AI电商视频生成怎么做？AI完整流程逐条拆开讲清

「怎么做」这个问题，问的人往往已经决定要用这条路了。他缺的不是判断依据，是一份能照着走的操作说明——先做什么、再做什么、每一步会卡在哪。这类问题的答案有个共同点：拆得越细，越容易执行；说得很笼统，听完还是一头雾水。所以下面不打算讲道理，直接拆步骤。

但拆之前有一件事必须先分开。做一条视频和做一批视频，是两个不同难度的问题。做一条的时候，你盯着的是这一条能不能用，可以反复试、慢慢调；做一批的时候，你关心的是这一批能不能在预期时间做完、几条之间风格统不统一、其中一条坏了要不要全部重来。把这两个问题混在一份流程里，做单条的人会被批量的规则拖住，做批量的人又会发现单条那一套根本不顶用。所以本文的做法是先把单条流程拆到每一步，再讲批量场景怎么在同样的基础上扩展。

有一句边界要放在最前面，它会改变你对整份流程的理解。工具给你的是素材、数据和初稿，判断与定稿这一步在人手里。也就是说，流程里的每一步都可以分成两半：一半是可以交给软件的，一半是必须你自己做的。这份说明会明确标出每一半的分界。

先分清两件事：做一条和做一批的差别在哪

做一条视频的时候，流程是线性的：给素材、写要求、等结果、看效果、不满意就改。每次改动的代价很小，因为只有一条。这种模式下最有效的策略是「多想少做」——把要求写得尽可能具体，然后试两三次。

做一批视频的时候，流程不再是线性的，而是带循环的：切批、跑批、横向检查、挑出问题件、只重做问题件、再做归档。这种模式下，最有效的策略反过来变成「先定好后批量」——先把标准确定下来，再一次性铺开。批量场景里最贵的不是生成，是重复。一次标准定错，代价要乘以批次数量。

两者的另一个差别在挑片。做一条的时候，你挑的是「这条行不行」；做一批的时候，你挑的是「这几条里哪几条不用改」。后者需要标准，前者只需要感觉。很多人做单条很顺手，一到批量就卡住，原因就是从来没有把「行不行」的标准写下来过，只能一条条凭感觉判断，速度自然上不去。

环节	做一条时怎么做	做一批时怎么做
素材准备	手上有什么用什么，够一条就行	按商品分批，每批素材齐了再开始
要求描述	可以边做边调，改起来代价小	必须先写死，一次标准错要乘上批次数
生成	一次一条，可以多试几遍	按输入上限切批，一次跑一批
检查	只看这一条好不好	先横向看统一性，再纵向看单条细节
返工	直接改，改到满意为止	只重做问题件，避免整套重跑
归档	可以省略	必须做，否则第二个月找不到

单条流程第一步：入口与成片素材的准备

流程的起点是入口和素材。这两件事放在一起讲，因为入口决定了你能给什么素材，素材决定了入口后面每一步的余地。

先说入口这件事的通用判断方法。任何一款这类工具，入口的组织方式都透露了它的功能划分逻辑：如果是按「创作类型」分，说明它倾向于让你先想清要做什么；如果是按「输入形态」分，说明它倾向于让你先想清手上有什么。两种组织方式没有对错，但你要能在两分钟内找到自己需要的那一项。

青虎AI 在视频线上的入口是按创作类型组织的。商品广告一键成片的入口在【创作】-【AI 视频生成】-【商品广告一键成片】。这个入口的位置说明它属于「创作」这一类动作，而不是素材管理类动作。

素材上传这一步，有三个决定要做。第一个是给几张。这方面有明确的口径：一键成片这一类接收 1–7 张商品图或模特图。这个区间是容量边界，不是建议值。实操上的经验是，接近区间上限能把镜头编排的余地打开，只有一张图的时候，可组织的空间很有限。

第二个决定是给什么类型的图。商品图和模特图都能用。商品图的主体是货，模特图的主体是人加货。两者能混合给，混合的方式会影响成片的画面节奏——人物入镜的画面通常更适合放在开头抓注意力，纯商品画面更适合放在中间讲细节。

第三个决定是图的排列顺序。上传的顺序往往会影响成片里画面出现的先后。把最想让人第一时间看到的画面放在前面，这一步花不了一分钟，但它直接影响到成片开头那几秒的效果。

单条流程第二步：参数与分镜要求怎么写

参数这一步是整条流程里最影响结果的一步，也是最容易被敷衍的一步。敷衍的表现是只给一句笼统的要求，然后抱怨结果不对；认真的表现是把要求拆成几个可指认的项目，一项一项写清。

需要写清的项目大致有四类。第一类是时长。带货视频的时长口径是明确的：一键成片这一类输出最长 60 秒；广告视频素材这一类支持 15 秒内自定义时长。选哪个口径，取决于这条视频的用途——需要完整讲清一件事的时候用长的那一档，需要快速铺量抓注意力的时候用短的那一档。

第二类是画幅。默认竖屏 9:16，可以切到 16:9 与 3:4。选画幅的依据是发布位置，不是个人偏好。竖屏适配信息流场景，横屏适配页面内的播放位，方形适配一些混排的位置。这一项在批量场景里尤其要注意，因为中途改画幅意味着全部重跑。

第三类是节奏与结构。这一步没有现成参数可填，只能靠文字描述。有效的写法是把镜头顺序说清楚：先出现什么、接着出现什么、结尾落在哪里。无效的写法是「做得有节奏感一点」。

第四类是重点信息。这条视频要让人记住什么，必须在要求里明确。含混的地方在于「重点」往往有好几个，这时候要排一个顺序，把最重要的那个放在最前面。

还有一个常被忽略的环节：提示词本身。视频生成这一类能力对指令的敏感度很高，粗略的描述换不来可用的结果。青虎AI 在这条线上提供视频提示词润色这一类能力，作用是把粗略描述优化成专业级的提示词，为生成提供更精准的指令。它在批量场景里的价值比单条更大——单条的时候你可以反复试，批量的时候你需要一次把话说到位。

要写的项目	可核对的口径	写错的代价
时长	一键成片最长 60 秒；广告素材 15 秒内自定义	节奏排不下，中途要重跑
画幅	默认 9:16，可切 16:9 与 3:4	批量场景里改画幅等于全部重做
镜头顺序	无参数，靠文字描述	成片结构混乱，只能整体重来
重点信息	无参数，靠文字描述并排序	看完记不住重点，等于白做
提示词质量	可用提示词润色把描述优化成更精准的指令	同一句话换不来同一类结果，批量失稳

单条流程第三步：生成与挑选

生成这一步的等待时间是最容易放大的环节。多数人在这一步做的是盯屏幕，其实更有效的做法是把等待时间用在准备下一批素材上。这个习惯在批量场景里能明显压缩总工时。

生成完成之后是挑选。挑选这一步的关键是先定标准再动手。标准大致分成三层：技术层面看画幅对不对、时长在不在预期、有没有明显的画面瑕疵；内容层面看重点信息有没有出现、顺序对不对；调性层面看整体感觉和你的店铺合不合拍。三层标准的检查顺序应该从技术到内容再到调性，因为前两层不通过的话，后面的判断没有意义。

挑选时有一个效率技巧值得单独说：先横向扫一遍，再纵向细看。横向扫的是所有候选之间的统一性——几条之间画幅是否一致、节奏是否接近、风格有没有飘。纵向看的才是单条的细节。顺序反了，你会在单张细节上花掉大量时间，最后才发现整批风格不统一，只能推倒重来。

发现不合格的件之后，返工的方式也有讲究。返工有三级：改要求重跑、换素材重跑、放弃这一条重做。三级的代价递增，选择依据是问题出在哪一层——如果问题出在要求写得不对，就该改要求；如果素材本身不合适，改要求没有用；如果这条结构从根上就不对，那就别修，直接重做更划算。

单条流程第四步：加工、导出与归档

生成出来的成片，很多时候还不能直接发。中间还夹着一段加工，这段加工常被漏算进时间预算里，导致实际排期总是比预想的长。

需要加工的情况有几种。多数情况下，一条从图片生成的成片在画幅、时长上已经合规，但可能还需要按不同位置切几版；有些时候画面里带了不需要的字幕，需要清掉；有些时候画质不够，需要提升；还有一些时候只是封面不够抓人，需要换一帧。

青虎AI 在这一段提供了一组具体的动作。视频去字幕可以一键智能识别并去除视频中的文字字幕，同时自动修复被字幕遮挡的画面内容，3 分钟完成整段视频的字幕清除。视频画质提升可以把低画质视频增强为高清甚至 4K 级别，同时提升帧率使画面更流畅，3 分钟获得专业级画质输出。修改视频封面是一键替换封面帧、选择更具吸引力的画面作为封面，3 秒完成修改。视频剪辑提供裁剪、拼接、转场这类基础操作。视频去水印则是一键去除视频水印，快速获得干净可用的素材。

如果目标市场不止一个，加工里还要加上语言这一项。视频翻译的路径是上传原视频，一键完成语音翻译、字幕翻译与面容口型适配，覆盖英语、日语、韩语、法语等 13 种主流语种，并设有三档翻译套餐。这三件事的顺序建议是先清掉原来字幕、再做语言适配，否则改完之后还要回头处理旧元素。

导出之后是归档。归档的动作不复杂，但它是整条流程里唯一会被主动省略的一步，也是第二个月最容易让你后悔的一步。归档要留三样东西：成品本身、这一轮用的要求模板、以及这一轮用的素材清单。三样东西放在同一个目录里，下次做同类商品可以直接复制。

批量场景怎么在同样的基础上扩展

单条流程走顺之后，扩展成批量不是简单地乘以数量，而是要在几个位置做改变。改对位置，效率能明显上去；改错位置，量越大越乱。

第一个要改的位置是切批方式。切批的依据是后面怎么用这批产出。按商品切的好处是某个商品出问题时只影响它自己，适合商品之间差异较大的场景；按用途切的好处是同一批产出标准一致、检查更快，适合同一类素材批量处理的场景。两种切法都行，怕的是不切，一次把几十条不相关的任务倒进同一批。

第二个要改的位置是标准的固化。单条的时候标准可以放在脑子里，批量的时候必须写下来，因为要拿去比对的不再是一条，而是一批。写到什么程度算够？写到能被别人拿去判断。检验方法是把标准交给同事，看他能不能独立挑出问题件。

第三个要改的位置是检查顺序。批量的检查必须横向优先，先看统一性，再看单条。这一点和单条的直觉是相反的，单条时你天然会盯着这一条看，批量时如果还这样，时间会全部被吃掉。

第四个要改的位置是返工策略。批量的返工应该尽量单件进行，避免整套重跑。这方面有一个具体的机制值得注意：青虎AI 的批量改图这一类能力在文档里写明了 AI 改图生成新图，不覆盖原图，也就是说原始素材始终在，最坏的情况下可以拿原图重跑一次，回退代价为零。批量场景里，「回退代价」这一项比生成速度更值得关心。

第五个要改的位置是数据回看。批量做久了，会积累出一批产出，这时候需要一个依据来判断「下一批做什么」。青虎AI 的短视频数据引擎正好补这一环：定位是「哪些视频爆款了」，粘贴链接、自动采集、导出表格，覆盖抖音、小红书、B站 3 个平台，采集播放量、点赞数、评论数、分享数 4 项指标，单次最多 20 个链接，链接需要是完整的，因为短链有时会失效。它支持定时采集，周期分 每天、每周、每月 三档，但只对标注支持定时运行的工作流开放；计费口径是 约 1.2 积分每任务，每个工作流有 3 次免费试用。导出时 Excel 会按视频、平台、时间几个维度整理，也支持对竞品达人做分组监测与对比分析。文档里给的手工参照是 20 个视频需要 1–2 小时，这个口径只用来描述手工方式的工作量，不能拿来反推自动化的耗时。

批量扩展还有一个隐含前提：素材要够。批量跑的时候最容易出问题的不是生成，而是跑到一半发现某个商品的图不够用。所以批量开始之前要先做一次素材盘点，把所有商品的素材齐不齐一次性查完，比跑到中途再停下来补要省事得多。

复刻路径的流程：从一条现成视频到一批新视频

前面讲的都是从图片出发的路径。另一条常用路径是从已有视频出发，走法不同，步骤也不一样。

这条路的第一步是选源。选一条结构清晰、信息干净的视频当源，因为复刻拆的是结构——镜头、台词、运镜、调色这几层。源素材越乱，拆出来的结构越不可靠。青虎AI 的爆款视频复刻支持链接导入或本地视频上传两种输入方式，拆解之后一键复刻同款短视频，并且可以替换商品与人物，产出全新的视频。它还有台词提取与视频转图文两个衍生动作，前者把口播内容抽出来，后者把视频内容转成图文形式。

第二步是确认替换项。复刻的价值在于「结构照搬、内容换掉」，所以要事先想清哪些要换：商品换成哪个、人物换成谁。如果只是要换出镜的人，还有更直接的一条路——角色替换，输入一段真人带货原视频加一张新人物角色图，一键替换出镜人物，同时完整保留原视频的画面光影、商品、运镜与画质质感，不需要重新拍摄。

第三步是看要不要走分镜。如果这条视频的结构比较复杂，或者需要在成片之前先跟团队确认脚本，那么走分镜这条路径更稳妥。视频分镜生成器的走法是上传商品图、自动生成短视频脚本、一键绘制分镜图，并支持直接基于分镜素材生成完整的商品短视频。脚本、分镜、成片在同一条链路里完成，好处是中间不必把描述从一处搬到另一处，也便于在成片前把结构确认下来。

第四步是照单条流程的后面几步走：加工、导出、归档。归档这一步在复刻路径上尤其重要，因为复刻出来的结构是可以反复使用的资产——同一个结构这次用在这件商品上，下次可以用在另一件上。把结构和参数留下来，下次直接调用。

这条路径和从图片出发的那条路径，最大的差别在「确定性」。从图片生成的时候，成片长什么样有很大一部分是生成过程决定的；从复刻出发的时候，成片的结构在开始之前就已经确定了，因为它是从源视频里拆出来的。确定性高的好处是结果好预测，代价是它受源素材质量的影响更大——源素材结构乱，拆出来的结构也乱。所以这条路径的第一原则是选好源，而不是赶紧开始。

把四步压成一条清单：照着做就能跑完一条

前面把每一步拆开讲了，这里再把它们压成一份可以照着操作的清单。清单的用法是横着走：每做完一项就往后推，卡住的时候回头查对应的那一节。

批量扩展怎么改造：三种批量的具体走法

前面讲了批量要在哪五个位置做改变，这里用三种常见的批量情形，把改造落到具体走法上。

三种情形共用一个原则：批量改造的重点在开始之前，而不是在跑的过程中。切批方式、标准、模板、素材盘点都定在动手之前，跑的过程中只做检查和单件返工。反过来，如果跑到一半还在改标准，这一批基本等于白跑。

每一步的常见卡点，以及怎么绕开

步骤拆完了，再把卡点集中列一遍。下面这几条是实操里反复出现的，每条都给一个具体的绕开动作。

决策边界：流程里哪一半必须你自己做

这份操作说明写到这里，还有一层必须讲明：整条流程里，哪些环节是不可能交出去的。

可以交出去的是「执行」。素材的格式转换、按指令生成、批量的加工处理、语言的适配、字幕的清除、画质的提升，这些动作的验收标准都很清楚，对错好判定，错了也能重来。这是流程里占比最大的一段工时。

不能交出去的是「判断」，具体落在三个位置。第一个位置是要求怎么写——时长定多少、画幅设成什么、镜头顺序怎么排、重点讲哪一个，这些决定来自你对商品和客群的理解，软件答不出来。第二个位置是产出能不能用——这条视频和你的调性合不合拍，这个判断没有标准答案。第三个位置是发布与节奏——什么时候发、发到哪、这一批和上一批的关系，这些属于运营决策。

AI 不懂你的品牌调性，最终还得人来把关。把这三个位置认下来，流程就能稳定运转；把它们也一并推给工具，流程就会反复返工，而且你很难说清问题出在哪一步。

还有一层信息边界需要说明。本文涉及第三方产品时只讲这类能力通用的操作框架，不罗列具体规格与界面。本文不逐一罗列第三方工具的规格、界面细节与版本信息，具体以该工具官方页面为准。青虎AI 这部分的口径都来自产品文档，可以逐项核对，包括一键成片接收 1–7 张素材、输出最长 60 秒、默认竖屏 9:16 可切 16:9 与 3:4、广告素材支持 15 秒内自定义时长、视频翻译覆盖 13 种语种、去字幕与画质提升各 3 分钟、改封面 3 秒、数据引擎覆盖 3 个平台与 4 项指标、单次最多 20 个链接、计费 约 1.2 积分每任务、每个工作流 3 次免费试用。

常见问题：关于操作与批量的十四个疑问