Seedance 2.5 Expands Into Industrial Data Generation, but Costs Remain High

视频生成模型提供了第三条路径。模型只需参考少量高质量的先验数据，即可泛化生成大规模可训练数据—— Seedance 2.5 的多模态输入能力支持同时输入任务指令、环境照片和参考动作视频，直接输出符合物理规律的交互视频序列，无需人工精细建模。在具身智能场景中，该模型可生成透明及反射物体操作、动态导航、多视角协同等复杂训练数据，生成结果基本符合重力、碰撞、摩擦力、机器人关节运动约束等现实物理规律，而这些场景在传统仿真中需要专门编写光学折射和碰撞检测代码。 以透明物体操作为例，机器人学习抓取玻璃杯或金属零件时，需要理解光线在透明和高反射表面的扭曲规律。传统仿真中，这一效果依赖物理渲染引擎的精确参数调校，计算成本高且调试周期长。Seedance 2.5 生成的数据则直接包含这些视觉特征，且可通过条件输入更换环境光照和桌面纹理，一个基础动作可在数千种视觉变体下生成训练样本。 在自动驾驶领域，极限工况和 Corner Case 的数据覆盖是行业公认的难题，多家智能驾驶头部企业正在探索基于 Seedance 模型生成智能驾驶训练数据。暴雨、大雾、降雪等极端天气，以及光线反射、复杂交互与碰撞风险等场景的真实采集，不仅成本高昂且存在安全约束。Seedance 2.5 的可控编辑功能使工程师能够精准调整天气、车流密度、行人行为等变量，系统性构造训练集和评测集。其 30 秒单段生成时长已可覆盖复杂路口通行、变道并线等完整决策片段，使合成数据具备端到端训练价值。 王帅对此分析认为，当视频生成模型具备更强的物理规律理解能力后，其应用边界会进一步扩大，不仅服务于内容产业，也可能成为具身智能、机器人仿真、自动驾驶场景生成、工业设计验证等领域的重要基础能力。张立波则从技术演进角度补充，随着感知维度拓展和多模态迭代，模型有望在持续的交互反馈中建立对世界的动态建模。 [...] 从成本结构看，视频生成合成数据的边际成本趋近于算力消耗，而传统仿真和真实采集的边际成本则相对固定。这意味着，对于需要大量多样化样本训练数据的行业，视频生成模型的替代效应将随算力成本下降而加速显现。当前行业面临的限制主要在于生成结果的物理一致性——模型输出的视频序列是否完全符合真实物理规律，仍需人工抽检和验证。但随着模型能力的持续迭代，这一验证成本有望逐步降低。 简化企业内容生产流程 视频生成模型在实体产业的第二类应用

因此，Seedance选择直接给具身智能生成训练用的数据。 穹彻智能是做具身智能大模型的，以前训练机器人得靠实体机器人一台一台采集数据，不同机型、不同场景、不同任务，数据量需求大，采集成本高。 现在有了Seedance，直接用视频生成模型扩充训练数据，不用实体机器人逐一采集，就能生成适配不同机型的操作数据。机器人还没动，训练数据已经生成好了。 Seedance优化了物理规律、材质质感、运动轨迹。生成出来的画面跟真实世界拍的越来越像。用这样的数据训练出来的机器人，到了真实世界适应能力反而更强，因为它在虚拟世界里已经见过各种各样的极端情况了。 微分智飞走得更远。这家做飞行机器人的公司，把Seedance融入了飞行机器人应用，搞出了一套标准化、高难度的数据集生成流程。 在过去，障碍物闪避、室内自主寻路、智能目标锁定，甚至复杂镜头运动下的姿态调整，这些场景如果用真实无人机去测，成本高、风险大，还不一定能复现。 改用Seedance生成以后，想生成多少生成多少，想多极端有多极端。 具身智能这个赛道，大家都在抢数据，谁的数据多、数据质量高，谁的模型就跑得快。以前这条路是堵死的，数据只能靠真实场景一点点攒。现在有了AI视频生成，相当于开了个数据外挂。 同时，Seedance目前也进入到了工业培训环节。 徐工集团就是如此，他们把Seedance用在了工业操作培训和工序SOP视频生成上。 以前工人培训，要么老师傅带，要么拍教学视频，要么做3D动画。但是拍视频和3D动画不仅贵，后面想要升级、改变工序，那么整个视频就得重新拍。 现在用Seedance生成，输入一段文字描述，直接生成标准的操作演示视频。哪怕后面工序改了，改改提示词重新生成一遍就行。 [...] Seedance 2.5支持局部场景编辑。你指定要改的区域和内容，其他部分原封不动。换个产品、换个背景、换个手势，都可以定向修改，不需要从头再来。 还有时间戳控制。你可以精确指定第几秒发生什么事、镜头在什么时间切换、某个动作在第几秒出现。生成前可以通过prompt控制节奏，生成后可以针对指定片段进行修改。这对广告、短剧这种对时间精度要求高的场景，简直是刚需。 绿幕编辑也升级了。模型不只是简单地替换背景，它还会根据新场景的物理规则，重新渲染人物身上的效果，比如视频里衣服往哪边飘、头发怎么动、光影怎么打、步态节

能力升级说完了，说说钱的事。 　　无论是抽卡还是规模化制作，这都可能是很多人最关心的部分：即梦的标准会员每月 239 元，到账 2210 积分。生成一条 30 秒 720P 视频，单次消耗 780 积分。算一下：一条 30 秒的视频，成本大约 84 元。一个月的积分满打满算只够生成不到 3 条。 　　这还是每次一抽就满意的理想情况。实际使用中你大概率需要跑 2-3 次才能出一个真正能用的结果。也就是说，如果你想做一条满意的 30 秒成片，实际成本可能奔着两三百去了。 　　一个月的积分额度，认真做的话，可能就只够够产出一条。 　　虽然即梦目前有限时折扣，积分消耗最高打到 5.4 折，算下来一条大约 45 元，月配额能撑到 5 条左右。但折扣窗口不会一直在，按原价算的话，Seedance 2.5 对个人创作者来说还不算便宜。 　　当然，换一个角度想，以前想做一条 30 秒、有完整叙事弧线、有运镜有 BGM 的视频短片，找人拍摄加后期的报价至少四位数起步。 　　84 元做出来的东西如果真能直接用，性价比其实并不差。问题只在于：你得是一个真的「有活要干」的人，而不是随便玩玩——随便玩玩的话，这个价格会让你在每次按下生成按钮之前都犹豫一下。 　　但 Seedance 2.5 一个下午带给我的惊喜，仍然会有有种让我物超所值的感觉；因为这让我想起了 5 个月前我体验 Seedance 2.0 的时候，看到有人用一段话评价它：「当工具强大到一定程度，它就从你思考的对象变成了你思考的背景。你不会去想笔好不好用，你只会想我要写什么。」 　　用完 2.5，我觉得这句话需要更新一下。 [...] 这个能力主要面向两类需求。一类是品牌内容——你需要在一条视频里保持多个演员形象一致、视觉系统统一、场景美术风格稳定。以前这需要逐帧检查、反复重生成，现在一次性把参考素材喂进去就行。 　　另一类是影视前期制作的概念验证——导演可以把分镜、角色设定、参考镜头、背景音乐一股脑丢进去，直接看效果。 　　提示词： 　　让这张照片动起来，保持原图的光线和氛围，15 秒。 　　同步新增的还有白模和绿幕参考能力。即梦现在支持 Maya 和 Blender 插件唤起，可以用 3D 白模做预演，然后让 Seedance 2.5 把它「填充」成实拍质感的画面。这等于把 AI 视频生成直接接进了专

一 物理世界的数据荒 大语言模型所在的互联网环境与产业面对的数据环境并不相同。 大语言模型主要从互联网上的文本、图片和代码中学习，大量知识天然以数字形式存在。但机器人、自动驾驶等产业面对的则是物理世界，需要掌握物体的位置、形状和材质，理解动作轨迹、环境反馈，以及一项任务最终成功或失败的原因。 这些数据无法简单地从互联网中下载。 以机器人场景为例，一条机器人操作数据往往需要机器人本体、真实场地、操作人员和采集设备共同参与。机器人换一种形态、进入另一家工厂，或者面对不同尺寸和材质的物体，原有数据与新场景之间便可能出现偏移，模型的泛化能力也会随之下降。 越接近真实部署，企业需要覆盖的情况也越复杂。 机器人需要处理物体滑落、人员闯入、遮挡变化和设备故障等低频事件；自动驾驶同样需要暴雨、大雾、强光反射和突发碰撞等长尾场景。 这些情况很难依靠真实世界反复采集。行业面对的问题并非简单的“没有数据”，而是高质量、多样化、长尾且能够跨场景复用的数据难以规模化生产。 AI视频生成模型的出现，为行业提供了另一种数据生产路径。 视频天然记录了世界状态随时间发生的变化。模型在学习生成视频的过程中，也会学习物体如何运动、空间关系如何维持，以及动作之后可能出现怎样的结果。 对于机器人和自动驾驶等行业而言，AI视频模型生成的内容由此获得了新的用途。 企业可以通过AI视频生成模型快速改变背景、光照、障碍物、机器人形态和任务条件，生成现实中昂贵、稀缺或者难以主动制造的场景。 AI视频生成模型由此在真机采集和专业仿真之间，增加了一层更灵活、成本更低的合成数据，为机器搭建一座可以反复变化的“训练场”。 不过，机器人和自动驾驶等行业需要的是能够在较长时间内维持本体、物体与空间关系，完整表现一项任务从发生到结束的过程。 [...] 局部编辑则将单次生成进一步推进到批量生产。 过去的视频生成更接近一次性“抽卡”。某个商品、人物或者背景出现问题，整段视频往往都要重新生成。 Seedance 2.5可以在尽量保留整体镜头、动作和节奏的情况下，只修改局部元素，提高生成过程的可控性。例如同一个机器人抓取过程，可以更换物体的颜色、材质、尺寸和位置；同一道路场景，可以改变天气、光照、车辆和行人；同一条飞行路径，也可以不断调整障碍物的位置与数量。 当这三项能力连接起来后，Seedance 2

## Ruby Nian's Post ### Ruby Nian June 23 · Seedance 2.5的4K版本是貴到普通人哪有可能隨便無聊就按按生成，就算是職業的，如果不是背後有廠商或是廣告主，普通人使用AI創作時候都需要想一下的吧。 720p，15s，需要45積分，這個價差是26倍欸。 1200積分差不多台幣1000塊錢，也就是你抽一張卡就是1000台幣，一個好的作品，測試到可以使用，我抓最少抽五張卡就好了。也就是15秒的影片光消耗Credits就需要最少5000台幣的保底，更不用說實際執行下來，有時候一段影片你會測試超過10次以上（也就是說15秒光生成的費用就要10000台幣） 請AI也很貴的，我計算過我在公司目前一個月大概會消耗掉的Seedance credits介於£1200-£2500，如果換成這個新的Seedance 2.5，我不認為我們公司也有辦法讓我這樣去亂按欸。 雖然他有生30秒的選項，但按一次一雙鞋子就飛了，還是有點會按不下去吧🫠🫣感覺這跟什麼專業不專業沒有關係，跟有沒有金主爸爸比較直接關聯呢😂 May be an image of text that says '火山引擎︱FORCE FORCE 火山引罩 2026原动力大会 2026 FORCECOMFERENCE.SUMMER CECONFEN CON FE ONFERENC MENCE UMME មត Seedance Seedance2.5 2.5 巴开美' [...] Ruby Nian replied · 1 Reply Jenjen Chen 這真的很難讓creator to try and improve their AI skills, cuz the learning cost is so high. 未來會不會有一天hire一個人比用ai還便宜？ 5w Ruby Nian replied · 1 Reply Camus Wong 當然對大眾是不便宜，但商業來說只是雞毛蒜皮。大眾用不起就不要用了。做720 P就好。 5w 1

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