AI 加持下，如何用半天高效落地两部产品TVC
上海/设计爱好者/148天前/239浏览
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AI 加持下，如何用半天高效落地两部产品TVC
01. 引言：AI 视觉落地的“加速度”
AI 商业化落地的速度，或许比我们预想的还要快。
经过近期的实战测试，我深刻感受到：
现在的 AI 已经完全具备承接品牌视觉全案落地的能力。
无论是从零构建产品外观包装，还是解决模特与产品的一致性难题，哪怕起始素材只是糟糕的草图，AI 都能将其转化为高质量的视觉资产。曾经被视为“玄学”的控图稳定性，如今已不再是瓶颈。
最近做了几个测试：一是仅用不到 2 天，搞定了2部（1部，另一个使用相关素材剪辑）1分左右的产品 TVC 短片落地；二是利用AI 工具测试了产品视觉 look 创意片落地的可行性。
今天这篇文章，将拆解从
工具选型
到
最终交付
的全套工作流（针对本片），希望能给各位的实战带来启发。
👉
[先看下完整TVC 短片]
(注：文末有2024 年底使用 Vidu早期版本测试的早期短片供对比)
02. 工作流拆解
🍖 一般工作流程拆解：
脚本创作 — 分镜生成 — 生成主分镜画面 — 视频生成 — 音频生成 — 剪辑成片
🍉 ok，上面这个片子工作流是：
实现路径：一致性测试（定调）→ 2. 视觉分镜输出 → 3. 多模态生成（VO/BGM/配音）→ 4. 图生视频 → 5. 后期剪辑
流程有点乱，由于当时是测试，就想到哪就做到哪； ok，针对上面的流程我们大概来拆解一下。
⬇️
Step 1：视觉定调与分镜生成（一致性测试）
🛠
使用工具：
liblib & lovart平台（🍌Nano Banana Pro）
当时在用
Nano Banana
Pro
测试模特、产品、场景、道具等一致性的时候疯狂刷图（抽卡），正好碰到有一张片子整体视觉表现不错，就考虑能不能用这三张图为基础，延展输出整套 TVC 分镜。
💡 避坑 Tips：
- 尺寸与分辨率：此片分镜直出的尺寸为 4:3，若项目需求为 16:9（4K/1K），这个时候你需要用Nano BananaPro进行重绘。
- 包装文字修复：AI 生成的产品包装文字常出现模糊或乱码。轻度瑕疵：使用 Nano Banana Pro 等工具进行局部重绘（Inpainting）。严格要求：建议提取包装源文件（矢量图），在 PS 中进行贴图合成，确保产品表现准确。
Step 2：多模态联动——从视觉到听觉 (VO)
🛠
使用工具：
豆包、DeepSeek、gemini 等大模型
有了分镜图之后，利用大模型的能力，将“分镜画面 + 产品卖点”投喂给 AI，反推视频旁白（VO）。
💡 提示词策略：
- 情绪引导：仅提供关键词生成的文案往往过于生硬。建议明确要求 AI 输出“情绪向”或“故事感”的文案，效果会大幅提升。
- 结构化约束：可以设定具体的字数限制和段落结构，减少后期修改成本。
Step 3：音频工程——配乐与配音
🛠
使用工具：
suno、minimax、IndexTTS
3.1 把需要的音乐风格提示词给到suno
以短片为例，我需要1段纯音乐的 bgm，这个时候可以借助大模型，将确定的 VO 文案发给大模型，让它分析画面情绪，并输出“适合 Suno 生成的专业音乐提示词”（包含流派、乐器、BPM等）。
🍟 ｜ tips：生成时需要勾选“Instrumental”，这样生出的音乐才是纯音乐；
3.2 用 Minmax 或者 IndexTTS 克隆声音
选取适合的声音音色（注意版权）10s 以上声音文件，把选择的合适的配音克隆出来，就可以得到与片子质感匹配的配音旁白了。
Step 4：动态化——图生视频
🛠
使用工具：
liblib & lovart平台（Kling2.6/O1、海螺2.3、Vidu Q2 等）
下一步就是通过图生短视频生成工具生成视频素材，这里可以自行选择自己熟悉的视频模型，本片大部分镜头采用了“首帧生成”，部分衔接镜头使用了“首尾帧生成”。
💡 提效技巧：
- Prompt 反推：如果拿捏不准视频提示词，可以利用 Liblib 等平台的“提示词反推”功能，先由图生文，再优化文案。
- 结构化 Prompt 构建：将你的动态需求（如运镜方式、光影变化）告诉大模型，让它帮你构建结构化的视频生成 Prompt，而后再把需要生成短视频的图片输入给他，这样你就会得到一个还不错的 prompt。
- “最强模型”：目前没有万能的模型。实际使用中建议Kling、海螺、Vidu 等交叉使用，根据不同镜头的动态表现择优使用。
Step 5：
剪辑后期
🛠
使用工具：
剪映、premiere
全部素材准备完成后，最后只需要在剪辑软件里剪辑成片就好了！
03. 24年测试样片镜头
最后，觉得有用的话，欢迎给个点赞～
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