北京
今年的8月，热潮属于视频模型。
最近，除了备受关注的Seedance 2.5，还有Flux 3.0、Minimax H3、Wan 3.0、Sand.ai、Grok Imagine Video等等，集中发布。
像被人按了快进键，让我想起2023年大语言模型疯狂发版的夏天。
只不过这次换成了视频生成。
先看Seedance2.5的成片效果。
光影质感、细腻程度，人物眼神的表现力，虚实变焦的的呼吸感，Seedance 2.5处理得相当自然了。
在电影级质感的长片生成、多参考对象等要求更可控的专业场景中，Seedance 2.5的实拍级效果，可以说独一档。
但除了Seedance 2.5以外，我发现其实还有不少模型，有着不错的水准，性价比更高。拥挤的发版季，我们来盘盘性价比之王。
我选了国内 720P 画质下，同一价位的几个模型，今天就来实测一下。
01
选择的有三款模型：MiniMax H3、Seedance 2.0 fast、Wan 3.0。
都是最近人气很高，而且最有口碑和关注度的，拿他们跑了几轮同题对比测试。
测试方法很简单：用同一组提示词、同一组参考图，分别让三款模型生成，然后对比输出质量、稳定性、生成速度和成本。
先说结论：
Seedance 2.0 fast生成速度很快、画质细节好，实际表现最接近Seedance 2.0，抽卡率也最少；
MiniMax H3擅长动效，但有些高精度场景会失真；Wan 3.0较为均衡，但亮点不突出。
像下面这组案例，我主要关注的，是人物动作细节、人物之间的复杂互动、以及是否有不符合物理逻辑的地方。
最左边是H3。它的优势在于画面字体和后期能力。
面对复杂指令时，H3倾向于少拓展，但保住视觉完整性。像这个功夫足球主题的片段，对运镜精度有严格要求，H3的意图理解和场景设计相对一般。
2.0 fast的人物一致性保持和表现力最强，运镜和人物动作也最符合物理规律。在提示词理解方面相当精准，只生成一次就能完整呈现指令中要求的全部运镜和画面内容。
同时，2.0fast的生成速度最快，仅用了一分钟就可以生成5秒画面，2到3分钟可以生成10秒视频，不用排队。
Wan 3.0在这一组测试里和H3接近，动作更夸张一点。
02
再给大家看一组：动画视觉短片，包含了趣味性的剧情理解。
H3的饱和度稍高，画面更明亮，但有种小参数视频模型的伪人感；
2.0 Fast会让我不由自主想起他们家的2.5，也是营造的那种电影叙事光影的感觉，看起来比较有味道，但是细看玻璃会有点小瑕疵；
最后的Wan 3.0完成度也不错，但在人物和场景的设计上，这一次明显逊于前两者。
如果是论情节的展开，画面逻辑的匹配，故事的连贯性和戏剧性，我会觉得Seedance 2.0 fast明显更好。
比如这一组小猫捞月亮，希望是在小猫把水里月亮捞起来的那一刻，天空变暗，大的月亮消失，有种让人意外的感觉。
这一点H3和Wan 3.0表现的都不太到位。
这一组里，Seedance 2.0 fast也是抽卡次数最少的，一次性就有了很高的完成度。
03
这一组是「中式美学」主题。
提示词：
一个辉煌悬浮的天宫，中式美学，太空宫殿，辽阔苍茫，有云海有望不到尽头的建筑和无尽的阶梯，仙人居住的地方
最上面的MiniMax H3，比较有科幻感，但有点像是短剧的画风，不够唯美。
Seedance 2.0 fast还是那个全能型选手，画质、速度、风格的保持和延展，各方面表现都不错。
Wan 3.0这次生成速度很快，运镜看起来也挺舒服，画面有种似曾相识的感觉，像游戏场景，不太有真实细节。
04
这一组希望调整一下传统电影工业级的特效，真实大片质感——
纽约中央公园霸王龙出没。
基本上都没有明显的物理问题或者穿模，但有的是电影感，有的偏塑料感。
特别对比了一下恐龙出来的镜头，MiniMax H3对恐龙面部细节、眼神、动作的呈现，略显粗糙；
而Seedance 2.0 fast和Wan 3.0这次不分伯仲，让我觉得已经有大片的视觉张力了。
Seedance 2.0 fast和MiniMax H3三次抽卡区别不大，每一次都很稳定；
Wan 3.0有时候色彩会更鲜艳，不同版本差别稍大，需要根据偏好认真来挑。
05
这次是科幻场景，宇宙太空主题。
还是各测三次选最优，我试了一下月球便利店的场景，宇航员跟店员买东西。
这一次可能因为提示词比较细致，三者镜头语言的相似度最高。
MiniMax H3还是色彩饱和度略高，显得不够真实自然；
Seedance 2.0 fast 宇航员的表情虽然藏在头盔后面，但人物表现力和真人感还挺好的。不得不说，Seedance 2.0 fast 出视频明显快一点，抽卡效率一如既往高
Wan 3.0运镜比较流畅。
06
再看看动态海报实测。
主要看动态海报的文字处理，以及特效的细节呈现。
横向看起来，没有很明显的代际差距；Wan 3.0在特效场景稍显单薄。
这几组例子测下来，我会觉得几个模型都是不会出错的选项。但如果只用一个，我会选Seedance 2.0 fast。
倒不是因为名气最大、用的人多，还是风格质感比较让我满意。而且如果有想要未来升级Seedance 2.5、进一步精品化的需求，2.0 fast也可以提前打个样，用更一致性的调性，让人花小钱看到结果。
对于需要每天产出几十条视频的电商团队、漫剧团队来说，能便宜一点、抽卡效率高一点，少些回炉重造，省下来的都是利润。
07
到这里，我会觉得视频模型里的六边形战士，已经有结果了。
Seedance 2.0 fast给我的感觉，最接近过去半年的SOTA模型Seedance2.0，综合表现最均衡，没有短板，抽卡率显著低，抽卡速度也最快。
不知道是不是因为有着和Seedance 2.0、Seedance 2.5同源的数据和训练方式，最拟合真实世界多模态数据的分布，效果最好。
对了，拥挤的模型发版季，如果需要把视频生成能力产品化，比如开发一个Skill来降低特定场景的成本，那部署开源模型是一个选择。
可以针对特定场景做优化，把成本压到比API更低。
选模型这件事，没有最好，只有最合适。
像MiniMax H3、Wan 3.0，我也很乐于去尝试，时而也会收获意外之喜。
在他们身上能看到国产视频模型明显的进步，也让我对国产模型更有信心。
视频生成的下半场才刚刚开始。这个行业会越来越卷，模型会越来越强。
但对创作者来说，更好玩的故事，才刚刚开始……
朋友圈会发一些具体的案例和商业化日常～
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