ByteDance는 차세대 다중 모드 비디오 생성 모델 Dreamina Seedance 2.0을 출시하고 해당 모델이 비디오 편집 애플리케이션 CapCut에 공식적으로 통합되었다고 발표했습니다. OpenAI는 소비자 비디오 생성 트랙에서 일시적으로 "화력을 축소"하는 것으로 보이는 Sora 애플리케이션의 폐쇄를 발표했습니다. ByteDance는 글로벌 제작자 도구 시장에서 경쟁력을 더욱 향상시킬 목적으로 동일한 분야에서 입지를 강화하기로 결정했습니다.
ByteDance는 발표에서 Dreamina Seedance 2.0을 통해 제작자가 텍스트 프롬프트, 이미지 또는 참조 비디오를 통해 비디오 및 오디오 콘텐츠의 초안 작성, 편집 및 동기화를 완료하고 복잡한 작업 없이 빠르게 영화를 생성할 수 있다고 밝혔습니다. 이 모델은 참조 이미지 없이 동영상을 생성할 수 있습니다. 창작자가 마음 속 장면을 몇 마디 말로 설명하기만 하면 시스템이 자동으로 해당 사진을 생성할 수 있습니다. 관계자들은 또한 새로운 모델을 통해 CapCut이 다양한 보기 각도와 렌즈 언어에서 보다 사실적인 재료, 동작, 빛과 그림자 효과를 렌더링할 수 있으며 사용자 소유 자료를 편집, 향상 또는 수정하는 데 사용할 수 있다고 강조했습니다.
응용 시나리오 측면에서 Dreamina Seedance 2.0은 음식 튜토리얼, 피트니스 교육, 비즈니스 또는 제품 소개, 많은 스포츠 또는 액션 요소가 포함된 콘텐츠에 적합한 범용 비디오 생성 및 제작 보조 도구로 자리 잡았습니다. 이는 한때 초기 AI 비디오 모델의 "어려움"이었습니다. 이 모델은 예비적인 창의적 검증 도구로도 간주됩니다. 제작자는 실제 촬영 여부를 결정하기 전에 스케치 또는 개념적 아이디어를 기반으로 샘플을 빠르게 생성하여 스타일과 스토리보드를 테스트할 수 있습니다. 현재 CapCut 모델의 첫 번째 버전은 최대 15초의 비디오 생성을 지원하고 사용자가 선택할 수 있는 6가지 화면비를 제공합니다.
CapCut에 대한 이러한 액세스는 단계적 출시 전략을 채택합니다. 먼저 브라질, 인도네시아, 말레이시아, 멕시코, 필리핀, 태국, 베트남 사용자에게 공개될 예정이며, 추후 더 많은 시장으로 점차 확대될 예정입니다. 중국 시장에서는 Dreamina Seedance 2.0이 Bytedance의 편집 애플리케이션 “Jianying”에 통합되었습니다. 이전 보도에서는 바이트댄스가 저작권 분쟁으로 헐리우드 및 관련 기관으로부터 비난을 받아 한때 모델의 글로벌 출시를 '보류'한 적도 있었다고 지적했습니다. 현재 제한된 출시 시장은 규정 준수 및 위험 통제에 대한 신중한 테스트로 간주됩니다.
액세스 범위가 확장됨에 따라 Dreamina Seedance 2.0은 "AI Video"와 같은 편집 기능과 "Video Studio"와 같은 생성 도구를 포함하여 CapCut 내의 여러 모듈에 구현될 예정입니다. 또한 ByteDance의 AI 생성 플랫폼 Dreamina와 마케팅 플랫폼 Pippit에서도 출시되어 창작과 상용화 시나리오를 연결할 예정입니다. ByteDance는 관련 분야의 전문가 및 창작자 커뮤니티와 협력하여 실제 사용에서 모델 기능을 지속적으로 반복할 것이라고 밝혔습니다.
콘텐츠 보안 및 규정 준수 측면에서 ByteDance는 모델에 대해 여러 가지 제한 사항을 설정했습니다. 첫째, 모델은 심층 위조 위험을 줄이기 위해 실제 얼굴이 포함된 사진이나 비디오를 기반으로 한 새로운 비디오 생성을 금지합니다. 둘째, CapCut은 승인되지 않은 지적 재산 이미지나 자료를 생성하려는 시도를 차단합니다. 회사는 또한 이러한 제한 메커니즘이 완전히 성숙했다면 모델이 미국 시장에 공개되었을 것이라고 지적했는데, 이는 또한 현재 규칙이 여전히 조정 및 개선되고 있음을 확인시켜 줍니다.
외부 식별을 용이하게 하기 위해 Dreamina Seedance 2.0에서 생성된 콘텐츠에는 기본적으로 플랫폼 외부에 배포될 때 표시 및 추적을 위해 보이지 않는 워터마크가 포함됩니다. 이 메커니즘은 향후 저작권 분쟁 시나리오에서 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 권리 보유자가 게시 중단 요청을 시작하거나 생성된 콘텐츠의 침해를 주장하는 경우 워터마크를 사용하면 저작물이 이 모델에 의해 생성되었는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.