AI视频自动化:为什么“看起来很美”的技术,离“用起来很爽”还有三公里?

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作者：微信文章
大家好，我是段小波

过去两天，我像一个炼金术士，把自己关在实验室里，试图解开AI视频自动化领域的“圣杯”之谜：我们能否，只通过一个指令，就让AI源源不断地，为我们复刻出与爆款同等质量的短视频？

在投入了十几个小时，测试了从Coze、Runway到Keling、Vidu、VEO等一系列前沿工具后，我带着一份复杂但清晰的心情，走出实验室。

我的结论是：技术的发展速度，令人敬畏。我们离这个梦想前所未有的近。但在我们抵达那个“用起来很爽”的应许之地前，中间还隔着至少三公里的、由“成本”、“效率”与“可控性”构成的崎岖山路。

这，就是我这份阶段性的“战地报告”。
路径一：“表皮”的复刻 - “换人术”的诱惑与陷阱

我的第一个实验，是攻克那些依赖“强一致性”的恶搞类、日常生活类视频。这类视频的特点是，一个固定的场景和主体，做出意想不到的行为。理论上，AI的“主体替换”（换人）功能，是最佳武器。

我选择了一个当前备受关注的工具——可灵（Keling）。

它的主体替换能力确实强大，如图操作，



人物几乎可以被完美地嵌入到原视频中。



但问题也随之而来。在替换了主体后，AI对原视频后半段的“剧情”理解出现了偏差，它“过于自由发挥”了，导致原视频精心设计的、作为包袱核心的“冲突点”和“搞笑点”变得不连贯。

对于需要精准复刻“剧本”的恶搞视频来说，这种“自作主张”的AI，反而破坏了作品的灵魂。

为了解决这个问题，我尝试了更底层的ComfyUI工作流，希望能获得更高的控制权。但在试用了社区的几个方案后，我发现它需要极其复杂的节点调试，对于追求“效率”的自动化目标来说，这变成了一场新的、更漫长的“战斗”。

阶段性结论一： 对于强依赖“剧情一致性”的视频，“一键换脸”的自动化路径，目前还很难保证喜剧效果的稳定复现。
路径二：“灵魂”的复刻 - “扒剧情”的复杂与挑战

既然“表皮”难换，不如直接重塑“灵魂”。我的第二个实验，转向了那些无台词、但剧情跌宕起伏的故事类视频，比如这个“调皮小猫”的爆款案例。



这里的核心思路是，只要“剧情相似”即可，无需像素级的一致。

我的工作流是：先用Gemini等大模型对原视频进行“视频理解”，生成分镜脚本和画面提示词。然后，再用AI视频工具，一镜一镜地重新生成。

这个路径，立刻暴露了两个新的、更核心的难题：

1. 角色一致性 (Character Consistency)

多角色、多场景的剧情，要求主角（比如小猫、爸爸、后妈）在不同镜头里，保持形象统一。

我测试了市面上主流的几个支持多角色的工具。可灵的角色一致性做得很好，操作界面也很直观



但它无法准确理解角色之间的“比例关系”（小猫站起来和人一样高），也无法执行“剃头发”这种复杂的、有交互的关键动作。

Vidu的表现好一些，但同样在最关键的“剃发”动作上，执行得含糊不清。



2. 多镜头生成质量与成本 (Multi-shot Quality & Cost)

在测试中，Google的VEO3表现最为惊艳。它可以在一个8秒的视频里，包含多个运镜，并且每个镜头的内容都还原得非常到位。

但问题在于，目前在Flow这类集成平台里使用，VEO3的能力是被“阉割”的。当你需要生成第二段、第三段视频来拼接剧情时，平台会把你降级到质量差很多的VEO2，且不带音频。这使得连续剧情的创作，体验和质量都急剧下降。

当然，我们可以通过调用fal.ai这类平台上的VEO3 API来解决。但这又引出了另一个问题——高昂的“金钱成本”。对于一个需要拼接几十个镜头的短视频来说，这笔费用，足以劝退绝大多数追求ROI的创作者。
最终总结：我们在哪，要去哪？

经过这一轮密集的、深入一线的侦察，我的阶段性结论是：

AI视频的技术能力，确实已经强大到令人惊叹。而且YouTube上，各种流量大的视频，真是让人大开眼界，对AI视频流量变现感兴趣的，要多关注YouTube。

多角色、多分镜、高画质，这些在去年还不可想象的能力，如今都已“技术上”可行。

但是，“技术上可行”，和“成本上易控”，中间还隔着一定的距离，尤其对新入门的。

这，就是我这几天的真实见闻。至于下一个阶段，我的“炼金实验日志”将重点探索什么？

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