北京
5月19日，Google在I/O 2026大會上正式推出Gemini Omni視頻生成模型，官方強調其在重力、動能和流體動力學方面具備直觀理解能力，水終于能像水一樣流動。
而就在昨晚，有網友用同一組提示詞，將Omni與字節跳動旗下Seedance 2.0進行橫向對比，結果在四組運動類視頻中，Omni的表現對比Seedance 2.0，均存在差距。
拳擊場景：力量感的差距在鏡頭語言里
第一組對比是拳擊臺。上方畫面由Google Omni生成，兩臺骨骼模型在擂臺上對峙，但鏡頭基本固定，畫面更像一張會動的定格照片，缺乏對抗應有的緊張節奏。
下方Seedance 2.0的畫面則完全不同，鏡頭跟隨出拳動作快速推拉，對方的頭部被擊中后呈現大幅后仰，整個序列的運鏡直接放大了打擊的力量感，視頻充滿張力。
網友評價：Omni完成了動作，Seedance完成了場面。
高爾夫場景：靜止的球與旋轉的球
兩組視頻都模擬了打高爾夫的狀態，但Seedance 2.0版本中的球體表面凹槽清晰可見，并且整體處于高速向前旋轉的狀態，符合真實世界中高爾夫球被擊出后的物理軌跡。
Google Omni生成的高爾夫球則完全靜止，表面紋理雖然細膩，但球體沒有任何自轉跡象，像一件被懸停在空中的展品，而非一顆正在飛行的球。
跳高場景：直接穿模
第三組跳高畫面的對比更為直觀。Omni生成的運動員在越過橫桿時，身體與桿發生了明顯的穿模，肢體直接穿透器材，場景邏輯瞬間崩塌。
Seedance 2.0的同一幀則保持了合理的空間關系，運動員身體彎曲弧度自然，橫桿位置清晰，沒有發生任何碰撞異常。
跳水場景：入水姿態的混淆
第四組跳水測試中，Omni再次暴露了運動理解的偏差。畫面中的運動員以近似游泳出發臺的平趴姿態入水，雙臂前伸、身體平行于水面，這更像是游泳比賽的出發動作，而非跳水應有的垂直或翻轉入水姿態。
Seedance 2.0的版本則呈現了標準的垂直入水動作，身體線條、入水角度都與真實跳水運動一致。
結論
對于創作者而言，當前最務實的選擇仍是根據具體場景挑工具。需要復雜后期編輯和多模態混剪，Omni的聊天式工作流值得嘗試。但如果追求運動真實感和物理準確性，Seedance 2.0在這輪盲測中顯然更經得起逐幀審視。
來源 | AI普瑞斯（ID：AIPress2025）
作者 | Kyousuke; 編輯 | 呼呼大睡
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