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又是中国团队!一条链接出片,电商AI视频迎来「DeepSeek时刻」

2026-01-30 22:18:44
泉源:

猫眼影戏

作者:

张仁健

手机审查

  猫眼影戏记者 刘德 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

新智元报道

编辑:好困 定慧

【新智元导读】Sora画下的饼终于被做熟了!用DeepSeek式的慢思索逻辑,把AI视频从「看运气抽卡」酿成了「确定性交付」,这才是电商人真正需要的工业革命。

2026开年,AI圈泛起了一个挺魔幻的事情。

AI编程这边已经高喊AGI来了,但AI视频天生却还在猖獗「抽卡」。

Sora当初画下的惊天大饼,电商人直到现在也没能真正吃进嘴里。

缘故原由说来也是扎心。

各人满怀期待试用的那些AI视频工具,天生的景物确实美,可一旦把镜头瞄准详细的商品,立马真相毕露——

Logo扭曲变形、材质从棉麻莫名其妙酿成塑料、数字人的手经常穿模插进产品里,前后帧看着基础不像统一个工具。

在搞流量和卖货之间,隔着一道名叫「一致性」的天堑。

AI做出了视频,但没人敢真正拿去投放。

事实,谁敢在一个卖AirPods的视频里,让耳机突然酿成一个笑容?

现在,单靠碰运气的时代着实已经已往了,现在是AI智能体的场子。

就像DeepSeek用逻辑链解决了大语言模子的瞎胡扯,营销视频领域也迎来了自己的「DeepSeek时刻」——Hilight。

一条链接出片?这降维攻击有点狠

那么问题来了,这个由营赛AI宣布的inSai Hilight究竟是什么?

先说结论:它不是剪辑工具,它是「下一代营销视频解决计划」。

基准测试的跑分,也印证了这一点。

在权威视频天生模子综合评测基准VBench Benchmark上,Hilight 堪称「万能」。

不管是Human Anatomy(人体结构)、Subject Consistency(主体一致性),照旧Dynamic Degree(动态幅度)、Aesthetic Quality(美学质量)、Imaging Quality(成像质量)等焦点指标上,它全都展现出了显著的优势,位于行业前线。

为了验证Hilight究竟有没有说得这么好,我们特意搞了个「暴力测试」。

历程简朴得让人有点不顺应:把商品链接往输入框里一贴。

没了。

(虽然,也可以选择自行上传商品图)

然后你就等着。

后台那帮「看不见的员工」最先猖獗运转:写剧本、选图、匹配谁人语言的数字人、配音、渲染。

稍等片晌,一条完成度高达60%-70%的视频直接吐了出来。

看到成片,有几个点是真钦佩,甚至感应一种久违的震撼。

第一,商品原本的样子。

颜色、材质、甚至上面谁人不起眼的LOGO,完全没变样。重新到尾,它就是谁人产品,没酿成什么希奇的工具。

第二,数字人的质感。

不但商品一致性能够获得包管,数字人在差别场景中的解读和泛起也很是自然,和真人无异。

第三,制品的可用性。

不需要再做大宗后期修剪,天生出来的就是制品。

古板实拍要折腾几天的事情,现在几分钟搞定。

在现在的AI圈子里,这真的是稀缺物种。

跨帧一致性:玩具和工具的分水岭

接下来,就是硬核的部分了。

为什么之前用的那些AI视频工具,没人敢直接拿去卖货?

问题出在「跨帧一致性」。

就像2023年AI视频刚出来时,「威尔史女士吃面」那种五官乱飞的场景。

虽然那是手艺早期的诙谐,但若是这种诙谐泛起在你的产品视频里,那就是灾难。

而Hilight最让人以为「有点工具」的地方就在这儿——

它死磕了商品/人物的跨帧一致性。

我们试了一下AirPods的天生。

上一秒是特写,下一秒是数字人佩带。

不管镜头怎么运,AirPods圆润的形状,纹丝不动。

再好比最近很火的拉布布。

可以看到,在制品中拉布布的毛绒质感、标记性的牙齿,都展现得很是完善。

解说的数字人,不管是心情照旧衣服,都体现得相当自然。

这些都太要害了。

云云一来,AI天生的视频才华叫「商业作品」,不然充其量就是个「鬼畜视频」。

揭秘底层黑科技

为了搞懂Hilight凭啥能做到这点,我们稍微扒了扒它的底层逻辑。

第一道:知识图谱,外加实时建模

首先,Hilight不是简朴地「看」一张图。它是去「明确」这个商品。

它有个工具叫商品知识图谱。

好比你卖一件西装,通俗AI看到的是「一件衣服」。

Hilight看到的是:亚麻材质、平驳领、单排扣、口袋位置在左胸。

它把这些西装的亚麻材质、羽绒服的版型长度、鞋子的缝合工艺、包装盒的LOGO位置等细节所有拆解下来,建设了一个结构化的「商品数据模子」。

这就好比给后续的天生历程配了个「细节质检员」。天生的时间,只要发明材质差池,或者领子变了,立马打回去重做。

同样的逻辑也用在了数字人身上。

系统给每个数字人都建了专属的形象约束,从姿态加入景适配,都卡得死死的。以是你看到的数字人,才跟真人基本没差。

好比下面这几个Hilight天生的数字人/解说人,就和真人基本无异。

第二道:N宫格输入,拒绝瞎猜

以前的AI,你给它一张正面图,它就得去猜背面长啥样。猜错了不就穿帮了吗?

Hilight智慧在,它允许你输入「N宫格」多视角素材。正面、侧面、背面、细节特写,一股脑喂给它。

这样一来,AI脑子里就有了一个360度的立体看法。

哪怕镜头转到了背面,它也能凭证你提供的素材精准还原,而不是在那凭空臆想。

我们拿一件酒红色风衣做了测试,看到天生效果时确实被惊到了。

它不是迷糊其辞地给你一个或许轮廓,而是从四个维度硬控了细节:

看材质,面料的垂坠感极好,那种平滑挺括的质地肉眼可见;看褶皱,背部和侧面的衣物折叠处自然流通,展现出真实的衣着效果;看光影,袖口细节处置惩罚细腻,光影过渡柔和自然,没有那种廉价的高光溢出;看整体,全身版型修身大气,连腰带设计增添的利落感都完善复刻。

衣服的光影和数字人的行动都是很是真实和自然

第三道:多个Agent,全链路校对

这一块是最像「真人团队」的地方。

就算前面的建模再准,AI大模子自己的能力界线仍然保存,无意也会跑偏。

而Hilight就在最后设了一道关卡:智能自检Agent。

这就像是片子剪完了,总监来审片。

它会看实体一致性:比照视频里的商品和主图,看看颜色偏没偏,版型对差池。别我要个白色泡泡袖,你给我整成无袖款。

它会看物理逻辑:好比看看谁人数字人的手有没有插进商品里去(穿模),或者看看帐篷是不是搭在了陡坡上这种反人类的地方。

这一套组合拳打下来,基本上就把那些初级过失给过滤得干清洁净。

这听起来是不是很熟悉?没错,这种「先深图远虑,再给出效果」的模式,和DeepSeek简直不要太像。

为什么「慢思索」反而更快?

若是你用过DeepSeek这类的推理模子,就会知道它们有一个特点——先思索、再回覆。

Hilight的底层逻辑,也是一样的「慢思索」能力。

那么,慢思索会不会降低效率呢?

谜底恰恰相反。

在古板的AI视频事情流里,虽然视频可能出得很快,但天生的大部分都不可用,后续不得不把大宗的时间和算力都消耗在「抢救废片」上。

相比之下,Hilight则会使用「慢思索」模式,通过素材的前置优化,剔除掉80%的无效素材,把好钢留给刀刃。

详细来说,它基于三层细密协作的智能体架构,模拟了一个完整的真人视频团队:

第一层:战略总监(明确与洞察层)

首先,是把「需求+素材」酿成「可执行的营销指令」。

素材明确Agent:它认真洗濯你上传的杂乱素材,去噪、去重,给素材打上「清晰度/可用性」标签,把杂乱的文件夹酿成有序的「素材池」。

详细来说,包括:

听觉洗濯:使用htdemucs模子将人声与配景音疏散,通过RMS能量和Mel频谱剖析,精准判断BGM的节奏点,去除嘈杂噪音。视觉洗濯:它安排了低质量视频分类模子,自动识别黑屏、镜头颤抖。图片提纯:使用BiRefNetUltraV2模子举行远景支解,自动扣除杂乱配景,输出「即用型」的纯净商品素材。逻辑分镜切分:它不但是按画面切(物理分镜),而是通过多模态语义明确,将细碎的镜头合并为有意义的「逻辑分镜」,确保每个镜头都能完整叙事。

信息总结Agent:它不但看商品,更读懂你的意图。剖析你的平台、目的受众、时长约束,输出结构化的「营销目的」,明确「拍什么、给谁看」。

趋势洞察Agent:为了阻止「自嗨式创意」,它会实时剖析平台爆款视频和音乐,笼统出目今有用的内容打法,确保你的视频切合流量审美。

第二层:执行导演(创意与结构层)

然后,则是把「好想法」酿成「能被执行的视频结构」。

创意天生Agent:它会基于洞察,设计钩子、冲突和情绪点,确定焦点叙事线,输出能够感感人的创意框架。

剧本策划Agent:它会将笼统的创意拆解为0.5秒级的精准分镜,自动妄想运镜方法、匹配数字人形象与音色,并完成TTS音频天生与内容清静检测。最终所交付的,是一份包括画面、声音、时长的可执行分镜剧本。

素材匹配Agent:它会基于分镜剧本,决议「每一个镜头用什么素材最合适」。若是素材库里没有,它会调理AI天生素材。

素材增强Agent:当发明素材质量不敷(如模糊、光照欠好)时,它会执行超分、补帧、气概统一或局部修复。不改变商品语义,只提升画质,把60分的素材拉升到90分。

第三层:后期天生(执行与成片层)

最后就是落地。

也就是把结构化计划,转化为可投放的视频资产。

编辑执行Agent:它会将规则酿成自动化的剪辑行动,处置惩罚裁剪、倍速、特效、BGM,指数级提升效率。

成片天生Agent:自动提取要害帧制作高点击率封面、使用LLM智能纠错字幕、混音处置惩罚人声与BGM,最后凭证差别平台规格自动适配。交付给你的,不是半制品,而是直接能跑量、能上传的视频资产。

为什么多智能体比单体AI强?

关于单体AI,也就是以前用的那种。

你给它啥,它就给你做啥。素材烂,它也硬着头皮给你做个视频出来。

效果自然是不可用。

Hilight这种多智能体架构,带来的价值太显着了。

1. 它们有「Say No」的自力判断力

Hilight的每个Agent都有自力判断能力。

洞察Agent以为创意不可,它会否掉;素材Agent以为图太糊,它会要求AI重选。

这种「有用决议」从源头上就镌汰了废片。

2. 它们有「讨价还价」的协商能力

在系统内部,创意、素材、剪辑之间是协商关系。

剪辑的说:「这素材不敷长。挪黄鹫5秒。」素材的说:「行,我再去给你找一张,或者我天生一张。」

云云一来,就包管了最后出来的工具是切合逻辑的。不是一次天生赌运气,而是按真实流程细腻制作。

3. 它们有「自我进化」的能力

Hilight的系统,就像是「活」的一样。

你的爆款数据,它会记下来。创意范式的更新、流量密码的变迁,都会沉淀在系统里。

你用得越多,它就越懂你的品牌调性,越懂你的用户喜欢看啥。

这也正是Hilight最具行业标杆意义的地方。

在Multi-Agent时代,Hilight是第一家把多智能体协同引入电商营销视频领域的。这一底层架构的刷新大幅度提升了视频的质感,是电商营销领域的一次重大突破。

为什么是现在?

电商人太清晰古板视频制作的痛了:模特贵、难约、语言欠亨、废片率高、周期动辄一两周。

Hilight的泛起,直接给了个新解法:

自制:天生视频低至三块钱起,区间也就几元到十几元。隧道:支持全球主流语种,即便你要做外地化也毫无违和感?欤褐谱髦芷谒醵80%以上。

它不是要完全替换实拍,而是让你在面临海量SKU的时间,有了一个更高效的选择。

它的焦点竞争力,是跨帧一致性逾越同类产品、慢思索逻辑包管输出质量、一键成片真正可用。

若是你是电商人,这可能是2026年你最该关注的生产力工具之一。

事实,谁会跟「降本增效」过不去呢?

参考资料:

https://www.hi-light.ai/i

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责编:翟恒芳

审核:林祺

责编:赵德昭

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