AI-Bild Fallstudien
Video Showcase
Explore stunning videos generated by Seedance 2
Generationenvergleich
Von Seedance zu Seedance 2
Vergleichen Sie das ursprüngliche Seedance-Modell mit der aufgerüsteten Seedance 2-Plattform – und entdecken Sie, wo alltägliche Videoproduktionsabläufe einen echten Schub erhalten.
Funktion
AI Image
Seedance 2
Example
Videoauflösung
AI Image
720p–1080p typische Ausgabe
Seedance 2
Native 2K-Ausgabe mit intelligentem Hochskalieren
2K-Auflösung
Visuelle Detailtreue
AI Image
Weichere Strukturen, gelegentliches Flackern
Seedance 2
Scharfere Details auf Frame-Ebene, sauberere Kanten, realistische Materialien und Lichteffekte.
Klarere Details
Generationsmodus
AI Image
Einzelbild-Ausgabe, ruckartige Bewegung
Seedance 2
Kinematografische Multishot-Sequenzen mit kohärentem narrativen Fluss und flüssigen Bewegungen
Mehrfachaufnahme
Eingabemodus
AI Image
Mehr wörtlich; hat Schwierigkeiten mit komplexen Szenen
Seedance 2
4D-multimodales Verständnis – Bilder, Videos, Audio und Text als kombinierter Kontext
4D-Multimodal
Unterstützte Seitenverhältnisse
AI Image
Begrenztes und striktes Verhältnisverhalten
Seedance 2
Anpassbare Layouts für 1:1, 4:5, 16:9, 21:9, 9:16 und mehr
Flexibler
Charakterkonsistenz
AI Image
Identität gleitet zwischen Clips hin und her
Seedance 2
Vollständige Konsistenz in allen Dimensionen: Figuren, Szenen, Beleuchtung und Bewegung
Volle Konsistenz
Videobearbeitung
AI Image
Grundlegende Bearbeitungen; sichtbare Artefakte
Seedance 2
Präzise regionale Bearbeitung mit szeneabhängigen zeitlichen Anpassungen
Präzise Bearbeitung
Audio-Generierung
AI Image
Keine Audiogenerierung
Seedance 2
Native Audio-Visuell-Synthese mit realistischer Lippensynchronisation
Native Audio
Referenzfähigkeit
AI Image
Gut für Prototypen
Seedance 2
Produktionsreif mit Referenzreplikation und Stiltransfer
Produktionsreif
Anwendungsfälle
AI Image
Schnelle Entwürfe und einfache Clips
Seedance 2
Kinokurze, Werbekampagnen, Social-Media-Inhalte, Musikvideos, Produktdemos
Professionelle Arbeitsabläufe
* Relative Verbesserungen basieren auf internen Tests und öffentlicher Dokumentation der zugrundeliegenden Modellfamilie; die tatsächliche Leistung kann je nach Eingabeaufforderung und Arbeitslast variieren.