7 月 31 日，字节跳动正式发布新一代视频生成模型 Seedance 2.5。该模型在生成时长、多模态理解、编辑精度等维度实现全面升级，目前已上线豆包、即梦、扣子、小云雀等字节旗下产品，并将于近期通过火山引擎面向企业用户开放。

从今年 6 月火山引擎 FORCE 原动力大会上的首次亮相，到 7 月 31 日的正式发布，Seedance 2.5 的每一步进展都备受行业关注。这场升级的意义不止于参数提升，更重要的是，视频生成正从片段级输出走向更完整的创作流程，同时从内容产业延伸至制造、零售、机器人、自动驾驶等实体场景的真实生产流程，让创作拥有更大的想象空间，进一步释放生产力。

30 秒视频直出！四大能力跃迁

今年年初，Seedance 2.0 发布后引发行业热潮，迅速成为内容创作领域的热门生产力工具。但用户的期待也在同步升级，不再满足于 " 生成一个片段 "，而是希望 " 完成一段创作 "。

Seedance 2.5 延续了 Seedance 2.0 统一的多模态音视频联合生成架构，并且进一步升级长叙事能力、多模态参考能力和编辑能力，将视频生成从 " 能生成 " 推向 " 可修改、可迭代、可交付 " 的新阶段。

据介绍，Seedance 2.5 主要在四个核心方向上实现了关键突破：

其一，单次生成 30 秒，高保真时序延长。Seedance 2.5 支持单次视频生成时长上限从 15 秒直接提升至 30 秒，这意味着镜头表达将更加连贯，无需后期拼接即可呈现完整的情绪起伏与剧情推进。

（Seedance 2.5 对人物肤质、光影等细节的表现均有提升）

与此同时，Seedance 2.5 还具备高保真时序延长能力，可在保持人物、场景、镜头一致性的前提下，把短素材自然延展为更长成片，大幅提升创作效率与成片品质，尤其适配广告 TVC、影视创作、品牌故事片等对叙事完整度要求高的场景。

其二，全模态参考扩容至 50 个素材。Seedance 2.5 将输入素材上限提升至 50 个全模态素材，用户单次可输入最多 30 张图片、10 段视频和 10 段音频作为参考。创作者可以一次性投喂完整的角色集合、场景集合、参考镜头与参考音乐，模型综合理解后输出高度贴合创意意图的成片。

此外，Seedance 2.5 对复杂素材的稳定保持能力同步提升，专业级 3D 白模、产品包装、品牌 VI 等高复杂度资产都能被原样承接，前期投入的设计与镜头调度可直接复用。

（利用 Seedance2.5 白模参考能力渲染的汽车拼装视频）

其三，准确视频编辑，专业级打磨。Seedance 2.5 新增视频局部编辑能力，在维持整体画面、镜头与节奏不变的前提下，对画面内的背景、商品、人物等局部元素进行精准修改。这让生成结果真正可修改、可迭代、可交付，大幅压缩后期返工成本。典型场景包括广告内容的本地化适配、电商素材的 SKU 批量复用，以及品牌内容的多渠道版本化生产。

最后，原生支持 10 余种语言，更强指令控制。Seedance 2.5 原生支持 10 余种语言，全球创作者均可以母语描述创意意图，同时大幅强化了指令理解与控制能力，对复杂镜头调度、情绪转折与多层次场景描述都能更精准遵循，真正服务面向全球的创作与商业化场景。

（用户可以通过时间戳精准编辑内容）

从内容创作到实体产业赋能

如果说 Seedance 2.0 让行业看到了视频生成在内容创作领域的潜力，那么 Seedance 2.5 正在证明一件事：视频生成模型的应用边界正向实体产业深度延伸，在智能驾驶、具身智能、实体制造、教育、电商出海等领域拥有广泛的应用空间，成为业务流程中的标准化生产工具。

Seedance 2.5 发布当日，徐工集团、小鹏汽车、灵初智能、微分智飞、穹彻智能等多家企业已确认合作，将率先引入 Seedance 2.5 的模型能力。目前，这些企业已经基于 Seedance 系列模型展开了多场景的落地探索。

在具身智能行业中，数据生成是 Seedance 2.5 的典型应用场景，模型可以生成符合物理规律、场景复杂的具身交互数据，支撑机器人跨环境和跨本体泛化训练、3D 场景重建、机器人运动轨迹预测等任务。凭借更强的泛化能力，视频生成模型合成数据可以作为真实采集数据、虚拟仿真数据的补充。

（扩展不同桌面布局、不同物体组合、不同视角与光照条件的数据，提升具身智能模型泛化性）

目前，穹彻智能借助视频生成扩充了具身智能大模型的训练数据，无需依赖实体机器人逐一采集，就能生成适配不同机型的操作数据，提升模型在多种机器人上的适配能力与通用性；微分智飞则在飞行具身领域深入探索，将 Seedance 融入飞行机器人应用，打造出一套标准化、高难度的数据集生成流程，能够精准模拟障碍物闪避、室内自主寻路、智能目标锁定乃至复杂镜头运动等真实难题，产出高质量训练数据；灵初智能也已在具身智能方向推进应用探索。

在自动驾驶和汽车领域，Seedance 2.5 支持生成智能驾驶训练数据，包括暴雨、大雾、降雪、光线反射等极限工况环境，以及复杂交互与碰撞风险的 corner case 场景数据，有效补齐真实采集难以覆盖的训练盲区，全面提升模型训练和仿真评测能力。

此外，Seedance 2.5 可应用于车辆造型设计辅助、用户说明书视频生成和 AI 营销。目前，小鹏汽车将 Seedance 能力集成至内部 AIGC 平台 Vision-X，辅助产品设计环节的可视化创作。从车型设计参考、设计测试到用户说明书视频生成，视频生成模型正在成为汽车研发与营销链条上的基础能力。

（小鹏首届 AI 公开赛获奖作品，团队基于 Seedance 2.0 生成的未来概念智能座驾）

在制造和零售行业，Seedance 2.5 可支持工作操作手册视频生成及员工培训。以徐工集团为例，公司将 Seedance 应用于工业操作培训与工序 SOP 视频生成，大幅降低了传统实拍与 3D 动画的制作成本。

此外，在 Seedance 2.5 的赋能下，只需输入产品图与功能描述，即可输出多语言标准化的视频说明书，覆盖装配指引、使用演示、安全提示等内容。制造业和零售业的内容生产成本被大幅压缩，产品全球化上线效率显著提升。

（工业 SOP 操作流程演示视频截图）

香港科技大学计算机科学与工程系副教授王帅指出，视频生成模型正在经历一个关键转变，从 " 生成内容 " 走向 " 理解世界 "，从 " 辅助创意 " 走向 " 提升生产力 "。随着模型对物理规律理解能力的增强，其应用边界将进一步扩大。Seedance 2.5 代表的不只是视频生成质量的提升，更是生成式 AI 向真实产业生产流程深入融合的一个重要信号。

在 Seedance 2.5 发布之际，Seedance 团队表示，将继续探索更长的连贯叙事、更懂用户的生成与编辑体验，并进一步增强模型对物理世界规律的理解。我们希望 Seedance 系列模型能更生动、更可控、更懂创作者，帮助更多用户表达创意的同时，持续探索并服务更广泛的产业需求。