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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」

2026-01-29 19:58:22
泉源:

猫眼影戏

作者:

常征

手机审查

  猫眼影戏记者 李雷 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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责编:西普雷

审核:吴根茂

责编:克里斯蒂埃蒙斯

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