又一个电影级的视频模型出现了，这一次是百度。
话不多说，先来看效果。
7 月 2 日，百度正式发布视频生成模型 MuseSteamer，这是国内首个支持声画同步的视频生成模型。从技术参数来看，MuseSteamer 支持最长 10 秒视频生成、最高 1080p 分辨率，具备音视频一体化生成能力，并推出了 Turbo、Lite、Pro 三个版本以覆盖不同应用场景。
技术实现了画面与音效、人声台词的协同创作，彻底打破传统 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，这个模型出自百度的商业化团队。百度商业体系商业研发总经理刘林在发布会上介绍，MuseSteamer 诞生于百度商业体系的具体需求场景——当短剧投放、奢侈品广告、小说推广等业务对视频内容提出具体要求时，团队发现现有外部模型无法满足快速迭代的业务需求，于是决定自研解决方案。
这一观察颇具行业价值。过去一年，视频生成模型赛道异常火热，从 OpenAI 的 Sora 到字节的 PixelDance，从快手的可灵到智谱的 CogVideoX，各家都在技术指标上激烈竞争——更长的时长、更高的分辨率、更强的一致性。然而随着技术逐渐成熟，商业化落地成为了一个关键难题。大多数模型仍停留在技术展示阶段，距离真正的商业应用还有相当距离。
百度这个从商业场景中"长出来"的视频模型，能否在商业表现上更胜一筹，离商业化更近一步？带着这个问题，我们对 MuseSteamer 进行了一手评测。
第一部分：一手实测，当 MuseSteamer 遇见"甲方爸爸"
实测的部分，我们并没有选择常规的技术指标测试，而是挑选了广告主和商家的真实需求场景，来验证 MuseSteamer 的生成结果是否真正可用。
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，毕竟在 AIGC 商业化的关键节点，行业需要的不仅仅是技术指标的突破，更需要能够满足这些真实商业需求的实用工具。
能否真正解决商家的实际问题、创造商业价值才是检验模型可用与否的核心标准。
我们从中选取了三个最具代表性的场景进行测试：汽水广告的动感表现、奢侈品广告片的质感呈现，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，我们的目标是呈现炎热夏日中汽水的清凉质感。原始图片构图复杂：前景是一瓶汽水，背景虚化处有 4 个人在泳池中嬉戏，画面中还叠加了大量中文字体。这对模型提出了多重挑战：准确识别主体对象、合理安排运镜路径、处理景深虚焦效果，以及协调人物动作的自然性。
从生成结果来看，MuseSteamer 表现出了较强的场景理解能力。随着镜头缓缓推进，汽水瓶身的凝露细节逐渐清晰呈现，营造出夏日清凉的视觉感受；背景虚化的泳池区域中，4 个人物保持着合理的运动节奏，动作自然流畅，没有出现常见的人物"漂移"或动作不连贯问题。
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精心打磨拉链的场景，旨在通过细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生成模型作为对比，在相同提示词条件下进行生成。
MuseSteamer 在这一场景中展现出了更为成熟的叙事节奏把控。模型智能地采用了慢镜头推进的展示方式，工匠的打磨动作舒缓而有力，符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得到了细致的放大呈现。
相比之下，对比模型在处理同一场景时出现了明显的节奏失控—，工匠的打磨动作过于急促，几乎不符合现实操作的频率。
当然，真实的商业需求往往超出普通创作者的测试范围。搜索场景中存在大量长尾需求，这些长尾需求可能连素材都很难找，但是视频生成模型通过对于内容的理解和生成，其实是容易把这种视频生成出来的。
同时我们也测试了动漫效果，比较符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，周围的路人惊慌失措四散逃窜。
从生成结果来看，MuseSteamer 对二次元场景的理解相当到位。雷电特效的渲染极具真实感，电光的闪烁、分叉走向都很自然，完全没有那种生硬的 CG 感。人物的逃跑动作也很流畅，整个画面的动漫风格保持得很统一，既有日系动画的精致感，又带有一些现代 3D 渲染的质感。
经过多个场景的深度测试，我们发现相比于其他视频模型，MuseSteamer 在商业展示领域有一定优势——生成的内容往往能够达到直接投放使用的程度。这种"开箱即用"的商业化成熟度，与其背后大量商业广告训练数据的积累密不可分。
目前，绘想平台优先推出 turbo 版，支持 5s 直接生成视频能力，8 月份将陆续上线 Lite、Pro 和有声版本，届时将覆盖从成本敏感型到专业制作级的全场景需求。从我们的测试体验来看，这个从商业需求中"野蛮生长"出来的模型，正在用实用主义的路径，为 AIGC 视频的商业化落地提供新的思路。
第二部分：需求驱动的迭代逻辑
在视频生成模型的发展浪潮中，行业正在分化出两条不同的发展路径。一条是技术驱动路径，专注于追求模型参数、生成质量、一致性等技术指标的突破；另一条是商业驱动路径，以解决实际业务问题为出发点进行产品开发。
这两种路径背后反映的是一个根本问题：我们到底为什么需要一个视频生成模型？是为了技术展示和娱乐体验，还是为了创造实际的商业价值？
MuseSteamer 选择了后者。这个模型诞生于百度商业体系的具体需求场景，而非实验室的技术探索。当短剧投放、奢侈品广告、小说推广等业务场景对视频内容提出具体要求时，技术团队发现现有的外部模型调用周期无法满足快速迭代的业务需求，于是决定自研解决方案。
MuseSteamer 团队负责人点明了需求驱动的优势体现在快速反馈机制上。这种反馈机制推动了产品的快速迭代。当市场提出动漫风格需求时，团队发现原有数据中动漫相关素材相对较少，用一个多月的时间补充数据并调整模型参数，快速满足了市场需求。运镜功能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单，但随着广告主创意需求的演进，运镜需求开始大量涌现。
面对这一需求，团队需要解决的不仅是技术实现问题，还包括用户表达问题。团队开发了一套模型来自动优化 prompt 中的运镜描述，并让训练数据理解运镜逻辑，整个开发周期用了两周时间。这种快速迭代能力来源于商业场景对效率的现实要求。
刘林介绍到，MuseSteamer 通过"筛选 - 净化 - 配比"进行数据准备，10 亿 + 多源异构数据、三级标签体系、ActiveLearning 保障更高级的画面质感。多目标反馈的强化学习调优确保了生成视频在具备更大动作幅度的同时保持主体一致性。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，让模型懂美、创造美。
基于对市场需求的分析，MuseSteamer 采用了差异化的产品策略。团队推出了完整的模型家族：Turbo 版作为全能模型，5 秒视频生成耗时仅 2 分钟，支持 720p 清晰度，覆盖大多数创作场景；Lite 版面向成本敏感用户，同样支持 720p 清晰度，但具有极速生成速度和极低价格；Pro 版则是 1080p 高清版本，具有更高画质和更细腻的审美表现，适合专业影视级创作。
在技术创新方面，MuseSteamer 最突出的特点是其音视频一体化生成能力，这使其成为国内首个实现声画同步的视频生成模型。刘林在演讲中强调："传统 AIGC 视频创作实践中，往往是先生成视频，再进行配音和配音效。割裂的创作环节不仅消耗大量时间，更会削弱作品的完整艺术表达。MuseSteamer 创新性支持一体化生成带有音效和人物台词的视频。"
这种技术突破不仅高效满足了商业需求，也为更广泛的 C 端场景提供了全新可能。在电影拍摄领域，MuseSteamer 的"镜头平权"理念正在重新定义创作门槛。刘林提到："运镜能力也是考验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调用塔可夫斯基的镜头诗意，我们将见证怎样的创意爆发？"
对于独立电影制作者和内容创作者而言，MuseSteamer 提供了前所未有的制作可能性。"不需要复杂的片场布景、不需要专业的特效后期，MuseSteamer 仅仅依靠 18 张图片，就能完成在传统影视行业百万级的专业制作效果。"这种能力对于预算有限的创作者来说具有革命性意义。
从更广阔的视角来看，AIGC 行业正在经历从"技术驱动"向"应用驱动"的转变。MuseSteamer 的成功在于验证了一种可能性：当技术服务于明确的商业需求时，产品的实用性和市场接受度会显著提升。同时，这种在商业场景中锤炼出的技术能力，反过来也为 C 端用户提供了更强大、更实用的创作工具。
而这种变化，最终将推动整个行业从技术展示走向价值创造，从概念验证走向规模化应用。
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