是纵览目前市面上的视频模型，其实大多数产品只能完成简单指令单一动作，而豆包PixelDance模型可以说是把AI对于Prompt的理解能力拉上一个高度。

不仅如此，豆包PixelDance模型还能把故事延展开来（时序性多拍动作指令），以及哪怕参考图片中没有的人物，也可以通过语言的方式生成。

例如下面这段Prompt：

小朋友笑着笑着就哭了，镜头缓缓拉远，他的母亲走过来安慰他。

最初的图像仅有小朋友的脸，但生成的视频很好的满足了Prompt中的所有要求。

再如：

特写一个中国女人的面部。她有些生气地戴上了一副墨镜，一个中国男人从画面右侧走进来抱住了她。

由此可见，不论Prompt多复杂，豆包PixelDance模型是可以hold住的。

强大动态和炫酷运镜并存

复杂的动态和运镜，也一直是视频生成的难点之一。

这是因为真实的动态往往涉及到对物理规律的准确模拟，在复杂动态场景中，多个物体的相互作用会使物理模拟变得极为复杂。

对于人物的动作，还需要模拟人体的关节运动和肌肉变形。

复杂的动态和运镜通常会带来光影的变化，而准确地计算光影效果是一项艰巨的任务。光线的传播、反射、折射等现象都需要进行精确的模拟。

动态场景中的光源也可能是变化的，如太阳的位置随时间变化、灯光的闪烁等。这就需要实时计算光线的强度、颜色和方向，以确保画面的光影效果真实自然。

而这些种种的挑战到了豆包PixelDance模型这里，似乎就不再是难事。

例如在下面这个视频中，男子在冲浪的过程被生成的可谓是相当逼真，就连浪花、光影、人的动作、发丝等等，都与现实非常贴近：

再如下面这个快速穿越自然的场景，光影的交错、物理的规律都拿捏的非常精准，宛如科幻大片的片段：

一致性多镜头生成

一致性和多镜头，同样也是此前AI视频生成被人们诟病的一点，甚至人类都开始模仿起了AI们的鬼畜。

例如本来上一个画面还是人物A，下一个画面就变成了人物B，甚至连性别和物种都有可能被篡改……

那么豆包PixelDance模型的表现又是如何呢？我们直接来看效果：

第一个画面是小女孩面对死神，镜头一转给到女孩的时候，豆包PixelDance模型生成的内容不论是发型还是着装等细节，都保持了一致。

即使面对更加复杂的场景、镜头切换，也是没有问题：

多风格多比例兼容

当然，风格的多变，是每个视频生成模型的“必修课”，豆包PixelDance模型也是如此。

例如黑白大片风：

再如日漫风格：

而且从这两个例子中，我们也不难发现豆包PixelDance模型对于生成视频的比例也是可控的。

更具体而言，豆包PixelDance模型支持包括黑白，3D动画、2D动画、国画、水彩、水粉等多种风格；包含1:1，3:4，4:3，16:9，9:16，21:9 六个比例。

嗯，是一个多变且较为全能的选手了。

那么接下来的一个问题是：如何做到的？

对于豆包视频模型的能力，在发布会上，针对刚才我们所展示的前三项能力，分别对应的技术是这样的：

高效的DiT融合计算单元、全新设计的扩散模型训练方法，以及深度优化的Transforemer架构，便是“炼”出豆包PixelDanca模型背后的三大技术杀手锏了。

不过对于各个视频生成产品的效果，“什么样的才算好？是否有什么标准？”这一问题，在量子位与火山引擎总裁谭待交流过程中，他表示：

视频生成并不像语音生成一样，有非常标准且综合性的Benchmark等。但整体来看也有几点内容可以作为判断标准。

一是对复杂指令遵循，这就非常考验视频模型对语义的理解能力，从豆包PixelDance模型的效果来看，是符合这一点要求的。

二是多镜头切换和保证一致性，这也是保证视频最终效果的重要因素。

而纵观整场豆包的发布会，视频模型也只是新发布的动作之一。

不只有视频模型

除了豆包视频模型之外，这次字节还发布了2个重磅产品。

首先就是豆包音乐模型。

正如我们给AI《红楼梦》做BGM时所演示的那般，生成歌曲，Prompt只需简单的几个字就可以，只要关键字到位，那么歌曲的情感也能精准拿捏。

除此之外，豆包音乐模型还提供了10余种不同的音乐风格和情绪的表达，人声也几乎与人类无异。

其次就是豆包同声传译模型。

这个模型的效果可以说是媲美人类的同传了，可以边说边翻译，实时沟通完全没有障碍；而且在翻译的准确性和人声自然度方面也是更上一层楼，可以很好的应用在各种需要同传的场景。

最后，豆包通用模型的能力，这次也得到了大幅的提升：

至此，字节的豆包大模型家族就变得更加壮大了起来，可以一起来看下现在的全景图：

然而，阵容的庞大还是只是一面，更重要的是，豆包家族的模型们是已经被广泛地使用了。

据了解，截至到9月，豆包大模型的日均tokens使用量已经超过1.3万亿，4个月的时间里tokens整体增长超过了10倍。在多模态方面，豆包·文生图模型日均生成图片5000万张，此外，豆包目前日均处理语音85万小时。

这组数据也从侧面反映出了模型的效果，毕竟只有好用才能会被大众所接受；这也再次印证了豆包模型最初发布时所提出的那句“只有最大的使用量，才能打磨出最好的大模型”。

也可以视为豆包“左手使用量，右手多场景”的方式反复打磨后的一次正确的验证；而在验证过后，字节此次也亮出了他们在大模型上的发展之路，即先To C，再To B。

正如谭待所说：

只有在To C上把效果做到极致，我们才会让模型在To B领域去上岗。

不仅如此，随着大模型价格战的拉响，豆包模型的价格也是一降再降，由此也可以预见大模型发展的一种趋势——

成本已不会阻碍创新之路。

那么对于豆包模型接下来的发展，是值得期待一波了。

One More Thing：

说到“全字节系AI”，除了做AI版《红楼梦》MV的工具全是字节产品之外，这篇文章还是在飞书里写的。

最后，一句土味“情话”ending本文：

字节大舞台，有AI你就来～

— 完 —

文章来源“量子位”，作者“金磊”