作者 ｜ Yoky邮箱 ｜ yokyliu@pingwest.com

又一个影戏级的视频模子泛起了
，这一次是百度
。

话未几说
，先来看效果
。

7月2日
，百度正式宣布视频天生模子MuseSteamer
，这是海内首个支持声画同步的视频天生模子
。从手艺参数来看
，MuseSteamer支持最长10秒视频天生、最高1080p区分率
，具备音视频一体化天生能力
，并推出了Turbo、Lite、Pro三个版本以笼罩差别应用场景
。

手艺实现了画面与音效、人声台词的协同创作
，彻底突破古板AIGC视频“先画面后配音”的割裂流程
。在权威榜单VBench I2V中
，MuseSteamer以89.38%总分强势登顶全球第一
。

有意思的是
，这个模子出自百度的商业化团队
。百度商业系统商业研发总司理刘林在宣布会上先容
，MuseSteamer降生于百度商业系统的详细需求场景——当短剧投放、奢侈品广告、小说推广等营业对视频内容提出详细要求时
，团队发明现有外部模子无法知足快速迭代的营业需求
，于是决议自研解决计划
。

这一视察颇具行业价值
。已往一年
，视频天生模子赛道异常火热
，从OpenAI的Sora到字节的PixelDance
，从快手的可灵到智谱的CogVideoX
，各家都在手艺指标上强烈竞争——更长的时长、更高的区分率、更强的一致性
。然而随着手艺逐渐成熟
，商业化落地成为了一个要害难题
。大大都模子仍停留在手艺展示阶段
，距离真正的商业应用尚有相当距离
。

百度这个从商业场景中“长出来”的视频模子
，能否在商业体现上更胜一筹
，离商业化更近一步？带着这个问题
，我们对MuseSteamer举行了一手评测
。

1

一手实测
，当MuseSteamer遇见“甲方爸爸”

实测的部分
，我们并没有选择通例的手艺指标测试
，而是挑选了广告主和商家的真实需求场景
，来验证MuseSteamer的天生效果是否真正可用
。

需要说明的是
，「绘想」作为百度推出的AI创作平台
，既面向C端用户提供创作工具
，也为B端客户提供商业化的工具
。只是我们今天的评测重点放在了商业化应用上
，事实在AIGC商业化的要害节点
，行业需要的不但仅是手艺指标的突破
，更需要能够知足这些真实商业需求的适用工具
。

能否真正解决商家的现实问题、创立商业价值才是磨练模子可用与否的焦点标准
。

我们从中选取了三个最具代表性的场景举行测试：汽水广告的动感体现、奢侈品广告片的质感泛起
，以及小说投放中“让文字动起来”的创意需求
。

首先是汽水广告视频测试
，尊龙游戏人生就是博目的是泛起炎热夏日中汽水的清凉质感
。原始图片构图重大：远景是一瓶汽水
，配景虚化处有4小我私家在泳池中嬉戏
，画面中还叠加了大宗中文字体
。这对模子提出了多重挑战：准确识别主体工具、合理安排运镜路径、处置惩罚景深虚焦效果
，以及协调人物行动的自然性
。

从天生效果来看
，MuseSteamer体现出了较强的场景明确能力
。随着镜头缓磺寰缠
，汽水瓶身的凝露细节逐渐清晰泛起
，营造出夏日清凉的视觉感受；配景虚化的泳池区域中
，4小我私家物坚持着合理的运动节奏
，行动自然流通
，没有泛起常见的人物“漂移”或行动不连贯问题
。

第二个测试场景难度显著提升——我们从静物展示转向了动态人物操作
。测试内容是奢侈品工匠全心打磨拉链的场景
，旨在通详尽腻的手工工艺展现品牌的工匠精神
。为了更客观地评估效果
，我们选择了市面上另一款主流视频天生模子作为比照
，在相同提醒词条件下举行天生
。

MuseSteamer在这一场景中展现出了更为成熟的叙事节奏把控
。模子智能地接纳了慢镜头推进的展示方法
，工匠的打磨行动舒缓而有力
，切合奢侈品广告中常见的“时间艺术”表达手法
。随着镜头的缓慢推进
，皮夹的材质纹理和拉链的金属光泽获得了详尽的放大泛起
。

相比之下
，比照模子在处置惩罚统一场景时泛起了显着的节奏失控—
，工匠的打磨行动过于急促
，险些不切合现实操作的频率
。

虽然
，真实的商业需求往往凌驾通俗创作者的测试规模
。搜索场景中保存大宗长尾需求
，这些长尾需求可能连素材都很难找
，可是视频天生模子通过关于内容的明确和天生
，着实是容易把这种视频天生出来的
。

同时我们也测试了动漫效果
，较量切合现在年轻人的审美
。我们虚构了一个经典的动漫战斗场景：让主角在危急时刻释放雷电大招
，周围的路人手忙脚乱四散逃窜
。

从天生效果来看
，MuseSteamer对二次元场景的明确相当到位
。雷电特效的渲染极具真实感
，电光的闪灼、分叉走向都很自然
，完全没有那种生硬的CG感
。人物的逃跑行动也很流通
，整个画面的动漫气概坚持得很统一
，既有日系动画的细腻感
，又带有一些现代3D渲染的质感
。

经由多个场景的深度测试
，我们发明相比于其他视频模子
，MuseSteamer在商业展示领域有一定优势——天生的内容往往能够抵达直接投放使用的水平
。这种“开箱即用”的商业化成熟度
，与其背后大宗商业广告训练数据的积累密不可分
。

现在
，绘想平台优先推出turbo版
，支持5s直接天生视频能力
，8月份将陆续上线Lite、Pro和有声版本
，届时将笼罩从本钱敏感型到专业制作级的全场景需求
。从尊龙游戏人生就是博测试体验来看
，这个从商业需求中“野蛮生长”出来的模子
，正在用适用主义的路径
，为AIGC视频的商业化落地提供新的思绪
。

1

需求驱动的迭代逻辑

在视频天生模子的生长浪潮中
，行业正在分解出两条差别的生长路径
。一条是手艺驱动路径
，专注于追求模子参数、天生质量、一致性等手艺指标的突破；另一条是商业驱动路径
，以解决现实营业问题为起点举行产品开发
。

这两种路径背后反应的是一个基础问题：我们究竟为什么需要一个视频天生模子？是为了手艺展示和娱乐体验
，照旧为了创立现实的商业价值？

MuseSteamer选择了后者
。这个模子降生于百度商业系统的详细需求场景
，而非实验室的手艺探索
。当短剧投放、奢侈品广告、小说推广等营业场景对视频内容提出详细要求时
，手艺团队发明现有的外部模子挪用周期无法知足快速迭代的营业需求
，于是决议自研解决计划
。

MuseSteamer团队认真人点明晰需求驱动的优势体现在快速反响机制上
。这种反响机制推动了产品的快速迭代
。当市场提出动漫气概需求时
，团队发明原有数据中动漫相关素材相对较少
，用一个多月的时间增补数据并调解模子参数
，快速知足了市场需求
。运镜功效的开发更能说明这种快速响应模式
。最初商业广告创意要求相对简朴
，但随着广告主创意需求的演进
，运镜需求最先大宗涌现
。

面临这一需求
，团队需要解决的不但是手艺实现问题
，还包括用户表达问题
。团队开发了一套模子来自动优化prompt中的运镜形貌
，并让训练数据明确运镜逻辑
，整个开发周期用了两周时间
。这种快速迭代能力泉源于商业场景对效率的现实要求
。

刘林先容到
，MuseSteamer通过“筛选-净化-配比”举行数据准备
，10亿+多源异构数据、三级标签系统、ActiveLearning包管更高级的画面质感
。多目的反响的强化学习调优确保了天生视频在具备更大行动幅度的同时坚持主体一致性
。在“懂审美”方面
，团队引入美学条件控制调优
，通过隐式批判学习和影视标准严选
，让模子懂美、创立美
。

基于对市场需求的剖析
，MuseSteamer接纳了差别化的产品战略
。团队推出了完整的模子家族：Turbo版作为万能模子
，5秒视频天生耗时仅2分钟
，支持720p清晰度
，笼罩大大都创作场景；Lite版面向本钱敏感用户
，同样支持720p清晰度
，但具有极速天生速率和极低价钱；Pro版则是1080p高清版本
，具有更高画质和更细腻的审美体现
，适合专业影视级创作
。

在手艺立异方面
，MuseSteamer最突出的特点是其音视频一体化天生能力
，这使其成为海内首个实现声画同步的视频天生模子
。刘林在演讲中强调：“古板AIGC视频创作实践中
，往往是先天生视频
，再举行配音和配音效
。割裂的创作环节不但消耗大宗时间
，更会削弱作品的完整艺术表达
。MuseSteamer立异性支持一体化天生带有音效和人物台词的视频
。”

这种手艺突破不但高效知足了商业需求
，也为更普遍的C端场景提供了全新可能
。在影戏拍摄领域
，MuseSteamer的“镜头平权”理念正在重新界说创作门槛
。刘林提到：“运镜能力也是磨练影视创作业余与专业的分水岭
，MuseSteamer为每个创作者提供了'镜头平权'的可能性
。试想当每个创作者都能挪用塔可夫斯基的镜头诗意
，我们将见证怎样的创意爆发？”

关于自力影戏制作者和内容创作者而言
，MuseSteamer提供了亘古未有的制作可能性
。“不需要重大的片场背景、不需要专业的特效后期
，MuseSteamer仅仅依赖18张图片
，就能完成在古板影视行业百万级的专业制作效果
。”这种能力关于预算有限的创作者来说具有革命性意义
。

从更辽阔的视角来看
，AIGC行业正在履历从“手艺驱动”向“应用驱动”的转变
。MuseSteamer的乐成在于验证了一种可能性：当手艺效劳于明确的商业需求时
，产品的适用性和市场接受度会显著提升
。同时
，这种在商业场景中磨炼出的手艺能力
，反过来也为C端用户提供了更强盛、更适用的创作工具
。

而这种转变
，最终将推动整个行业从手艺展示走向价值创立
，从看法验证走向规模化应用
。

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