即梦Seedance2

即梦 Seedance2.0 深度解析 20260210 摘要 CDS 2.0 通过统一多模态架构，融合文字、图像、音频和视频帧进行训 练，提升了语义理解和生成效果，尤其在初始提示词的精确度要求上有 所降低，更易于广泛应用。 CDS 2.0 采用多镜头技术，优化了分镜切换和面部主体锁定，提高了视 频的整体一致性和观感，同时引入奖励模型，增强了视觉细节的物理合 理性和美感。 与其他视频生成模型相比，CDS 2.0 在统一多模态架构、情绪控制性、 多镜头技术和奖励模型引入方面具有独特优势，提升了初次生成效果和 整体视频质量。 视频生成领域的技术挑战在于将 TIT 架构扩展为面向多模态领域的 DIT 架构，并引入时间层次，以实现对视频每一秒钟的精细控制，同时扩大 数据和参数量以提升模型规模。 降低视频生成推理成本的关键在于优化参数计算，例如通过同时处理音 频特征和画面，并结合输入提示进行变形处理，从而在不增加参数量的 情况下降低成本。 Q&A CDS 2.0 模型在视频生成领域有哪些显著进步和优势？ CDS 2.0 模型在视频生成领域的显著进步主要体现在精确控制性和生成速度上。 传统的视频生成方法通常依赖于将文本转 ...