2026 年 2 月 21 日，大年初五。
今早刚从新加坡回来，下午我基本没出门，连续把 Seedance 2 拉高强度跑了几轮。跑完最直接的体感是：
它真的很像我在 2025 年 9 月 30 日正式发布后深度使用的 Sora 2。
对比视频见文中第四部分（靠近文末），可直接播放，不用跳外链。若无声请手动开启音量，体感更强。
核心结论先放前面：Seedance 2 在 10 秒内，分镜转换和人物一致性体感上已经不输 Sora 2，甚至在我的这批中文广告样本里局部更好；但超过 10 秒，稳定性开始明显下滑。
如果你时间不多，先看这 3 句：
- 10 秒内：Seedance 2 在这组中文广告任务里略胜一筹。
- 超过 10 秒：三家都会掉，但 Seedance 2 的下滑更明显。
- 同题材体感：Veo 3.1 和 Sora 2 在同一梯队。
一、为什么我会说它“像 Sora 2”，甚至局部超过
我不是用一句提示词就下结论，而是把它放在“同人物、同产品、同分镜约束”的条件下反复跑。
这次我用的是九宫格分镜参考图（先由 nano-banana-pro 设计），要求镜头严格按“从左到右、从上到下”执行：
在这个设定下，Seedance 2 有两个点让我很意外：
- 分镜执行很听话：镜头顺序整体可控，尤其前半段的推进感和动作衔接很顺。
- 人物锚定更稳：前 8-10 秒里，脸型、发型、衣着和产品持握关系都比较稳定。
这两个点，恰好就是我在 Sora 2 正式发布后密集使用时最看重的能力。
二、我怎么测的（可复现，不靠“感觉”）
2.1 测试流程、样本与时长
我这次不是直接丢一句视频提示词，而是先做了“分镜设计 → 视频生成”两段式流程。
第一步，先用 nano-banana-pro 生成九宫格分镜设计：
01-09 共 9 条分镜提示词，统一约束为：
- 竖屏 9:16、春节红灯笼与“福”字场景
- 同一人物身份（深蓝西装）持续一致
- 同一产品包装（Friso Prestige 皇家美素佳儿 3段）持续一致
- 镜头从中景持罐、前推、近景口播、特写、手势讲解到最终 Hero 收束
对应分镜产物（由该提示词直接生成）：
shot_01.jpg ~ shot_09.jpg
storyboard_9grid_product.jpg
第二步，把这套分镜图作为镜头锚点，分别生成 10 秒和 15 秒版本，再做横向对比。
本次保留三条关键样本（一个 10 秒基准 + 两个 15 秒复核）：
| 样本 | 文件（简写） | 时长 | 角色 |
|---|---|---|---|
| A | ...7523...mp4 |
10.05s | 短时稳定性基准 |
| B | ...8699...mp4 |
15.07s | 长时段主对照 |
| C | ...9051...seedance2-fast.mp4 |
15.07s | 长时段复核样本 |
ffprobe 校验结果：A=10.053991s，B=15.069751s，C=15.069751s。
2.2 观察指标
我只看三项核心指标，每项满分 10 分：
- 分镜顺序保持：是否按九宫格节奏推进，镜头语义是否跑偏。
- 人物一致性：脸、发型、体态、服装、持物关系是否稳定。
- 幻觉控制：字幕错字、品牌字形漂移、产品结构变形是否可控。
10 秒样本（A）接触图：
15 秒主对照样本（B）接触图：
15 秒复核样本（C，fast）接触图：
末段帧对照（左：10 秒末段，右：15 秒末段）：
Google Veo 3.1 的 15 秒同题材对照接触图：
这四组图放在一起看，结论会更直观：10 秒段基本稳，15 秒段在人物细节、产品字样和后段构图上的漂移会明显增加。
我的主观评分（用于横向对比，不是学术基准）：
| 指标 | 10 秒（A） | 15 秒（B） | 15 秒（C） |
|---|---|---|---|
| 分镜顺序保持 | 9.0/10 | 7.0/10 | 7.0/10 |
| 人物一致性 | 8.5/10 | 6.5/10 | 6.0/10 |
| 幻觉控制 | 8.0/10 | 5.5/10 | 5.0/10 |
三、10 秒为什么像一条“隐形边界”
这部分是我基于样本和公开资料做的工程推断（不是官方定论）：
-
短时段更容易锁住身份特征
10 秒以内，模型可以把算力预算更多放在局部细节和关键动作上。 -
长时段会放大“时序漂移”
超过 10 秒后，镜头数量增加，状态传播链变长，人物与产品细节更容易累积误差。 -
品牌文字是最脆弱环节
在后段你会看到更明显的字形漂移、错字和密集文字糊化，这在中文商业视频里尤其敏感。
同样方法下，我把 Google Veo 3.1 也跑了同题材对照，再和我在 Sora 2 的同类输出体感做横向看，10 秒这个边界依然成立：越往后段，人物和文字的一致性越容易漂移。
四、和 Google Veo、Sora 2 对比：Seedance 2 为什么略胜一筹
对比基线：Veo 为同分镜同提示词的本地对照；Sora 2 为我在 2025-09-30 正式发布后、同类分镜口令任务下的历史实测体感。
（Seedance 与 Veo 统一指令）九宫格1-9镜头按“左到右、上到下”顺序；生成 9:16 / 10s / 24fps 写实商业广告。
人物、服装、手持产品、春节场景保持一致；禁止水印、乱码、错字、手指异常、脸部变形、包装错误。
镜头节奏：托罐开场→点头特写→推罐展示→轻拍罐盖→产品特写→侧身指向→吉祥物互动→拜年动作→全景收尾。
口播（普通话男声，温暖有力量）：骏马迎新岁，守护宝宝成长。/ 皇家美素佳儿3段，源自百年牧场。/ 含乳铁蛋白与多重营养，给宝宝更安心防护。/ 皇家美素佳儿。
如果你只想看结果，先看下面这段对比视频：
| 维度 | Seedance 2（本次实测） | Sora 2 | Google Veo 3.1（本地对照） |
|---|---|---|---|
| 分镜跟随度 | 高，中文镜头口令执行更紧 | 高，Storyboard 能力成熟 | 中高，偶发“语义到动作”偏移 |
| 人物一致性（前10秒） | 更稳 | 稳定 | 稳定但波动略大 |
| 人物一致性（>10秒） | 明显下降 | 下降（相对平滑） | 下降 |
| 产品与中文字可读性 | 前段可用、后段易漂 | 可用，仍需后期兜底 | 可用但后段更容易糊 |
| 综合体感 | 略胜一筹 | 同一梯队（与 Veo 接近） | 同一梯队（与 Sora 接近） |
五、给要落地商单/内容号的实操建议
我现在的建议很直接：
- 把单段严格卡在 8-10 秒，别硬拉 15 秒一镜到底。
- 长片拆段生成：先出
8s，再出7s，最后拼接。 - 品牌文字后期做：模型负责动作和镜头，字幕/标语交给后期，减少翻车率。
- 人物一致性要做“锚点回拉”：每段开头都给一次明确人脸+服装+持物姿态。
六、最后一句
大年初五这一轮深度使用后，我的判断是：
Seedance 2 已经进入“短视频广告可实战”阶段。
但它现在更像一个“百米冲刺型选手”而不是“马拉松选手”： 10 秒内非常能打，10 秒外就要靠工程化拆分和后期兜底。
如果你现在就要出效果，别纠结“谁绝对最强”，先把工作流做成： 短段稳定生成 + 分段拼接 + 后期收口。
参考资料（官网/官方）
- Seedance 2.0 Launch（ByteDance Seed）
https://seed.bytedance.com/tech/seedance2_0_launch - Seedance 2.0 Product Page（ByteDance Seed）
https://seed.bytedance.com/en/tech/seedance2_0 - Seedance 1.0 Technical Report（arXiv）
https://arxiv.org/abs/2506.09113 - Introducing Sora 2（OpenAI）
https://openai.com/index/sora-2/ - Sora Release Notes（OpenAI Help Center）
https://help.openai.com/en/articles/9957612-generating-videos-on-sora
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