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悲报，经过反复测试，在豆包、即梦等产品侧，Seedance 2.0已经彻底砍掉真人素材生成的能力了，跟詹姆斯打篮球暂时成了绝唱，用文字提示词指定出现某个公众人物也不行。
唯一的例外是上传自己的形象，这个没有版权问题，但为了确保是「自产自销」，必须用手机摄像头去做录音录像的本人校验，才能通过，还原度很高，也有些新的玩法出来。
这大概是字节未曾想到的变故，而且存在一种「痛并快乐着」的因果关系：如果Seedance 2.0没有这么火，那它反而不会引起过高的注意力……
比如你们看其他的视频模型一直都能复刻真人角色，但只有Seedance 2.0被推到了风口浪尖，只能说强大本身就是一种责任，弱者才不需要自我限制力量。
少了乐趣，多了安全，这也不是坏事，历史总在钟摆式的前进，创作者的野路子可能需要往回收收了，我是觉得，要是可以借着这个机会，在AI视频领域磨出一个类似Copy Left的原则出来，就很有价值了。
就是苦了字节的产品，做好风控不容易，可能会误伤，肯定也会有无数人在尝试绕过限制，这是考验应对效率的时候，我看到即梦已经在推「分身合拍」的新功能了，连着4个版本更新都是在跟着模型能力的提升去开脑洞。
即梦甚至买了「爱乐之城」的版权，在今天——也是情人节——做了一套模板，情侣用户可以一键穿越到洛杉矶，跳完那段经典的双人舞，可以说是非常努力了。
要知道，在此前6个月，即梦的更新公告全都是一模一样的「修复问题，提升体验」⋯⋯没有金刚钻，还真揽变了瓷器活。
从实际情况来看，好莱坞、迪士尼、NBA的版权诉求是真的，广大网友痴迷同人创作的热情也是真的，后者从文字时代就已经源远流长了。以至于在迪士尼说Seedance 2.0侵权时，评论区高赞回复是个反讽：「用Pr画了个美国队长，好害怕，不会被告吧。」
如何在尊重版权和支持创作之间找到属于工具的平衡，是Seedance 2.0必须面对的功课，但显然不仅是它的问题。
大模型厂商应该赶紧带头摸着石头过河，看看有没有机会促成新的分配方案出炉。
这方面我觉得AI音乐走得要比AI视频快很多——大概是版权集中度更高的原因——像是华纳、环球都开放了授权协议，可以拿到30%的AI作品收入，其中7成分给艺人。
不管如何，变化已经开始了，就不会永远停下。
先过完年再说吧。
唯一的例外是上传自己的形象，这个没有版权问题，但为了确保是「自产自销」，必须用手机摄像头去做录音录像的本人校验，才能通过，还原度很高，也有些新的玩法出来。
这大概是字节未曾想到的变故，而且存在一种「痛并快乐着」的因果关系：如果Seedance 2.0没有这么火，那它反而不会引起过高的注意力……
比如你们看其他的视频模型一直都能复刻真人角色，但只有Seedance 2.0被推到了风口浪尖，只能说强大本身就是一种责任，弱者才不需要自我限制力量。
少了乐趣，多了安全，这也不是坏事，历史总在钟摆式的前进，创作者的野路子可能需要往回收收了，我是觉得，要是可以借着这个机会，在AI视频领域磨出一个类似Copy Left的原则出来，就很有价值了。
就是苦了字节的产品，做好风控不容易，可能会误伤，肯定也会有无数人在尝试绕过限制，这是考验应对效率的时候，我看到即梦已经在推「分身合拍」的新功能了，连着4个版本更新都是在跟着模型能力的提升去开脑洞。
即梦甚至买了「爱乐之城」的版权，在今天——也是情人节——做了一套模板，情侣用户可以一键穿越到洛杉矶，跳完那段经典的双人舞，可以说是非常努力了。
要知道，在此前6个月，即梦的更新公告全都是一模一样的「修复问题，提升体验」⋯⋯没有金刚钻，还真揽变了瓷器活。
从实际情况来看，好莱坞、迪士尼、NBA的版权诉求是真的，广大网友痴迷同人创作的热情也是真的，后者从文字时代就已经源远流长了。以至于在迪士尼说Seedance 2.0侵权时，评论区高赞回复是个反讽：「用Pr画了个美国队长，好害怕，不会被告吧。」
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情人节不谈恋爱，谈谈技术， 美女换装一直是 AI 视频里的一生之敌 要么衣服换了脸崩了， 要么脸还在，衣服像贴纸一样飘， 但这波 Seedance 2.0 的表现， 确实让我手里的显卡烫得心服口服， 来吧，给你 10 秒 黑丝包臀裙的心动暴击， 这几套私房装扮要是不能打动你来找我😉
@aigc1024
@aigc1024
Dario访谈中的原话：最让他惊讶的是，尽管技术在按指数级爆发，公众却还在讨论传统的无聊议题，完全没意识到巨变将至！
从 Model Card 来看， Seed2.0 非常强调真实世界任务，猜测其算法团队内部已经彻底摒弃了「刷分」这类自欺欺人的操作。
像之前推出的 Seedance 2.0 这种模型，好就是好，根本不需要跑分作为支撑。
清晰的自我认知，是技术进步的先决条件。
以下内容翻译自官方发布的 Model Card：
需要注意的是，Seed2.0 系列与国际前沿大语言模型（LLMs）仍存在差距...
Seed2.0 系列在编码方面与 Claude 相比存在相当大的差距（considerable gaps）， 以 SWE-Evo 和 NL2Repo 为例。
Seed2.0 系列在与用户体验密切相关的长尾知识方面与 Gemini 相比存在相对明显的差距（relatively obvious gaps）， 以 SuperGPQA 和 SimpleQA-Verified 为例。
