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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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