〈a class=singleStock target=_blank onmouseover=javascript:tip.createStockTips (event,hs_002670,国盛证券) href=/002670/〉国盛证券（002670）发布研报称，即梦Seedance 2.0发布，可以实现精准复刻运镜与动作，镜头连贯性更强，从而带来更高的模型可控性。该行指出，可控性显著提升有望带来视频生成产业工业化的飞跃，有助于减少“抽卡”成本，从而降低漫剧行业的制作成本和制作周期。在中性假设下，假设Seedance 2.0可以使抽卡频率降低至原本的50%，则可以令模型每秒生成成本相比同业降低37%。  国盛证券主要观点如下：  字节Seedance2.0发布，“杀死比赛”级产品惊艳亮相  进入2026年以来，视频模型领域频繁发布更新，而近期发布的字节即梦Seedance 2.0一经亮相，就成为个中翘楚：它支持图像、视频、音频、文本四种模态输入，指令理解准确性、物理规律合理性、元素一致性水平都有所提升，而更重要的是，通过多模态输入以及参考资料的多样化，Seedance 2.0可以实现精准复刻运镜与动作，镜头连贯性更强，从而带来更高的模型可控性。  对产业的意义?  可控性显著提升有望带来视频生成产业工业化的飞跃!“抽卡”是AI漫剧行业的传统痛点，为AIGC行业带来了额外的成本负担。根据短剧自习室中对巨日禄科技的CEO斯宇的报道介绍，由于AI生成的视频画面具备一定随机性，因此每次生成的内容未必满意，用户需要同一提示词使用多次，才能得到满意的结果，业内俗称“抽卡”，单个镜头的抽卡次数可以高达7次之多。这一机制使得生成一次画面需要支付多次成本，为AIGC行业带来了额外的成本负担。Seedance 2.0模型更高的可控性有助于减少抽卡成本，从而降低漫剧行业的制作成本和制作周期。  该行对采用Seedance 2.0模型后能够节省的视频生成成本进行了敏感度测算  通过计算可知，即使是在抽卡频率仅降低至原本的75%的保守假设下，采用字节Seedance 2.0已经能(相比同业模型)降低总生成成本约5%。若是在中性假设下，假设Seedance 2.0可以使抽卡频率降低至原本的50%，则可以令
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