PixelDance视频生成模型

PixelDance是由字节跳动研发的一种视频生成模型，于2024年发布。

核心技术

• 基于潜在扩散模型：PixelDance的核心技术是将传统的2D UNet模型扩展为3D变体，在时序生成方面有了更大的灵活性。通过设置时间注意力层，模型能够在生成每一帧视频时，保持不同时刻之间的联系，并且这一切依赖于来自各类源的视频数据，这不仅提高了生成视频的多样性，也为其生成的高一致性提供了保障。
• 指令注入机制：采用文本指令伴随首尾帧图像指令进行视频生成的指令注入机制。在整个训练过程中，模型被设计为优先遵循首帧指令，但在推理的最后阶段，尾帧指令则作为生成视频的引导，这种方式让视频生成不仅精准，还富有故事性。

模型特点

• 性能提升显著：在MSR - VTT和UCF - 101公开数据集上，PixelDance取得了非常显著的性能提升。利用图像先验知识的方法，能够生成一些高质量的视频内容，在生成长视频方面的性能超越了现有的视频生成技术，尤其在保持时间一致性和视频质量方面取得了显著的进展。
• 高动作多样性：其具有显著更大的特征空间和更强的动作多样性，能够处理包含人物复杂连续动作、多镜头组合和运镜控制等任务，表现出色地应对复杂动作与炫酷特效.
• 多种模式与输入：有基础模式和高级魔法模式两种。基础模式下用户只需要提供一张指导图片和一段文本描述，就能生成有高度一致性且有丰富动态性的视频；高级魔法模式需要用户提供两张指导图片和一段文本描述，可以更好地生成更有难度的视频内容。并且它能够处理真实风格、动画风格、二次元风格、魔幻风格等多种风格的输入图片，人物动作、脸部表情、相机视角控制、特效动作等方面也能很好地完成.

应用场景

在诸多应用场景表现良好，比如可根据用户预设的故事，制作出每个场景和对应的动作，无论是真实场景还是虚幻场景，都能生成细节丰富、动作丰富的视频，适用于影视创作、广告传媒、短视频、直播、电商等众多场景，对剧情创作也非常友好。

Seaweed视频生成模型

Seaweed是字节跳动自研的视频生成模型，同样于2024年发布，它面向平台用户的开放使用标志着字节跳动在AI视频领域的重要探索成果。

核心技术与架构

• 基于DiT架构：基于DiT（Diffusion Transformer，扩散模型的一种）架构，使模型能实现大幅度运动画面流畅自然，这一架构为模型带来了特殊的优势，让视频在生成时有着更好的画面流畅性与视觉效果的基础.

模型特点

• 生成效率优势：Seaweed的标准版在生成效率方面有较为明显的优势。测试显示，该模型仅需60s就能生成时长5s的高质量AI视频，大幅领先于国内业界3 - 5分钟的前沿水平.
• 画面美感与真实感并存：经过剪映、即梦AI等业务场景的打磨和迭代，具备专业级光影布局及色彩调和，使得画面视觉极具美感和真实感.

应用场景

可应用于广泛的场景如游戏视频制作、短视频内容创新、动画设计等场景。无论是对于个人创作者还是专业团队，在生成具有视觉质量的短片方面能够有效降低创作门槛，吸引更多观众提升内容的可观看性和分享度。

PixelDance与Seaweed的对比

性能与效果维度

• 动作完成能力：在人物复杂连续动作方面，PixelDance表现突出，能在10s内完成3个连续动作，而Seaweed受限于5s的生成时长不能很精准的表现出如【摘下墨镜】后【向前走】这样的连续动作，不过Seaweed人物动作的自然度和眼睛的补足做的还不错。
• 多镜头组合能力：PixelDance在多镜头组合方面是顶级的，能够在单次生成的视频里很好地呈现不同角度的镜头切换；Seaweed整体动作流畅度和幅度是足够的，但在复刻PixelDance案例时，多次尝试未能做到镜头切换的效果.
• 运镜控制能力：PixelDance能够通过prompt精准的控制镜头运动的轨迹，如实现【360度环绕】从【侧脸】到【正脸】，最终落点在人物的面部特写；Seaweed虽然实现了【360度】环绕似的运动，但是没有镜头远近的变化，也没有落点在人物的面部特写上.

效率维度

• 生成速度不同：Seaweed生成效率较高，60秒可生成5秒的视频；而PixelDance在标准模式下时长可达10秒。这表明二者在不同时长需求场景下各有优势，如果需要快速生成较短时长的视频，Seaweed可能更合适，如果需要相对较长且更复杂的视频内容，PixelDance或许更能胜任。

输入与功能侧重

• 指令输入方式不同：PixelDance使用文本指令伴随首尾帧图像指令注入机制，而Seaweed虽未见此类特别强调的指令输入方式，但从其能力看也有自己在图片输入场景下的优势，如在图生视频场景体现出较好的首帧一致性，可以保持与用户输入图的一致性、色彩等细节还原。
• 功能独特性不同：PixelDance的功能重点更偏向于对复杂动作、镜头组合和运镜控制等；Seaweed模型则在画面的光影布局、色彩调和、画面的稳定与流畅方面有自己的特色。

PixelDance和Seaweed视频生成模型的应用案例

PixelDance的应用案例

• 影视创作方面：在影视中，可以根据预设的情节脚本，当输入包含人物在不同情绪状态下的文本描述以及对应的首尾帧图像，比如特写一个女人的面部有些生气，戴上了一副墨镜，这时一个男人从画面右侧走进来抱住了她，PixelDance能够按照指令的时序去完成连续的动作，多个主体之间能够顺畅交互并且人物表情能准确传达指令情绪，完成影视剧情片段的创作。
• 广告传媒方面：例如在为一款汽车制作广告时，可以提供一张汽车在起始场景（如在城市繁华街道起点）的图片为起始帧，结合一段展现汽车性能、外观吸引点的文字描述，如“汽车飞驰在街道上，炫目的外观吸引路人目光，瞬间加速超车”，并可以选择再提供一张汽车到达目的地（如在山顶眺望城市）的图片为尾帧，PixelDance则能够生成一个汽车从街道起步到开上山头的视频，视频中可以包含复杂的运镜，如跟随汽车的360度环绕，镜头的拉近推远，多主体像行人与汽车的互动等，很好地展示汽车的特点，用于广告推广。
• 短视频创作方面：对于一些搞笑短视频创作，创作者可以给出如一个人搞笑表情的起始帧图片，配合一段描述这个人接下来发生一系列搞笑动作（如滑倒、爬起后又撞到杆子等）的文字内容，利用PixelDance生成具有搞笑剧情的短视频内容。

Seaweed的应用案例

• 游戏视频制作方面：在制作游戏宣传视频时，如果有一幅游戏中主角站在神秘城堡前的初始画面，通过输入关于主角进入城堡探索（如探索神秘宝藏、与怪物战斗等）相关的文本描述，Seaweed能够生成一段5秒左右游戏画面流畅自然，视觉效果真实且具有专业光影布局的精彩片段，用于游戏的宣传推广。
• 短视频内容创新方面：例如在美食短视频制作中，输入一张精美的美食摆在桌上的图片，加上一段介绍美食口感、烹饪过程等的文字描述，Seaweed能在较短时间内生成具有较高视觉美感的短视频，美食在画面中的呈现因良好的色彩调和显得更加诱人。
• 动画设计方面:动画设计初期概念验证阶段，输入一些简单的角色起始画面，配合关于角色动作、场景转换等的文字构思，Seaweed较快生成的动画视频可帮助设计师直观地感受设计方案的初步视觉效果以便快速调整创意方向。

PixelDance与Seaweed视频生成模型的优缺点分析

PixelDance的优缺点

优点

• 动作处理与镜头控制：在人物动作处理的能力上比较强，像复杂连续动作、多镜头组合、运镜控制等方面都是它的亮点。因为其较大的特征空间和动作多样性，可以高质量的完成复杂场景的构建以及多主体间复杂交互动作的呈现，这对于需要在视频中体现出复杂剧情、多角色互动或是有特殊运镜要求的创作场景非常有优势，如电影创作中的武打场面、追逐场景等都能得到较好的体现.
• 多种风格的适应与特效：能够处理多种风格（真实风格、动画风格、二次元风格、魔幻风格等）的输入内容并且在特效处理方面（人物动作、脸部表情、相机视角控制、特效动作等）有较好的表现，这使得它可以灵活应用于各种风格和创意需求的视频制作。无论是制作一部奇幻风格的微电影，还是简单的酷炫特效短视频都能满足需求.
• 独特的指令机制：它的文本指令伴随首尾帧图像指令的机制，既保证了视频生成的准确性，又能让视频富有故事性。通过优先遵循首帧指令进而参考尾帧指令，使得视频生成过程中不同时刻画面之间的联系有更好的逻辑性，在长视频制作时能够保持较好的时间一致性.

缺点

• 相对复杂的制作难度：由于其功能聚焦在多主体交互、复杂动作和运镜控制等高级特性上，对于普通用户或者初学者来说，使用起来可能会有一定的难度，需要更多的时间去理解和掌握如何有效地给出指令来实现自己想要的视频效果。
• 可能较长的生成时间：尽管具体的生成时间没有准确的数据表明长于Seaweed ，但是从它生成视频可以达到10秒并且包含更多复杂的动作和镜头效果来看，在硬件资源有限的情况下可能相比Seaweed会花费更多时间在生成视频上。而对于一些需要快速出片的场景可能会受到限制。

Seaweed的优缺点

优点

• 生成效率高：短短60秒就能生成5秒时长的高质量视频，这在效率方面是其很大的优势。尤其是对于一些对视频生成速度要求很高的短视频创作场景，如新闻资讯类短视频、即时热点的短视频反应等方面，可以快速地生成所需的视频内容投入使用.
• 画面视觉效果好：无论是其在光影布局、色彩调和方面的专业级处理能力，还是得益于DiT架构实现的大幅度运动画面流畅自然的特性，都为画面视觉效果带来了很高的分数。像商业广告、艺术短片等对于画面视觉美感要求高的场景下可以有很好的应用表现.
• 上手难度低：模型相对来说可能更偏向于基础视觉层面的高质量输出，没有PixelDance在动作、镜头组合等方面那么复杂的功能，可能对于普通用户来说更容易上手，对于不擅长处理复杂指令的创作者而言是比较友好的选择。

缺点

• 动作与镜头控制局限性：在人物复杂连续动作、多镜头组合以及运镜控制等方面的能力相对较弱。在需要体现多主体复杂交互动作、多样的镜头切换及精准运镜控制的场景下，如一些动作大片的片段生成或者情节复杂的故事性短视频创作时可能无法达到很高的要求.
• 功能相对单一性：主要集中在画面视觉效果的提升方面，模型的功能更多偏向于保证画面本身看起来更好看、更流畅自然，相比PixelDance在处理多种风格输入、多种特效动作以及故事逻辑生成等方面缺乏更多的特性。