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海角男同

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：「这素材不敷长啊 ，撑不起这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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