对 Seedance 2 AI 视频生成模型的评估凸显了其与早期版本相比，对电影元素的更好理解。测试表明，虽然该模型在处理视觉连续性和光照方面表现良好，但在复杂物体的一致性和提示词过载方面仍存在困难。

  • 当提示词指定风格或情绪时，Seedance 2 能产生有意的摄像机运动并保持强烈的视觉氛围。
  • 短场景保持合理的连贯性，使该工具在概念开发、分镜设计和社交媒体内容创作中颇具实用价值。
  • 该模型未能始终如一地处理小物体、复杂的同步动作以及视频内的文本渲染。
  • 有效的提示词需要包含主体、动作、环境、摄像机运动、光照和时间安排的结构化简报。

该技术被认为已准备好用于早期实验阶段的职业用途，尽管人工判断对于最终编辑和质量控制仍然至关重要。