OpenArt Arena 唇形同步排行榜：哪款 AI 视频模型表现最佳？

一句话总结

Seedance 2.5 在所引用的 OpenArt Arena 对口型概览。Seedance 2.0 和 Seedance 2.0 Mini 紧随其后。用排名先形成候选名单，再针对项目所需的具体台词、语言、演唱或说话人设置进行测试。

• Seedance 2.5 以 1,123 分排名第 1。
• Seedance 2.0 以 1,060 分排名第 2。
• Seedance 2.0 Mini 以 1,054 分排名第 3。
• MiniMax H3 以 1,000 分排名第 4。
• Wan 3.0 以 923 分位列第 5。

竞技场分数反映的是本榜单内的相对排名，并非绝对的质量评级。

完整对口型排行榜：五款上榜模型

MiniMax H3 提供 1,000 处的固定锚点。在 正式方法论，模型只有在通过所有必备标准后才有资格进入综合排名。这些类 Elo 分数用于本榜单内的模型比较，不能与其他榜单的分数进行数值上的对比。

对口型榜单的评分方式

Lip Sync 榜单将更广泛的视频表现与四种开声场景相结合，并分配以下权重。

• 通用能力占 30%。 这一项让整体视频表现始终纳入评估，而不是孤立地评判口型动作。
• 说话唇形同步占 17.5%。 评审评估可见口型与口语对白的贴合程度。
• 演唱唇形同步占 17.5%。 评审员会检查演唱过程中的同步情况，因为持续的长音和不断变化的嘴型带来了不同的要求。
• 多角色唇形同步占 17.5%。 评审会考量语音是否始终对应到正确的可见角色。
• 多语言对口型占比 17.5%。 评审会评估在不同发音和口型的多种语言之间的同步表现。

Arena 将结果放在以某一模型为锚点的类 Elo 量表上。MiniMax H3 在此榜单上固定为 1000 分锚点。每个分数描述的是某模型相对于其他符合条件模型的位置，而非百分比评级或绝对质量水平。不同榜单之间的分数无法直接比较。根据 Arena 公布的解读方式，置信区间存在重叠时，不应视为排名更高的模型具有明显优势。

排行榜能证明什么、不能证明什么

对口型排行榜支持在五个合格模型之间进行综合对比。仅凭综合排名无法确定哪个模型在各项对口型标准上领先。因此，Seedance 2.5 的第一名成绩支持将其列入整个榜单综合任务的候选，但并不能证明它在说话、唱歌、多角色或多语言对口型方面各自领先。

OpenArt 使用采购来的 prompt 生成评测输出。模型提供方无法提交、挑选或重新生成这些输出。这一流程限制了提供方对样本的影响，不过 OpenArt 运营 Arena，因此不应被描述为独立第三方。生产决策仍需使用项目的具体台词、语言、演唱风格和说话人布局进行受控测试。

逐个模型解读

Seedance 2.5 在所引用的 Lip Sync 快照中以 1123 分位列第一。其 63 分的领先优势足以支持将其列为生产候选清单的首选。Seedance 2.5 在 Video Overall 中也以 1125 分领先，其 Audio Quality 项 1178 分在该列居首。这一跨榜单结果提供了更广泛的音质证据，但并不能证明它在每一项口型或音频任务中都处于领先。

Seedance 2.0 以 1,060 分排名第二，落后领先者 63 分。它的综合排名使其可作为备选进行测试——当 Seedance 2.5 不符合项目的成本、工作流或输出要求时。

Seedance 2.0 Mini 以 1,054 分排名第三，与第一名相差 69 分。它与 Seedance 2.0 仅相差六分。由于缺乏相关的置信区间，该排名无法确定这一微小差异是否反映出可靠的质量优势。

MiniMax H3 以 1,000 分排名第四，作为榜单的固定基准锚点。它落后 Seedance 2.5 共 123 分。该分数反映的是它在本榜单中的相对位置，而非绝对质量等级。

Wan 3.0 以 923 分排名第五，与第一名相差 200 分。在同一快照中，Wan 3.0 在视频综合榜排名第二，这说明为什么不应用通用视频排名来决定对白密集项目的候选清单。仅凭综合唇形同步排名，并不能确定哪款模型在每项唇形同步标准上领先。

每种对口型场景应测试什么

用综合排名筛选候选模型，然后针对项目所需的具体台词、演唱表现、说话人布局和语言进行测试。

在投入正式制作预算之前，请在受支持的条件下用相同的 prompt 生成，并对原始导出成片评分。测试项目所需的确切语言、歌词、说话人配置和环境音。

原生音频生成与后期配音的对比

原生音频生成器会在同一次生成中同时创建配乐和视频。由于模型会一并决定语音时机和口型动作，每次重试都可能改变画面表现和音频。原生生成并不能保证精准同步，但它能让模型协调这两项输出。

后期配音是将录制或生成的语音叠加到成片画面上。剪辑师可以保留满意的画面镜头、替换不合适的配音，并手动调整时间轴。但这样得到的片段无法体现模型原生的对口型能力。

经过精修的示例可能隐藏了音频替换或手动时间校正。评估演示时，请确认原声是否来自原始导出文件。配音示例可以展示成品制作的质量，但无法证明模型原生的音频表现。

常见的唇形同步失败情形及修复方法

对口型失败需要不同的修复方式，因为时间同步、面部动作、说话人控制和音频混合可能各自独立地出问题。

• 当一个镜头包含较长对白或大量动作时，常会出现嘴型偏移。每个镜头使用一句简短台词，让面部保持正面或四分之三角度可见，并限制同时进行的动作。
• 人声或口音的变化会破坏片段之间的连贯性。请在每个 prompt 中重复使用相同的语言和口音标签，并在拼接成序列前对比各个镜头。
• 当多个角色同时移动或说话时，常会出现说话人分配错误。请添加明确的说话人标签，一次只保留一个活动说话人，并说明谁保持沉默。例如，使用 Lena says “Is the blue version approved?” Omar listens silently.
• 多语言语音可能在时间上与音频对齐，却生成了错误的可见音素。请用固定台词分别测试每种所需语言，并同时对口型形状和时间对齐进行评分。直接指定所说的语言和口音。
• 台词偏差包括遗漏、改动或凭空加入的词语和歌词。将导出的语音与原始台词逐一对比。若一段片段看似同步却改变了原本的措辞，应予以否决。
• 只要播放时长保持不变，帧率适配本身并不会破坏同步。做基准测试时，请对原始导出成片评分。在正式制作中，改变播放速度时请保留音视频的时间关系，并在重定时后检查同步。变速会改变播放时长，需要再次进行同步检查。
• 背景音乐可能掩盖对白，而不会造成对口型错误。请分别申请对白与环境音。先测试对白，然后在保持语音清晰可辨的前提下加入环境音与音效。

可重复的同 prompt 测试流程

通过两轮测试来区分模型自身的一致性与 prompt 优化的效果。

第 1 步：运行固定 prompt 基线

测试口语对白、演唱、多角色对白和多语言语音。每个模型在每项任务上生成五段片段。在支持的范围内，保持 prompt、输入方式、参考素材、片段时长、分辨率和宽高比完全一致，并记录任何差异。每个模型每项任务生成五次可作为实用的筛选样本，但不能证明其在所有情况下都更优。

可使用如下的 prompt。

• 口语对白。正面朝向的主持人说“The delivery arrives before noon.”
• 演唱。歌手演唱“Morning light, carry me home.”在“home”上短暂延音保持。
• 多角色对话。Lena 说：
• 多语言语音。一位四分之三面向镜头的说话人用墨西哥西班牙语说：“La reunión comienza a las nueve。”

第 2 步：为每个原始导出结果评分

Score every original export on six criteria. Rate phoneme timing, facial stability, speaker correctness, voice naturalness, artifact-free audio, and script fidelity. Script fidelity covers omitted, changed, or invented words and lyrics. Use a 1-to-5 scale, where 5 means “No noticeable issue on this criterion in the reviewed clip.” A score of 5 does not automatically mean production-ready.

第 3 步：计算通过率与成本

在评审结果之前先设定一个通过门槛。例如，要求每项标准至少得 4 分，且没有错误的说话人或被改动的台词。将可用输出率计算为通过的片段数除以总片段数。将每段通过片段的成本计算为总生成花费除以通过的片段数。分别报告每项任务和每个模型的通过率及每段通过片段的成本。如果没有片段通过，请报告“本批次无通过输出”，而不是除以零。

第 4 步：进行同等次数的调优

给每个模型相同的重试次数，并允许同等程度的 prompt 调整。将调优后的输出与基线通过率分开记录。

当失败情况在多次生成之间各不相同，或更清晰的说话人标注能消除歧义时，可对同一模型重试。当同一缺陷在基线和调优预算下持续出现时，则应更换模型。

实现可靠唇形同步的 prompt 示例

可靠的 prompt 会为每一句台词分配一个声音，并让说话的面部保持可见。将对白与环境音分开，限制同时进行的动作，并指定语言和口音。 Seedance 2.5 提示词指南 提供更多 prompt 编写技巧。

单人说话头像镜头

“单个主持人面向镜头的中近景。主持人说‘The new collection arrives Friday.’自然的语速、稳定的面部特征、清晰的对白，以及安静的室内环境音。无音乐，无镜头移动。”

双角色对白

“Lena 和 Omar 呈四分之三侧面视角站立。只有被点名的说话人开口。保持两张脸稳定，并使用安静的办公室环境音。”

Lena：“蓝色版本通过了吗？”

Omar：“好。我们明天开始。”

多语言语音

“单个说话人的正面特写。使用西班牙语，保持一致的墨西哥口音。说话人说‘La campaña comienza mañana.’完整保留每一个词，让可见的口型与西班牙语发音相匹配，且不含背景音乐。”

评审说明：请一位精通目标语言的评审员评估发音和台词还原度。

唱歌

“正面朝向的歌手演唱一句简短歌词‘Meet me where the daylight ends.’在‘ends’上短暂延音保持。保持面部稳定，完整保留每一句歌词，并在人声下方铺设柔和的器乐伴奏。”

当某段片段失败时，每次重试只改动一个变量。先测试不含音乐的对白，等语音和嘴型时序保持稳定后，再加入环境音或特效。

在 OpenArt 上对比对口型模型

查看 AI 对口型排行榜以建立候选名单，然后在 AI 视频生成器。将所有候选模型放在同一工作区中，能让 prompt、素材、宽高比、分辨率和输出评审更容易保持一致。

用同一组口语对白、演唱、多角色和多语言 prompt 在每款模型上运行。在调优前先对原始导出结果评分，然后给每个候选模型相同次数的 prompt 修改机会。将基准结果与调优结果分开保存，以免 prompt 变更扭曲对比。

想从综合冠军入手的创作者可以直接使用它进行生成 Seedance 2.5。请根据项目的实际脚本，选择通过审核输出率最高的模型，而不是依赖笼统的视频排名。

常见问题

哪款模型领跑 OpenArt Arena 对口型排行榜？

在所引用的五模型快照中，Seedance 2.5 以 1,123 分领先。Seedance 2.0 以 1,060 分紧随其后，Seedance 2.0 Mini 得分 1,054。

对口型榜单衡量的是什么？

该榜单将 30% 的权重分配给通用能力。说话、演唱、多角色和多语言唇形同步各占综合得分的 17.5%。

Arena 对口型评分是绝对等级吗？

Arena 使用一种类似 Elo 的相对评分体系，在每个榜单内绑定固定基准。不同榜单之间的分数无法互相比较。Wan 3.0 在视频综合榜排名第二，但在唇形同步榜仅排第五，这说明为什么对白密集的项目需要一份针对具体任务的候选清单。

综合排名能否为每种对口型场景找出最佳模型？

仅凭综合排名无法确定哪个模型在各项对口型标准上领先。应通过单独测试来评估项目所需的具体语言、声音表现和说话人配置。

创作者应如何进行公平的对口型对比？

针对口语对白、演唱、多角色对白和多语言语音，每项任务各运行五次生成。先在固定 prompt 基线下使用一致的支持设置，然后给每个模型相同的调优预算。就音素对齐、面部稳定性、说话人分配、音质、音频瑕疵和台词还原度对原始导出结果进行评分。五次生成可作为实用的筛选样本，但不能证明其在所有情况下都更优。

该排名是否对比了 Veo 3 与 Seedance 2.5？

Veo 3 未列入所引用的对口型概览，因此该排名未提供与 Seedance 2.5 的公开正面对比结果。