바이트댄스 Seed 팀이 7월 31일 공식 블로그를 통해 신규 영상 생성 모델 Seedance 2.5를 공개했다. 기존 Seedance 2.0이 단일 클립 생성에 머물렀다면, 2.5는 한 번의 생성으로 완결된 이야기를 만드는 데 초점을 맞췄다고 밝혔다. 핵심 변화는 세 가지다. 한 번에 만들 수 있는 영상 길이가 15초에서 30초로 늘었고, 참조 입력이 이미지 위주에서 이미지·영상·오디오를 함께 받는 방식으로 확장됐으며, 타임스탬프 단위 편집 기능이 새로 들어갔다.
30초 생성과 다회차 확장은 무엇이 다른가
Seedance 2.5는 한 번의 생성으로 최대 30초 분량의 오디오·영상을 함께 만든다. 여기에 더해 이미 만든 영상 뒤에 다음 장면을 이어 붙이는 다회차 확장(multi-round extension) 기능으로 수 분 길이의 영상까지 만들 수 있다고 밝혔다. ByteDance는 예시로 가수의 무대 공연을 다루는 영상을 들었는데, 대기실에서 스태프와 대화하는 장면부터 백스테이지 복도를 지나 무용수들과 합류해 무대에 오르는 과정까지 하나의 흐름으로 이어지도록 생성했다고 설명했다. 확장 과정에서도 주요 인물과 배경, 서사 흐름의 일관성을 유지한다고 밝혀, 클립을 나눠 찍고 이어붙이던 기존 방식보다 편집 부담을 줄이는 데 목적을 뒀다.
이미지·영상·오디오를 동시에 참조하면 무엇이 가능해지나
Seedance 2.5는 한 번의 생성에 이미지 최대 30장, 영상 클립 최대 10개, 오디오 클립 최대 10개를 참조 자료로 받을 수 있다. ByteDance는 이 참조 자료들이 시각 구성, 장면, 스타일, 인물, 소품 같은 요소를 종합적으로 이해해 영상 생성에 반영한다고 설명했다. 공식 예시로는 오케스트라 공연 영상을 들었는데, 공연장 배경 이미지 1장, 피아니스트·첼로·바이올린 각각의 참조 이미지, 리드 보컬을 지정하는 이미지, 나머지 오케스트라 단원과 합창단, 관객석까지 총 18장의 이미지를 동시에 참조해 하나의 30초 공연 영상을 만들었다.
참조 방식 중에서도 clay render(텍스처 없는 3D 모델) 참조가 눈에 띕니다. 사용자가 질감 없는 3D 모델로 장면의 공간 구조, 인물 자세, 이동 경로, 카메라 각도를 미리 짜두면 Seedance 2.5가 이 구조를 그대로 따라 영상을 생성한다. ByteDance는 이 방식이 복잡한 샷의 구도와 블로킹(인물 배치)을 창작자의 의도에 가깝게 맞추는 데 쓰인다고 설명했으며, clay render의 공간 정보를 활용해 빛의 방향과 색온도, 그림자까지 물리 법칙에 맞게 생성한다고 덧붙였다.
편집 기능은 어떤 방식으로 정밀해졌나
Seedance 2.5는 타임스탬프 단위로 영상·오디오 내용을 편집하는 기능을 추가했다. 생성 단계에서는 특정 시간 구간을 지정해 그 구간의 서사, 카메라 시점, 움직임, 리듬을 프롬프트로 통제할 수 있고, 생성 이후에도 특정 구간의 인물·행동·줄거리 요소만 골라 수정하면서 앞뒤 장면과의 연속성을 유지할 수 있다고 밝혔다. 여기에 그린스크린 편집, 카메라 관점 편집, 레퍼런스 기반 편집 기능도 새로 강화됐다. 그린스크린 편집 예시에서는 기존 영상의 주인공은 그대로 두고 배경·장애물·의상·주변 인물만 교체해 완전히 다른 장면(예: 야외 훈련 장면을 국제 경기장 장면으로 교체)으로 바꾸는 과정을 보여줬는데, 옷의 나부낌이나 걸음걸이, 조명 반응까지 새 환경의 물리 법칙에 맞춰 자연스럽게 렌더링한다고 설명했다.
지금 어디서 쓸 수 있고, 어떤 산업에 적용되고 있나
Seedance 2.5는 발표 당일부터 Jimeng(即梦) AI와 Doubao Pro에서 바로 사용할 수 있으며, BytePlus ModelArk를 통한 API 접근은 추후 제공될 예정이라고 ByteDance는 밝혔다. 각 플랫폼에서는 영상 생성 메뉴에서 모델을 Seedance 2.5로 선택하면 된다.
ByteDance는 이번 발표에서 교육과 제조 같은 산업 적용 사례도 함께 소개했다. 교육 분야에서는 두바오(Doubao) 학습 앱의 "두바오 클래스룸" 기능에 적용돼, 역사적 배경이나 과학 원리 같은 추상적인 학습 내용을 영상으로 구현하는 데 쓰이고 있다고 밝혔다. 산업 제조, 임바디드 AI(로봇), 자율주행 분야에서는 로봇의 인지·조작 능력을 훈련시키는 합성 영상 데이터를 생성하거나, 극단적 날씨나 복잡한 교통 상황 같은 자율주행 롱테일 시나리오를 시뮬레이션하는 데 활용되고 있다고 설명했다.
ByteDance는 발표 말미에 다수 인물이 상호작용하는 장면의 안정성과 복잡한 동작의 물리적 타당성에서는 아직 개선 여지가 있다고 스스로 밝혔다. Seedance는 2025년 상반기 이후 ByteDance가 순차적으로 고도화해 온 영상 생성 모델 라인업으로, 2.5는 그 최신 버전에 해당한다.
출처: ByteDance Seed, "One-take Creation, Flexible Referencing: Introducing Seedance 2.5"