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Source : CICC Dianjing
Seedance 2.0 : L'ouverture de la génération vidéo IA "Moments DeepSeek". En février 2026, ByteDance a publié le modèle vidéo d'IA Seedance 2.0. Le modèle a démontré des capacités systématiques de pointe en matière d'entrée/sortie tous modaux, de cohérence de l'objectif et du récit et d'autres dimensions, et est devenu à court terme un produit mondial au niveau d'un phénomène. Rujimeng DAU a continué d'augmenter, passant de 3,28 millions le 2 février à 5,72 millions le 23 février.
Focus 1 : Le « modèle mondial » ou la prochaine étape d’évolution du modèle vidéo. Par rapport à l'intelligence humaine, les grands modèles actuels n'ont toujours pas la capacité de base clé du « modèle mondial ». Les modèles génératifs multimodaux ont le potentiel de devenir des modèles mondiaux. Le modèle d'image Nano Banana Pro montre un bond significatif en matière d'intelligence. Nous pensons que l’intelligence est également la prochaine étape de l’évolution des modèles vidéo. Seedance2.0 a réalisé des percées en matière d'intelligence et a accéléré l'arrivée de l'ère du « modèle mondial » des modèles vidéo.
Focus 2 : La contradiction actuelle dans le domaine de la génération vidéo réside d’abord dans l’espace de marché, et ensuite dans le modèle de concurrence. Le modèle de génération vidéo en est encore aux premiers stades de développement, et la contrainte actuelle est l’espace de marché (selon les estimations de Fortune Business Insights et d’autres, seulement 1 à 2 milliards de dollars américains en 2025). À mesure que les capacités des modèles continuent de s’améliorer, nous pensons que le marché des outils créatifs de base devrait atteindre des dizaines de milliards de dollars. Du point de vue du paysage concurrentiel, nous pensons qu'il est peu probable que les capacités des modèles deviennent un obstacle à court terme, et les utilisateurs existants utilisent souvent plusieurs modèles en même temps. Il est difficile pour une entreprise de dominer le marché, et le positionnement sur le marché devrait devenir la clé de différenciation pour les différents acteurs.
Focus 3 : Comment les outils AIGC tels que Seedance2.0 affectent-ils le paysage Internet ? Nous pensons que la montée en puissance d’Agent n’affectera pas de manière significative le paysage des plateformes de contenu en ligne grand public. Il existe des différences de scène entre les deux. La première est la « recherche active » et la seconde la « consommation passive ». Si l'agent peut améliorer considérablement l'efficacité du travail humain, le temps de divertissement augmentera. De plus, les outils AIGC tels que les modèles vidéo abaisseront le seuil de production de contenu. Pour les pistes excédentaires telles que les courtes vidéos, la structure de l’industrie peut être stable ; tandis que pour les vidéos longues, la musique et autres pistes vidéo courtes, cela devrait créer une demande supplémentaire et même donner naissance à de nouvelles plateformes.
Risque
Il existe des incertitudes quant à l’évolution de la technologie de génération vidéo IA ; il existe des risques de sécurité tels que les droits d'auteur et la loi ; il existe des incertitudes dans la mise en œuvre des applications ; la voie de la commercialisation est encore au stade exploratoire.
Seedance 2.0 : L'ouverture de la génération vidéo IA « Moments DeepSeek »
Seedance 2.0 : Génération audiovisuelle basée sur une architecture parallèle bimodale
Seedance 2.0 est le modèle phare de génération de vidéo IA officiellement publié par l'équipe ByteDance Seed le 12 février 2026. Différent des outils précédents dont la fonction principale est « Wensheng Video », Seedance 2.0 a réalisé une percée dans l'architecture sous-jacente, avec une compréhension narrative, un contrôle du langage de l'objectif et des capacités de fusion multimodale, visant à résoudre des problèmes techniques de longue date tels que la désynchronisation du son et de l'image et la fragmentation narrative dans la génération vidéo IA traditionnelle. Nous pensons que la sortie de ce modèle a établi une nouvelle référence en matière de capacités pour la technologie de génération vidéo AI.
Les données montrent la popularité de Seedance 2.0. Après la sortie de Seedance 2.0, Jimeng AI est devenu le premier point d'entrée, et sa DAU nationale a connu une croissance rapide, continuant d'augmenter de 3,28 millions le 2 février à 5,72 millions le 23 février. Le 26 février, le terme « file d'attente Seedance 2.0 » est devenu une recherche brûlante. Selon des mesures précédentes du Daily Economic News, le nombre moyen de personnes faisant la queue aux heures de pointe est d'environ 90 000. Même si la file d'attente dure 7 heures, le système indique toujours qu'il faut encore environ 3 heures pour générer la tâche. Selon Google Trends, dans le monde entier, sa popularité dans les recherches mondiales a culminé le 12 février, jour de sa sortie.
Graphique : Changements dans les DAU nationales de Jimeng AI
Source : Quest Mobile, recherche CICC
Graphique : évolution de la popularité mondiale des recherches Google pour "Dreamina Seedance"
Source des données : Google Trends, recherche CICC
Vérification quantitative systématique de premier plan
La principale différence entre Seedance 2.0 et les modèles précédents réside dans le fait qu'il modifie la logique de traitement modal de la génération vidéo par rapport à l'architecture sous-jacente, ce qui se reflète principalement dans les trois innovations techniques suivantes :
1) Architecture parallèle à double branche : Seedance 2.0 adopte une architecture de transformateur de diffusion à double branche (Dual-Branch Diffusion Transformer) pour réaliser un traitement parallèle des flux d'informations visuelles et auditives dans le lien de génération. Différent du traitement pipeline traditionnel de « génération vidéo suivie d'une bande sonore », ce mécanisme parallèle réalise une synchronisation du son et de l'image avec une précision au niveau de l'image, et résout des problèmes d'ingénierie de longue date tels que le « désalignement du son et de l'image » et la « correspondance des lèvres » d'un point de vue technique.
2) Mécanisme de fusion d'entrée multimodale : le modèle brise la limitation du texte en tant que modalité d'entrée unique et prend en charge l'entrée composite de quatre modalités : image, vidéo, audio et texte. Le système peut analyser jusqu'à 12 fichiers de référence simultanément, permettant aux utilisateurs de contrôler plus précisément le contenu généré grâce à des contraintes multimodales (telles que le style spécifié de l'image, le mouvement de la caméra contraint par la vidéo et l'atmosphère définie par l'audio).
3) Contrôle de la cohérence narrative multi-plans : en réponse au problème courant de dérive des caractéristiques des personnages entre plans dans la génération vidéo AI, Seedance 2.0 introduit un mécanisme global d'ancrage des personnages et une technologie de codage sensible à l'environnement des personnages, qui peuvent maintenir la cohérence des caractéristiques des personnages, des textures des vêtements et de la lumière et de l'ombre de l'environnement pendant le processus de commutation du panoramique, du plan moyen, du gros plan, etc., permettant ainsi de modéliser dans une certaine mesure la logique narrative vidéo.
Tout au long des itérations de versions de la série Seedance, Seedance 1.0 a jeté les bases des capacités de narration et de génération de mouvements multi-objectifs ; Seedance 1.5 Pro a réalisé un changement qualitatif dans la génération conjointe d'audio et de vidéo, en mettant à niveau le son de la bande sonore de post-production vers des éléments de génération natifs ; Seedance 2.0 a considérablement amélioré la cohérence narrative et la compréhension du modèle mondial basée sur la synchronisation de l'audio et de la vidéo, favorisant l'évolution de la génération vidéo IA d'un « outil monopoint » à une « plateforme de création systématique ».
Graphique : Comparaison des fonctions des différentes générations de modèle Seedance
Source : Blog Seedance, Département de Recherche du CICC
Par rapport aux principaux modèles de génération vidéo d'IA, Seedance 2.0 s'appuie sur ses puissantes capacités de compréhension du chinois, sa fonction de saisie de fichiers multimodales et son optimisation en profondeur de la cohérence narrative vidéo pour former des avantages uniques en matière de génération narrative et créative multidimensionnelle. En comparaison, Kling 3.0 fonctionne bien en matière de contrôle de mouvement et d'interaction complexe ; Sora 2 maintient sa position de leader en matière de réalisme physique, en tirant parti de la simulation physique, de la présentation détaillée et des objectifs longs ; la vidéo générée par Veo 3.1 a une qualité plus cinématographique, et la présentation ultime des couleurs, de la profondeur de champ, de la lumière et des ombres rend son avantage d'image unique plus important.
Graphique : Comparaison des modèles de génération de vidéo IA (sur la base de notre évaluation et de celle du marché à partir de 2026.3)
Sources de données : Seedance AI, site officiel de Kling, site officiel d'OpenAI, site officiel de Google, Curious Refugee AI, Youtube, Département de recherche du CICC
Selon l'évaluation officielle de Seedance conjointement avec des experts du domaine du cinéma et de la télévision, ses capacités de génération vidéo sont actuellement au premier niveau de l'industrie et ses performances audio ont été considérablement améliorées. En termes de génération de références multimodales, Seedance 2.0 présente des avantages en termes de compréhension approfondie du contenu de référence et de précision des réponses, mais il doit encore être amélioré en termes de cohérence multi-sujets, de précision de restauration de texte et d'effets d'é...
[Courte citation de 8% de l'article original]