Seedance 2.0 vs. Wan 2.7: Chinesische Video-KI im Vergleich

Seedance 2.0 und Wan 2.7 sind zwei erstklassige KI-Videosysteme aus China, die 2026 auf den Markt kamen. Beide glänzen in unterschiedlichen Bereichen:

• Seedance 2.0: Das Modell von ByteDance konzentriert sich auf präzise, multimodale Videogenerierung mit fortschrittlicher Kontrolle über Text-, Bild-, Audio- und Videoeingaben. Es ist ideal für hochwertige, gesichtsfokussierte Inhalte wie Werbung und filmische Kurzformate.
• Wan 2.7: Das System von Alibaba priorisiert Charakterkonsistenz, Storyboarding und Flexibilität dank seines Open-Source-Frameworks. Es eignet sich am besten für skalierbare Projekte, Workflows mit mehreren Clips und Bearbeitungsaufgaben.

Schnellvergleich

Für Videos in Premium-Qualität ist Seedance 2.0 die richtige Wahl. Für skalierbare Workflows mit mehreren Clips ist Wan 2.7 die bessere Option. Viele Kreative kombinieren beide für optimale Ergebnisse.

Seedance 2.0: Funktionen und Stärken

Kernfähigkeiten

Seedance 2.0, entwickelt vom SEED Lab von ByteDance, ist ein Dual-Branch Diffusion Transformer mit 4,5 Mrd. Parametern, der Video und Audio gleichzeitig erzeugt und damit Nachbearbeitungsschritte überflüssig macht.

Was dieses Modell auszeichnet, ist sein Omni-Reference-System, das eine präzise, tag-basierte Kontrolle über jedes Referenz-Asset in Ihrem Prompt bietet. Nutzer können bis zu 9 Bilder, 3 Videoclips und 3 Audioclips eingeben und jedes Asset direkt im Prompt mit Befehlen wie @image1 oder @video1 markieren. Dies ermöglicht eine detaillierte Kontrolle über Elemente wie Charakterdesign, Garderobe, Kamerawinkel und sogar den Rhythmus von Bewegungen. Segmind hebt diese Fähigkeit hervor und erklärt:

„Das deutlichste Alleinstellungsmerkmal von Seedance 2.0 ist das Omni-Reference-System. Während die meisten Modelle Referenzbilder als lose Stilhinweise behandeln, lässt Seedance 2.0 Sie diese explizit in Ihrem Prompt markieren und genau steuern, wo und wie sie erscheinen." ^[2]

Darüber hinaus unterstützt Seedance 2.0 Multi-Shot-Scripting, mit dem Nutzer ganze Shot-Listen mit spezifischem Timing definieren können (z. B. „Shot 1 | 0s–3s: weite Establishing-Aufnahme, Kamerafahrt nach vorn"). Dies wird nahtlos zusammen mit der Generierung von zweikanaligem Stereo-Audio umgesetzt, das Umgebungsgeräusche, Foley-Effekte, Musik und Lippensynchronisation in über 8 Sprachen abdeckt.

Diese Funktionen ergeben zusammen ein leistungsstarkes Werkzeug für Kreative, auch wenn sie mit gewissen Einschränkungen verbunden sind, wie unten dargelegt.

Stärken und Einschränkungen

Die Leistungskennzahlen des Modells unterstreichen seine Fähigkeiten. So erreicht es einen ELO-Wert von 1.272 und einen Subject-Consistency-Wert von 93,4 auf VBench und übertrifft damit Konkurrenten wie Kling 1.6 (92,1) und Wan 2.1 Fast (90,7). Die Fast-Variante ist besonders effizient und erzeugt einen 5-sekündigen 720p-Clip in etwa 35 Sekunden, was 61 % schneller ist als sein Vorgänger.

Trotz dieser Stärken gibt es einige Einschränkungen. Die durchgängige visuelle Konsistenz über mehrere Charaktere hinweg kann uneinheitlich sein. Das Modell ist auf die Generierung von 15-sekündigen Clips begrenzt (10 Sekunden bei der Fast-Variante), wobei für längere Szenen eine Videoverlängerung genutzt werden kann. Der direkte Zugriff außerhalb Chinas ist eingeschränkt und erfordert für internationale Nutzer oft Proxy-API-Schichten. Zudem betten alle Ausgaben ein C2PA-Metadaten-Wasserzeichen ein, was bei kundenorientierten Projekten ein Problem darstellen kann.

Wan 2.7: Funktionen und Stärken

Kernfähigkeiten

Wan 2.7 basiert auf einer Mixture-of-Experts-Architektur mit 27 Milliarden Parametern, von denen 14 Milliarden Parameter pro Inferenz aktiv sind ^[9]. Es beherrscht vier Generierungsmodi – T2V (Text-to-Video), I2V (Image-to-Video), R2V (Reference-to-Video) und anweisungsbasierte Bearbeitung – allesamt über ein einziges Diffusion-Transformer-Backbone, was eine reibungslose Integration über verschiedene Aufgaben hinweg gewährleistet.

Zu den herausragenden Funktionen zählt der 9-Grid-I2V-Modus, der ein 3×3-Layout aus Bildern akzeptiert. Dies ist besonders nützlich, um Produktdarstellungen aus mehreren Blickwinkeln oder aufeinanderfolgende Szenen zu erstellen. Die Funktion First and Last Frame Control (FLF2V) erlaubt es Nutzern, den Anfangs- und Endframe des Clips festzulegen, wobei das Modell den Bewegungspfad dazwischen nahtlos generiert, um zeitliche Inkonsistenzen zu minimieren. Der R2V-Modus unterstützt bis zu fünf gemischte Referenzen – Bilder, Videos oder Audio – und kann so Charakteridentität, Stimme und Kamerastil ohne zusätzliches Fine-Tuning beibehalten. Außerdem verarbeitet das Modell Prompts mit bis zu 5.000 Zeichen und liefert klaren, langen Text in 12 Sprachen ^[9][11].

Diese Funktionen wirken zusammen, um eine konsistente und kohärente Szenengenerierung zu gewährleisten, gestützt durch eine robuste Vorab-Planung vor der Generierung.

Thinking Mode und Szenenkonsistenz

Eine der prägenden Funktionen von Wan 2.7 ist sein Thinking Mode, der einen Chain-of-Thought-Reasoning-Prozess nutzt, um Videos im Voraus zu planen. Diese Funktion bildet die Semantik des Prompts ab, bestimmt die Platzierung von Motiven, wählt Kamerawinkel aus und stellt logische Konsistenz sicher, bevor das Rendering beginnt.

„Thinking Mode... führt vor der Generierung Chain-of-Thought-Reasoning aus und ermöglicht es dem Modell, den Prompt logisch zu analysieren und zu planen, bevor die Ausgabe erstellt wird." – Kai Kou, KI-Ingenieur ^[12]

Dieser Vorausplanungsschritt macht Wan 2.7 besonders effektiv für komplexe Szenen mit mehreren Charakteren. Indem räumliche Beziehungen und Beleuchtung vor dem Rendering berücksichtigt werden, hilft es, häufige Probleme wie Morphing oder Objektverzerrung zu reduzieren. Für storygetriebene Produktionen sorgt die Kombination aus Thinking Mode und FLF2V für stabilere und visuell kohärentere Ausgaben.

Stärken und Einschränkungen

Die fortschrittliche Planung und die Funktionen von Wan 2.7 schlagen sich in mehreren Stärken nieder, auch wenn es einige Einschränkungen gibt.

Eine seiner zentralen Stärken ist die Charakterkonsistenz, wie der unabhängige Animator Wei Zhang hervorhebt:

„Die Konsistenz von WAN 2.7 ist erstaunlich! Charakterbilder bleiben über mehrere Clips hinweg stabil, was zuvor nur schwer zu erreichen war." – Wei Zhang ^[10]

Das Modell erhielt eine redaktionelle Bewertung von 8,5/10 für seine Zuverlässigkeit, kreative Flexibilität und Audio-in-the-Loop-Workflows ^[8]. Seine anweisungsbasierte Bearbeitungsfunktion ist besonders effizient für gezielte Szenenänderungen – wie das Ändern von Hintergründen, das Anpassen von Kleidungsfarben oder das Anwenden von Stilübertragungen – mithilfe einfacher Textbefehle und ohne dass der gesamte Clip neu generiert werden muss.

Es gibt jedoch einige Einschränkungen. Die Ausgabeauflösung ist auf 1080p begrenzt, und die Cliplängen sind auf 15 Sekunden für T2V und 10 Sekunden für I2V- oder R2V-Modi beschränkt ^[8]. Zudem fehlt extremen Gesichts-Nahaufnahmen unter Umständen der Fotorealismus, den manche Closed-Source-Modelle bieten, auch wenn das Modell in den meisten Szenarien gute Leistungen zeigt. Wie Jay Kim von Miraflow AI anmerkte:

„Es wird Seedance 2 oder Kling 3 bei der reinen visuellen Qualität nicht schlagen, aber kein anderes Modell erreicht seine kreative Freiheit und Workflow-Vollständigkeit. Es ist die beste Open-Source-Option im Jahr 2026." – Jay Kim, Miraflow AI ^[9]

Wan 2.7 ist vollständig Open Source unter der Apache 2.0-Lizenz und bietet Teams die Flexibilität, es lokal zu betreiben oder für spezifische Anforderungen zu fine-tunen.

Seedance 2.0 vs. Wan 2.7: Direkter Vergleich

Eingabemodi und Generierungsoptionen

Sowohl Seedance 2.0 als auch Wan 2.7 akzeptieren verschiedene Eingaben – Text, Bild, Audio und Video – aber ihre Ansätze zur Verarbeitung unterscheiden sich erheblich. Seedance 2.0 nutzt ein Universal-Reference-System, mit dem bis zu 15 Dateien gleichzeitig verarbeitet werden können. Dazu gehören 9 Bilder, 3 Videoclips und 3 Audioclips, alle in einem Durchgang, wodurch Komposition, Kamerabewegungen und Charakteraktionen nahtlos repliziert werden können ^[3]. Wan 2.7 hingegen ordnet bis zu 9 Referenzbilder in einem 3×3-Raster an und gewährleistet so ein konsistentes Charakterbild und einen konsistenten Stil über alle Clips hinweg ^[3].

Bei den Generierungsmodi bietet Wan 2.7 sieben Optionen, darunter einen dedizierten Videobearbeitungsmodus für Stilübertragung und eine First-and-Last-Frame-Kontrollfunktion. Seedance 2.0 konzentriert sich dagegen auf Text-to-Video, Image-to-Video und seinen Universal-Reference-Workflow, der eine engere multimodale Integration innerhalb jeder Generierung in den Vordergrund stellt ^[3]. Diese Unterschiede legen den Grundstein dafür, wie jedes Modell mit Kontrolle, Treue und Konsistenz umgeht.

Kontrolle, Treue und Konsistenz

Die Unterschiede in der Eingabeverarbeitung setzen sich darin fort, wie diese Modelle Kontrolle, Treue und Konsistenz handhaben. Seedance 2.0 brilliert bei Gesichtstreue und präziser Bewegungssteuerung und bietet Lippensynchronisation auf Phonem-Ebene in über 8 Sprachen ^[3]. Wan 2.7 glänzt hingegen darin, wiederkehrende Charakterkonsistenz über mehrere Clips hinweg aufrechtzuerhalten, dank seines 3×3-Rastersystems und seines R2V-Workflows (Reference-to-Video). Es verfügt außerdem über einen anweisungsbasierten Bearbeitungsmodus, der es Nutzern ermöglicht, Aufnahmen umzugestalten, ohne den gesamten Clip neu zu generieren ^[3].

Wie der Blog von Atlas Cloud es formuliert:

„Seedance 2.0 gewinnt bei multimodaler Kontrolle und Gesichtstreue... Wan 2.7 gewinnt bei Flexibilität, Open-Weight-Wirtschaftlichkeit und Videobearbeitung." ^[3]

Leistung und praktische Einschränkungen

Leistungskennzahlen verdeutlichen die Unterschiede zwischen Seedance 2.0 und Wan 2.7 zusätzlich. Ein wesentlicher Unterschied ist die Cliplänge: Seedance 2.0 unterstützt Videos von bis zu 60 Sekunden, während Wan 2.7 bei Text-to-Video bei 15 Sekunden endet ^[3]. Während 15 Sekunden ideal für Kurzform-Inhalte wie Social-Media-Posts sind, sind für Produktdemos oder Schulungsmaterialien oft längere Laufzeiten erforderlich.

Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Verwertbarkeit der Ausgabe. Seedance 2.0 weist eine Quote von 90 % verwertbarer Ausgaben auf ^[3], was die Produktionskosten erheblich senken kann:

„Die Quote von 90 % verwertbaren Ausgaben ist keine Marketingzahl, die man abtun sollte... Bei 90 % Verwertbarkeit benötigen Sie 1.111 Generierungen [um 1.000 verwertbare Clips zu erhalten]. Das ist ein 4,5-facher Unterschied bei den tatsächlichen API-Ausgaben." – Atlas Cloud Blog ^[3]

Auch Kosten und Geschwindigkeit variieren. Bei derselben Spezifikation von 720p und 5 Sekunden kostet Seedance 2.0 Fast etwa $0.16 pro Clip und benötigt rund 28 Sekunden zum Rendern. Wan 2.7 kostet im Vergleich dazu etwa $0.30 und braucht 55 Sekunden ^[5]. Das Open-Weight-Modell von Wan 2.7 bietet jedoch die Möglichkeit des Self-Hostings auf privater GPU-Infrastruktur, was die API-Kosten pro Generierung eliminieren kann – eine Flexibilität, die Seedance 2.0 aufgrund seiner Closed-Source-Natur nicht bieten kann ^[3][5].

Ansehen: Vergleich der Videogeneratoren Seedance 2.0 vs. Wan 2.7

API-Zugriff via APIMart

Wenn es darum geht, APIs effektiv bereitzustellen, kann eine nahtlose Integration den entscheidenden Unterschied machen. Für US-basierte Entwickler, die mit chinesischen KI-Modellen arbeiten, können die üblichen Hürden – wie Abrechnung in CNY, Zahlungen über Alipay/WeChat und lokale Telefonverifizierung – zum Problem werden. APIMart vereinfacht diesen Prozess, indem es einen einzigen, einheitlichen Endpunkt bietet: https://api.apimart.ai/v1/videos/generations. Der Wechsel zwischen Modellen wie Seedance 2.0 und Wan 2.7 ist so einfach wie die Anpassung des model-Parameters in Ihrer JSON-Anfrage. So unkompliziert ist das.

Die API wurde mit Blick auf Entwickler entwickelt und folgt OpenAI-ähnlichen Konventionen. Sie verwendet Bearer-Token-Authentifizierung und standardmäßige JSON-POST-Anfragen mit Parametern wie model, prompt, resolution und seed. Beide Modelle arbeiten asynchron: Sobald Sie eine Anfrage senden, erhalten Sie eine task_id, um die finale Video-URL abzufragen. Die Generierungszeiten variieren – Wan 2.7 benötigt in der Regel 30 bis 90 Sekunden, während Seedance 2.0 bis zu 120 Sekunden dauern kann ^[10].

„Als Entwickler schätze ich die saubere API und die schnellen Antwortzeiten. Doubao Seedance 2.0 lässt sich nahtlos in unsere Pipeline integrieren."

• Alex Wang, Full-Stack-Ingenieur ^[14]

Flexible Preise und einheitliche Abrechnung

APIMart bietet nutzungsbasierte Preise in USD, was es Entwicklern außerhalb Chinas erleichtert, die Kosten zu verwalten. Die Gebühren werden pro Ausgabesekunde abgerechnet, abhängig von der Auflösung. Ein einziges APIMart-Konto deckt beide Modelle ab, sodass Sie nicht mit mehreren Guthabensystemen jonglieren müssen. Wan 2.7 kostet beispielsweise $0.0664 pro Sekunde bei 720P und $0.1096 pro Sekunde bei 1080P, was etwa 20 % unter den offiziellen Tarifen liegt ^[10]. Seedance 2.0 folgt einer ähnlichen Preisstruktur und bietet wettbewerbsfähige Tarife.

Erweiterte Funktionen und Zuverlässigkeit

Seedance 2.0 unterstützt asset://-URLs, mit denen Sie vorab genehmigte virtuelle Avatare oder Assets realer Personen referenzieren können, ohne Dateien wiederholt hochladen zu müssen ^[15]. Mit einem SLA von 99,9 % und einer Infrastruktur mit niedriger Latenz ist APIMart darauf ausgelegt, sowohl große Produktionsanforderungen als auch kleinere experimentelle Projekte zu bewältigen. Ob Sie an einer kommerziellen Pipeline arbeiten oder neue Ideen testen – APIMart bietet die Werkzeuge, um die Aufgabe effizient zu erledigen.

Anwendungsfälle nach Branche

Marketing und Werbung

In der Marketingwelt hängt die Wahl des Modells oft von der Produktionsphase ab. Nehmen wir zum Beispiel Seedance 2.0 – es brilliert bei der Erstellung von Hero-Anzeigen mit hoher Conversion-Rate. Seine präzise Lippensynchronisation und konsistenten Gesichtsdetails machen es zur ersten Wahl für E-Commerce-Marken, die auf menschliche Models setzen. Selbst kleine Inkonsistenzen können in solchen Szenarien das Vertrauen beeinträchtigen, weshalb seine Gesichtstreue ein großer Vorteil ist ^[3].

Wan 2.7 hingegen ist perfekt, um mehrere Versionen von Inhalten aus einem einzigen Clip zu erstellen. Sein Video-Edit-Modus ermöglicht es Agenturen, plattformspezifische Varianten zu erstellen, etwa eine knackige TikTok-Version oder einen polierten Instagram-Schnitt, zu Kosten von etwa $0.625 bis $0.9375 pro Clip ^[16]. Viele Teams kombinieren die Stärken beider Modelle und nutzen Wan 2.7 für das Storyboarding und Seedance 2.0 für die finale, polierte Ausgabe ^[1].

„Der Videobearbeitungsmodus [in Wan 2.7] ist speziell für Agenturen konzipiert, die mehrere visuelle Varianten desselben Ausgangsmaterials benötigen, ohne neu drehen zu müssen." – Atlas Cloud ^[3]

Diese Fähigkeiten beschränken sich nicht auf die Werbung – sie erstrecken sich auf Bereiche wie Bildung und Training.

Bildung und Training

Seedance 2.0 brilliert in virtuellen Lernumgebungen, dank seiner Lippensynchronisation auf Phonem-Ebene in acht oder mehr Sprachen. Wenn Kurse einen Dozenten auf dem Bildschirm zeigen, hilft seine Fähigkeit, lebensechte Gesichtsausdrücke zu liefern, das Engagement der Lernenden aufrechtzuerhalten ^[3][7]. Ein weiteres herausragendes Merkmal ist seine vier-modale Eingabe, die vorab aufgenommene Voiceovers direkt mit dem generierten Video synchronisiert und so die zeitaufwändige Audio-Nachbearbeitung überflüssig macht ^[4].

Wan 2.7 eignet sich derweil für szenariobasiertes Training, bei dem die Konsistenz des Erscheinungsbilds eines Charakters über mehrere Module hinweg entscheidend ist. Sein 9-Grid-Referenzsystem sorgt von Anfang bis Ende für ein fixiertes Aussehen, und seine First-and-Last-Frame-Kontrolle ist ideal für technische Demos – etwa um zu zeigen, wie eine Maschine vom Zustand „aus" in den Zustand „läuft" übergeht ^[3][13]. Für große E-Learning-Plattformen, die auf API-Kosten achten, bietet Wan 2.7 eine Open-Weight-Version, die Self-Hosting unterstützt und Sekundengebühren vollständig eliminiert ^[3]. Diese Funktionen passen perfekt zu den Anforderungen von Erstellern von Bildungsinhalten.

Über die Bildung hinaus befähigen diese Werkzeuge auch Kreative im Bereich Unterhaltung und Kurzform-Inhalte.

Unterhaltung und Kurzform-Inhalte

In der Unterhaltung bedienen diese Modelle unterschiedliche kreative Bedürfnisse. Seedance 2.0 ist auf filmisches Storytelling spezialisiert, mit Werkzeugen für Dolly-Zooms, Tracking-Shots und ausdrucksstarke Gesichtsperformances. Seine Audio-Synchronisation auf Phonem-Ebene macht es zur Top-Wahl für Musikvideos oder charaktergetriebene Kurzformate und bietet eine Quote von 90 % verwertbarer Ausgaben – deutlich höher als der Branchendurchschnitt ^[3].

Wan 2.7 ist hingegen die erste Wahl für serielle Inhalte, bei denen Charakterkonsistenz entscheidend ist. Seine Stilübertragungsfunktion erlaubt es Kreativen, visuelle Inhalte in Formate wie Anime, Cyberpunk oder sogar Ölmalerei zu verwandeln, während die Bewegungsflüssigkeit erhalten bleibt ^[3][16].

„Wan 2.7 und Seedance 2.0 sind für völlig unterschiedliche Arten von Kreativen gebaut." – Jacky Wang ^[6]

Fazit: Welches Modell sollten Sie verwenden?

Jedes Modell glänzt auf seine eigene Weise, abhängig von Ihren Zielen. Seedance 2.0 ist perfekt für die Erstellung hochwertiger, gesichtsfokussierter Videos wie Hero-Anzeigen, Musikvideos oder filmische Kurzformate. Mit einer Quote von 90 % verwertbarer Ausgaben ^[3] und der Fähigkeit, bis zu 60 Sekunden Inhalt zu generieren, ist es ideal für anspruchsvolle Kreativprojekte. Wan 2.7 hingegen ist die beste Wahl für Projekte, die Skalierung, Wiederholbarkeit und konsistente Charaktere über mehrere Clips hinweg erfordern, etwa umfangreiche Werbekampagnen oder E-Commerce-Kataloge.

Diese direkten Vergleiche machen deutlich, dass beide Modelle in unterschiedlichen Bereichen glänzen. Für viele Kreative ist die Kombination der Stärken beider Modelle der klügste Ansatz. Nutzen Sie Wan 2.7 zum Testen und Skalieren und wechseln Sie dann zu Seedance 2.0, um Ihre Premium-Inhalte zu verfeinern. Wie Jacky Wang von Wan27AI treffend formulierte:

„Die besten Kreativen wählen nicht eines aus. Sie nutzen beide. Wan 2.7 für Volumen & Tests; Seedance 2.0 für Premium-Inhalte." ^[6]

Ob Sie wirkungsvolle Anzeigen, Bildungsvideos oder fantasievolles Storytelling gestalten – die einheitliche API von APIMart rationalisiert den Prozess mit vereinfachter Abrechnung und einem SLA von 99,9 % für Zuverlässigkeit. Außerdem ermöglicht Ihnen der APIMart Playground, Prompts zu testen, bevor Sie in die Produktion einsteigen. Letztlich hängt die richtige Wahl von den spezifischen Anforderungen und Workflow-Prioritäten Ihres Projekts ab.

FAQs

Welches Modell eignet sich besser für längere Videos ohne das Zusammenfügen von Clips?

Seedance 2.0 ist darauf ausgelegt, längere Videos mühelos zu bewältigen, wodurch das manuelle Zusammenfügen von Clips überflüssig wird. Es unterstützt Videolaufzeiten von 4 bis 60 Sekunden, eine deutliche Verbesserung gegenüber Wan 2.7, das auf 2 bis 15 Sekunden begrenzt ist. Außerdem bietet Seedance 2.0 eine praktische Funktion, mit der Sie die Dauer auf -1 setzen können. Dadurch kann das System automatisch die beste Videolänge für eine flüssigere und kohärentere Erzählung bestimmen.

Wie halte ich denselben Charakter über mehrere Szenen hinweg konsistent?

Um ein konsistentes Charakter-Erscheinungsbild über Szenen hinweg aufrechtzuerhalten, befolgen Sie die spezifischen Referenz-Workflows für jedes Modell.

Aktivieren Sie für Wan 2.7 das Character Locking und stellen Sie Referenzmaterialien – etwa Bilder oder Clips – über die R2V-Funktion bereit. Für bessere Genauigkeit nutzen Sie ein 9-Grid-Setup aus mehreren Blickwinkeln und behalten denselben Seed-Wert durchgehend bei.

Nutzen Sie für Seedance 2.0 die Vorteile der Omni-Reference-Kontrolle, indem Sie mit getaggten Bildern (z. B. @image1) und detaillierten Design-Sheets arbeiten. Achten Sie darauf, dass Ihre Prompts konsistent bleiben, um Verschiebungen in der Charakteridentität zu minimieren.

Kann ich Wan 2.7 selbst hosten, und welches GPU-Setup würde ich benötigen?

Ja, Wan 2.7 kann selbst gehostet werden, da es sich um ein Open-Weight-Modell handelt. Das bedeutet, dass Sie API-Gebühren pro Generierung umgehen können, wenn Sie über die nötige Hardware verfügen. Für Inferenz auf Produktionsniveau wird die Verwendung einer A100- oder H100-GPU empfohlen. Auch wenn Consumer-GPUs wie die RTX 4090 (mit 24 GB VRAM) sie bewältigen können, sind cloudbasierte A100-Setups deutlich schneller. Beispielsweise dauert die Generierung eines 5-sekündigen 1080p-Clips mit einer A100 etwa 90 Sekunden.