HenrySenseTime Seko 2.0: Generer 100-episoders AI-serie fra en enkelt prompt
SenseTime har netop lanceret industriens første multi-episode AI-videoagent. Seko 2.0 kan skabe hele animerede serier med konsistente karakterer, stemmer og historieforløb fra én kreativ idé. Tiden for AI-genereret serieindhold er kommet.
Hvad nu hvis du kunne beskrive et historiekoncept og få AI til at generere en hel 100-episoders animeret serie? Ikke løsrevne klip. En sammenhængende fortælling med konsistente karakterer, stemmer og plotkontinuitet. SenseTime gjorde det til virkelighed med Seko 2.0.
Ud over enkelte klip: Serialiseringsproblemet
Hver AI-videomodel står overfor den samme begrænsning: de genererer isolerede øjeblikke. Et 10-sekunders klip af en karakter, der går. Et andet klip, hvor de taler. Et tredje, hvor de reagerer. At sy disse sammen til en sammenhængende historie? Det er dit problem.
Serialiseringsproblemet handler ikke om genereringskvalitet. Det handler om hukommelse. Hvordan husker AI'en, at hovedpersonen har et ar på venstre kind? At skurken skiftede side i episode 12? At kærlighedsinteressens navn er stavet på en bestemt måde i underteksterne?
Dette er grunden til, at professionel animation stadig kræver hære af kunstnere, der tjekker modelark, vedligeholder stilguider og sikrer kontinuitet på tværs af episoder. AI kunne generere individuelle frames, men den kunne ikke opretholde historien.
Indtil nu.
Hvad Seko 2.0 faktisk gør
Den 15. december 2025 udgav SenseTime Seko 2.0, som de beskriver som industriens første multi-episode videogenereringsagent. Nøgleordet er "agent", ikke "model."
Sådan fungerer arbejdsgangen:
- Du giver et kreativt koncept i naturligt sprog
- Seko 2.0 genererer en komplet historieoversigt
- Systemet skaber en detaljeret plotopdeling for op til 100 episoder
- Hver episode genereres med konsistent karakterdesign, stemme og verdensbygning
- Karakterer husker tidligere begivenheder, og relationer udvikler sig
AI'en genererer ikke 100 tilfældige klip. Den opretholder en narrativ tilstand gennem hele serien.
Den tekniske arkitektur
Multi-episode hukommelse
- Global karakterdatabase
- Verdenstilstandssporing
- Tidsliniekonsistens
- Relationgrafer
- Plotkontinuitetsmotor
Genereringspipeline
- SekoIDX til billed/karaktermodellering
- SekoTalk til stemmestyret læbesynkronisering
- Faseopdelt DMD-destillation
- 8-GPU parallel behandling
- 25× omkostningsreduktion vs. baseline
SekoTalk er særligt imponerende: det er den første løsning, der understøtter læbesynkronisering for mere end to talere samtidigt. Multi-karakter dialogscener, som tidligere krævede frame-for-frame animation, genereres nu i realtid.
Den "faseopdelte DMD-destillation" fortjener opmærksomhed. Denne teknik komprimerer inferensomkostninger dramatisk, samtidig med at bevægelseskvalitet og følelsesmæssigt udtryk bevares. SenseTime hævder op til 25× omkostningsreduktion sammenlignet med deres basismodeller, hvilket gør serialiseret generering økonomisk gennemførligt.
Hvorfor dette betyder noget for skabere
Lad mig tegne billedet af, hvad dette muliggør:
Traditionel produktion af animerede serier:
- Konceptudvikling: 3-6 måneder
- Præproduktion: 6-12 måneder
- Episodeproduktion: 2-4 uger hver
- Stemmeoptagelse: Flere studiesessioner per episode
- Omkostning: 100.000 USD+ per episode (for kvalitetsindhold)
Seko 2.0-produktion:
- Koncept: Ét afsnit
- Generering: Timer per episode
- Stemme: Genereret sammen med visuals
- Omkostning: "En kop mælkete" ifølge SenseTime
Demokratiseringen her er forbløffende. En enkelt skaber kan nu producere, hvad der tidligere krævede et studie.
Det kinesiske AI-videopush
Seko 2.0 er en del af et bredere mønster, vi har fulgt. Kinesiske teknologivirksomheder leverer aggressive AI-videokapaciteter i bemærkelsesværdig hastighed:
Kuaishou Kling O1
Første forenede multimodale videomodel
SenseTime Seko 2.0
Første multi-episode genereringsagent
Alibaba Wan2.6
Reference-til-video med identitetsbevarelse
Tencent HunyuanVideo 1.5
Forbruger-GPU-venlig open source
Disse er ikke inkrementelle opdateringer. Hver repræsenterer en ny kapacitet, der ikke eksisterede i AI-videolandskabet for én måned siden.
Den strategiske kontekst betyder noget. Kinesiske virksomheder står over for chipeksportrestriktioner og begrænsninger på amerikanske cloudtjenester. Deres svar? Innovere på arkitektur og softwareeffektivitet frem for rå regnekraft. Seko 2.0's 25× omkostningsreduktion er et direkte resultat af dette pres.
Karakterkonsistens i skala
Et af de sværeste problemer inden for AI-video er at opretholde karakterkonsistens på tværs af genereringer. Vi udforskede dette i vores dybdegående gennemgang af karakterkonsistens, og Seko 2.0 repræsenterer et betydeligt fremskridt.
Systemet opretholder:
- ✓Ansigtstræk på tværs af alle episoder
- ✓Tøj- og tilbehørskonsistens
- ✓Stemmeklang og talemønstre
- ✓Karakterhøjde og proportioner
- ✓Relationsdynamik mellem karakterer
Dette går ud over teknisk konsistens. AI'en forstår, at karakterer skal opføre sig konsistent. En genert karakter bliver ikke pludselig udadvendt i episode 50, medmindre historiebuen kræver det.
Validering i den virkelige verden
SenseTime udgiver ikke bare teknikdemoer. De har produktionsudrulninger:
Wanxinji på Douyin
Et live-action kort drama genereret af Seko nåede #1 på Douyin (kinesisk TikTok) AI kort drama-listen. Dette er ikke et teknisk showcase, det er indhold, der konkurrerer med menneskeproduceret underholdning.
Yuandongli Film-partnerskab
SenseTime annoncerede strategisk samarbejde med Yuandongli Film om at udforske AIGC i film- og tv-produktion. De planlægger at lancere AI-genererede korte dramaer og inkuberer spillefilm til næste år.
Overgangen fra "imponerende demo" til "kommercielt indhold" er den reelle validering. Når faktiske seere vælger at se AI-genererede serier frem for alternativer, har teknologien krydset en tærskel.
Cambricon-forbindelsen
En ofte overset detalje: Seko 2.0 kører på Cambricon-chips, en kinesisk AI-chipproducent. Dette repræsenterer fuld-stack lokalisering af AI-videokapaciteter.
Betydningen er strategisk. Kinesiske AI-virksomheder bygger komplette teknologistakke, der ikke afhænger af amerikansk hardwareeksport. Om du ser dette som bekymrende eller beundringsværdigt, afhænger af dit perspektiv, men den tekniske præstation er ubestridelig.
Hvordan det sammenligner
Hvor passer Seko 2.0 ind i det nuværende landskab?
| Model | Enkelte klip | Multi-episode | Karakterhukommelse | Naturligt lyd |
|---|---|---|---|---|
| Sora 2 | ✅ Fremragende | ❌ | Begrænset | ✅ |
| Runway Gen-4.5 | ✅ Topkvalitet | ❌ | Begrænset | ✅ |
| Veo 3.1 | ✅ Stærk | ❌ | Begrænset | ✅ |
| Kling O1 | ✅ Stærk | ❌ | Begrænset | ✅ |
| Seko 2.0 | ✅ God | ✅ 100 episoder | ✅ Fuld | ✅ |
Seko 2.0 konkurrerer ikke på enkelte klips kvalitet. Den skaber en helt ny kategori: serialiseret AI-videoproduktion.
Multi-episode generering med narrativ kontinuitet, karakterhukommelse på tværs af serier, omkostningseffektiv i skala, multi-taler læbesynkronisering
Primært kinesisk-sproget interface, mindre moden end vestlige alternativer til enkelte klip, økosystem stadig under udvikling
Hvad dette betyder for industrien
Implikationerne rækker ud over indholdsoprettelse:
For skabere:
- Solo-produktion af serieindhold
- Hurtig prototyping af historiekoncepter
- Fanindhold i hidtil uset skala
- Personaliseret underholdning
For studier:
- Prævisualisering på serieniveau
- Omkostningsreduktion for animation
- Nye IP-udviklingsworkflows
- Lokalisering og tilpasning
Det konkurrencemæssige pres på traditionelle animationsstudier intensiveredes netop betydeligt. Når en enkelt person kan producere, hvad der plejede at kræve et team på 50, ændres økonomien i indholdsproduktion fundamentalt.
Prøv det selv
Seko 2.0 er tilgængelig til offentlig test gennem SenseTimes platform:
- Besøg seko.sensetime.com
- Indtast et kreativt koncept i naturligt sprog
- Lad systemet generere en historieoversigt
- Gennemgå episodeopdelingen
- Generer episoder med konsistente karakterer
Brugerfladen er primært på kinesisk, men teknologien taler for sig selv. Selv at se demoerne giver dig en følelse af, hvad multi-episode generering muliggør.
Det større billede
Vi er vidne til et kategoriskift i AI-video. Spørgsmålet er ikke længere "kan AI generere video?" men "kan AI fortælle historier?"
Seko 2.0 svarer ja. Ikke perfekt, ikke til alle anvendelsestilfælde, men meningsfuldt. Serialiseringsproblemet, der begrænsede AI-video til isolerede klip, bliver løst.
For mere kontekst om, hvordan AI-videolandskabet udvikler sig:
- Kling O1 udforsker forenede multimodale arkitekturer
- Open Source AI-videorevolutionen dækker tilgængelige alternativer
- AI-video og lydgenerering undersøger lydgennembrudet
Kløften mellem koncept og indhold fortsætter med at kollapse. Med Seko 2.0 udvides denne kollaps fra enkelte klip til hele serier.
Én prompt. Hundrede episoder. Én skaber.
Fremtiden for serialiseret underholdning ankom netop i december 2025.
Källor
- SenseTime Seko 2.0 Launch Announcement (AI Base)
- SenseTime Launches Multi-Series Generative AI Agent (AI Base)
- SenseTime's Seko 2.0 and Cambricon Partnership (DigiTimes)
- The Age of AI Micro-Dramas (Pandaily)
- SenseTime Seko Platform (Official)
Var denne artikel nyttig?
Henry
Kreativ teknologKreativ teknolog fra Lausanne, der udforsker hvor AI møder kunst. Eksperimenterer med generative modeller mellem elektroniske musiksessioner.
Relaterede artikler
Fortsæt med at udforske disse relaterede indlæg
Snapchat Animate It: AI-videogenerering kommer til sociale medier
Snapchat har netop lanceret Animate It, det første åbne AI-videogenereringsværktøj bygget ind i en større social platform. Med 400 millioner daglige brugere er AI-video ikke længere kun for skabere.
AI-video 2025: året da alt ændrede sig
Fra Sora 2 til native audio, fra Disneys milliarddealers til 100-personers-team der slår trillionder-dollar-giganter. 2025 var året hvor AI-video blev virkelighed. Her er hvad der skete og hvad det betyder.
Luma Ray3 Modify: Det $900M-væddemål der kan omvælte filmproduktion
Luma Labs sikrer sig $900M i finansiering og lancerer Ray3 Modify, et værktøj der transformerer filmede optagelser ved at udskifte karakterer samtidig med at den oprindelige præstation bevares. Er dette begyndelsen på slutningen for traditionelle VFX-pipelines?