Seedance 2.5 en Flux 3 Video
Nog geen jaar geleden waren AI-video’s vooral leuk om mee te experimenteren. Bewegende handen klopten niet, gezichten vervormden en objecten veranderden soms halverwege een scène. Inmiddels ziet de werkelijkheid er heel anders uit.
Deze week verschenen twee nieuwe videomodellen die laten zien hoe snel AI-video zich ontwikkelt: Seedance 2.5 van ByteDance en Flux 3 Video van Black Forest Labs. Beide modellen zetten een flinke stap vooruit, maar doen dat ieder op hun eigen manier.
Wij hebben beide modellen getest met exact dezelfde prompt om te zien waar de verschillen zitten. Eén ding viel daarbij direct op: de kwaliteit van AI-video is inmiddels zo hoog geworden dat het steeds lastiger wordt om te zien of een video echt is of volledig door AI is gemaakt.
Zelf getest: één prompt, twee verschillende resultaten
Om de verschillen goed zichtbaar te maken hebben we beide modellen exact dezelfde opdracht gegeven. Hierbij hebben we express gekozen voor wat iedereen direct herkent als onmogelijk, maar dat er toch bijna echt uitziet.
De prompt:
A gigantic humpback whale peacefully swimming through the streets of Paris during rush hour. Cars stop to let the whale pass while sunlight filters through the whale’s body like it is underwater. Ultra photorealistic, cinematic lighting, handheld documentary camera, realistic movement, natural physics, 10 seconds.
Er zit een duidelijk verschil in de filosofie van beide modellen. Bekijk de video’s hieronder:
Seedance 2.5
Wat direct opvalt
- De walvis voelt alsof hij echt aanwezig is in de straat.
- Schaal en perspectief kloppen beter.
- De belichting sluit mooi aan op de omgeving.
- De camera voelt alsof een cameraman daadwerkelijk onder de walvis door loopt.
- De beweging van de walvis is vloeiend en natuurlijk.
- Mensen en auto’s blijven gedurende de video consistenter.
Minpunten
- Er zitten af en toe nog kleine vervormingen in details.
- De camera is iets behoudender en minder spectaculair.
Seedance probeert de werkelijkheid zo geloofwaardig mogelijk na te bootsen. Je kijkt minder naar een AI-video en meer naar een onmogelijke gebeurtenis die toevallig gefilmd lijkt te zijn.
Flux 3 Video
Wat direct opvalt
- De video voelt direct filmischer.
- Het model kiest vanzelf interessantere camerahoeken.
- Er zit meer dramatiek in de compositie.
- De kleurgrading oogt alsof er al een cinematografische filter overheen zit.
- De camerabeweging voelt meer als een speelfilm dan als een documentaire.
Minpunten
- De walvis oogt soms iets meer als een computer gegenereerd object.
- Schaal en interactie met de omgeving voelen af en toe iets minder geloofwaardig.
- De beweging is iets gestileerder dan natuurlijk.
Flux probeert minder een echte gebeurtenis na te bootsen en meer een filmscène te creëren. Dat levert een prachtige cinematografische uitstraling op, maar gaat soms ten koste van het realisme.
Kosten
Ook de kosten hebben we meegenomen in onze test.
| Model | Credits (10 seconden) | Geschatte kosten* |
| Seedance 2.5 | 65 credits | ± €0,55 |
| Flux 3 Video | 55 credits | ± €0,47 |
Gebaseerd op een Higgsfield Plus-abonnement van ongeveer 4.000 credits voor circa €34 per maand. Werkelijke kosten kunnen afwijken afhankelijk van het gekozen abonnement. Opvallend is dat het prijsverschil minimaal is. Voor minder dan tien eurocent extra krijg je bij Seedance een duidelijk realistischer resultaat. De keuze tussen beide modellen zal daarom voor de meeste gebruikers niet afhangen van de prijs, maar van de gewenste stijl.
Onze bevindingen
Na onze test zouden wij de modellen als volgt positioneren:
Kies Seedance 2.5 wanneer:
- realisme belangrijk is;
- je marketingvideo’s maakt;
- je producten wilt presenteren;
- je mensen wilt laten twijfelen of iets echt is.
Kies Flux 3 Video wanneer:
- sfeer belangrijker is dan realisme;
- je trailers maakt;
- storytelling centraal staat;
- je een cinematografische uitstraling zoekt
AI-video wordt steeds moeilijker te herkennen
De introductie van Seedance 2.5 en Flux 3 Video laat zien dat AI-video een punt bereikt waarop de techniek niet langer het meest interessante onderdeel is. De maatschappelijke gevolgen worden steeds groter.
Twee jaar geleden was een AI-video vrijwel direct te herkennen. Tegenwoordig moeten we soms twee keer kijken. En over een jaar? Dan zien we het verschil helemaal niet meer.
Dat biedt enorme kansen voor filmmakers, bedrijven en contentmakers, maar brengt ook nieuwe uitdagingen met zich mee.
Denk bijvoorbeeld aan:
- Deepfakes die nauwelijks nog van echte beelden zijn te onderscheiden.
- Desinformatie, waarbij overtuigende nepvideo’s zich razendsnel via sociale media verspreiden.
- Nog meer AI slop: enorme hoeveelheden automatisch gegenereerde video’s die het internet overspoelen en kwalitatieve content steeds moeilijker vindbaar maken.
- Een omgekeerd probleem: mensen kunnen straks echte video’s afdoen als “vast door AI gemaakt”, waardoor ook authentiek beeldmateriaal ter discussie komt te staan.
Dat betekent niet dat AI-video een negatieve ontwikkeling is. Integendeel. De mogelijkheden zijn indrukwekkend. Maar het maakt de herkomst van beeldmateriaal belangrijker dan ooit. Wie heeft de video gemaakt? Waar is deze gepubliceerd? Is de bron betrouwbaar? Dat worden steeds relevantere vragen.
Wat nog wel het meest opvalt, is de snelheid waarmee deze ontwikkelingen elkaar opvolgen. Nog geen jaar geleden waren vervormde handen, vreemde gezichten en onnatuurlijke bewegingen de norm. Inmiddels zijn dat uitzonderingen geworden. De vraag is voor ons dan ook niet langer óf AI-video een vaste plek krijgt binnen contentcreatie, maar vooral hoe snel deze kwaliteit de nieuwe standaard wordt.
Wij als kijkers moeten steeds kritischer worden op wat we online zien. Zodra een AI-video niet meer van echt te onderscheiden is, wordt vertrouwen belangrijker dan technologie.
