AI全流程自动化视频生产方案

方案概述

核心理念: "从一句话到成片" - 用户只需提供基本信息，AI自动完成从脚本到视频的全流程生产。

与传统方案的区别:

传统方案: 用户提供数据 → 套用模板 → 生成视频（半自动化）
AI方案: 用户提供需求 → AI理解意图 → AI生成脚本 → AI选择素材 → AI剪辑成片（全自动化）

一、系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    用户输入层                                 │
│  "帮我做10个iPhone 15的带货视频"                              │
│  "根据这个产品链接生成视频"                                    │
│  "把这篇文章转成视频"                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  AI意图理解层                                 │
│  GPT-4: 理解用户需求、提取关键信息、生成执行计划              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  AI内容生成层                                 │
├──────────────┬──────────────┬──────────────┬───────────────┤
│  脚本生成    │  分镜设计    │  素材推荐    │  音乐推荐     │
│  (GPT-4)     │  (GPT-4)     │  (DALL-E/SD) │  (推荐算法)   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  AI素材处理层                                 │
├──────────────┬──────────────┬──────────────┬───────────────┤
│  图像生成    │  视频生成    │  配音生成    │  字幕生成     │
│ (DALL-E/SD)  │ (Runway/Gen2)│  (TTS)       │  (Whisper)    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  AI剪辑合成层                                 │
│  自动剪辑、节奏控制、特效添加、色彩调整                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  AI优化迭代层                                 │
│  效果评估、AB测试、数据反馈、持续优化                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

二、核心模块设计

2.1 AI意图理解引擎

功能

将自然语言需求转化为结构化的视频制作任务。

实现方案

使用GPT-4的Function Calling:

import openai

# 定义视频生成任务的Schema
video_task_schema = {
    "name": "create_video_batch",
    "description": "创建批量视频生成任务",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "product_info": {
                "type": "object",
                "description": "产品信息",
                "properties": {
                    "name": {"type": "string"},
                    "category": {"type": "string"},
                    "price": {"type": "number"},
                    "features": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
                    "target_audience": {"type": "string"}
                }
            },
            "video_requirements": {
                "type": "object",
                "description": "视频要求",
                "properties": {
                    "duration": {"type": "number", "description": "时长（秒）"},
                    "style": {"type": "string", "enum": ["modern", "classic", "minimal", "energetic"]},
                    "platform": {"type": "string", "enum": ["douyin", "kuaishou", "bilibili", "xiaohongshu"]},
                    "count": {"type": "number", "description": "生成数量"}
                }
            },
            "content_focus": {
                "type": "array",
                "items": {"type": "string"},
                "description": "内容重点"
            }
        },
        "required": ["product_info", "video_requirements"]
    }
}

# 用户输入
user_input = """
帮我做10个iPhone 15 Pro的带货视频，主打钛金属设计和A17芯片，
目标用户是年轻人，风格要现代感强，时长15秒，发抖音用。
"""

# 调用GPT-4理解意图
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的视频制作助手，负责理解用户需求并转化为视频制作任务。"},
        {"role": "user", "content": user_input}
    ],
    functions=[video_task_schema],
    function_call={"name": "create_video_batch"}
)

# 提取结构化数据
task_data = json.loads(response.choices[0].message.function_call.arguments)

print(task_data)
# 输出:
# {
#   "product_info": {
#     "name": "iPhone 15 Pro",
#     "category": "智能手机",
#     "features": ["钛金属设计", "A17芯片", "高性能"],
#     "target_audience": "年轻人"
#   },
#   "video_requirements": {
#     "duration": 15,
#     "style": "modern",
#     "platform": "douyin",
#     "count": 10
#   },
#   "content_focus": ["钛金属设计", "A17芯片"]
# }

2.2 AI脚本生成引擎

功能

根据产品信息自动生成短视频脚本。

实现方案

class AIScriptGenerator:
    """AI脚本生成器"""

    def __init__(self):
        self.client = openai.OpenAI()

    def generate_scripts(self, product_info, video_requirements, count=10):
        """生成多个不同版本的脚本"""
        scripts = []

        for i in range(count):
            script = self._generate_single_script(
                product_info,
                video_requirements,
                variation=i
            )
            scripts.append(script)

        return scripts

    def _generate_single_script(self, product_info, video_requirements, variation):
        """生成单个脚本"""

        prompt = f"""
        为以下产品创建一个{video_requirements['duration']}秒的短视频脚本。

        产品信息:
        - 名称: {product_info['name']}
        - 类别: {product_info['category']}
        - 特点: {', '.join(product_info['features'])}
        - 目标受众: {product_info['target_audience']}

        视频要求:
        - 风格: {video_requirements['style']}
        - 平台: {video_requirements['platform']}
        - 时长: {video_requirements['duration']}秒

        请生成第{variation+1}个版本的脚本，要求:
        1. 分成3-5个镜头
        2. 每个镜头包含: 画面描述、文字内容、配音文案、时长
        3. 要有吸引力的开头和明确的行动号召
        4. 突出产品核心卖点
        5. 每个版本要有差异化（不同角度、不同叙事方式）

        请以JSON格式输出。
        """

        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-4",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "你是专业的短视频脚本策划师。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            response_format={"type": "json_object"}
        )

        script = json.loads(response.choices[0].message.content)
        return script

# 使用示例
generator = AIScriptGenerator()
scripts = generator.generate_scripts(
    product_info={
        "name": "iPhone 15 Pro",
        "category": "智能手机",
        "features": ["钛金属设计", "A17芯片", "全新相机系统"],
        "target_audience": "年轻科技爱好者"
    },
    video_requirements={
        "duration": 15,
        "style": "modern",
        "platform": "douyin"
    },
    count=10
)

# 脚本示例输出
# {
#   "title": "iPhone 15 Pro - 钛金属时代",
#   "total_duration": 15,
#   "shots": [
#     {
#       "shot_number": 1,
#       "duration": 3,
#       "visual": "iPhone 15 Pro从黑暗中旋转出现，钛金属边框反射光芒",
#       "text_overlay": "全新钛金属设计",
#       "voiceover": "iPhone 15 Pro，钛金属时代来临",
#       "music_mood": "震撼、科技感"
#     },
#     {
#       "shot_number": 2,
#       "duration": 4,
#       "visual": "A17芯片特写，粒子效果展示性能",
#       "text_overlay": "A17 Pro芯片\n性能暴涨70%",
#       "voiceover": "A17 Pro芯片，性能暴涨70%",
#       "music_mood": "激昂"
#     },
#     ...
#   ],
#   "cta": "立即预购，限时优惠1000元"
# }

2.3 AI素材生成引擎

A. 图像生成（DALL-E 3 / Stable Diffusion）

class AIImageGenerator:
    """AI图像生成器"""

    def generate_from_script(self, shot):
        """根据脚本镜头描述生成图像"""

        # 优化prompt
        optimized_prompt = self._optimize_prompt(shot['visual'])

        # 调用DALL-E 3
        response = openai.images.generate(
            model="dall-e-3",
            prompt=optimized_prompt,
            size="1024x1792",  # 竖版视频
            quality="hd",
            n=1
        )

        image_url = response.data[0].url
        return image_url

    def _optimize_prompt(self, visual_description):
        """优化图像生成prompt"""

        # 使用GPT-4优化prompt
        response = openai.chat.completions.create(
            model="gpt-4",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "你是DALL-E prompt工程专家。"},
                {"role": "user", "content": f"""
                将以下视频镜头描述转换为高质量的DALL-E图像生成prompt:

                {visual_description}

                要求:
                1. 详细描述画面元素
                2. 指定风格（现代、简约、科技感）
                3. 指定光线和色调
                4. 指定视角和构图
                5. 强调产品细节
                """}
            ]
        )

        return response.choices[0].message.content

B. 视频片段生成（Runway Gen-2 / Pika Labs）

class AIVideoGenerator:
    """AI视频生成器"""

    def __init__(self):
        self.runway_api_key = "your-runway-key"

    def generate_from_image(self, image_url, motion_prompt, duration=4):
        """从图像生成动态视频片段"""

        # 调用Runway Gen-2 API
        response = requests.post(
            "https://api.runwayml.com/v1/gen2/generate",
            headers={"Authorization": f"Bearer {self.runway_api_key}"},
            json={
                "image_url": image_url,
                "text_prompt": motion_prompt,
                "duration": duration,
                "motion_score": 0.8  # 运动幅度
            }
        )

        task_id = response.json()['task_id']

        # 轮询直到生成完成
        video_url = self._wait_for_completion(task_id)

        return video_url

    def generate_from_text(self, text_prompt, duration=4):
        """纯文本生成视频"""

        response = requests.post(
            "https://api.runwayml.com/v1/gen2/text-to-video",
            headers={"Authorization": f"Bearer {self.runway_api_key}"},
            json={
                "text_prompt": text_prompt,
                "duration": duration,
                "aspect_ratio": "9:16"  # 竖版
            }
        )

        task_id = response.json()['task_id']
        video_url = self._wait_for_completion(task_id)

        return video_url

2.4 AI配音引擎

class AIVoiceoverEngine:
    """AI配音引擎"""

    def __init__(self):
        self.tts_client = AzureTTS()
        self.emotion_analyzer = EmotionAnalyzer()

    def generate_voiceover(self, script):
        """为整个脚本生成配音"""

        audio_segments = []

        for shot in script['shots']:
            voiceover_text = shot['voiceover']

            # 分析情感
            emotion = self._analyze_emotion(voiceover_text)

            # 选择合适的声音和风格
            voice_config = self._select_voice(emotion, shot['music_mood'])

            # 生成音频
            audio = self.tts_client.synthesize(
                text=voiceover_text,
                voice=voice_config['voice'],
                style=voice_config['style'],
                rate=voice_config['rate'],
                pitch=voice_config['pitch']
            )

            audio_segments.append(audio)

        # 合并音频片段
        full_audio = self._merge_audio_segments(audio_segments)

        return full_audio

    def _analyze_emotion(self, text):
        """分析文本情感"""
        # 使用GPT-4分析情感
        response = openai.chat.completions.create(
            model="gpt-4",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "分析文本情感，返回: excited, calm, professional, warm之一。"},
                {"role": "user", "content": text}
            ]
        )

        return response.choices[0].message.content.strip()

    def _select_voice(self, emotion, music_mood):
        """根据情感选择声音配置"""

        voice_mapping = {
            "excited": {
                "voice": "zh-CN-XiaoxiaoNeural",
                "style": "cheerful",
                "rate": "1.1",
                "pitch": "+5%"
            },
            "calm": {
                "voice": "zh-CN-YunyangNeural",
                "style": "calm",
                "rate": "1.0",
                "pitch": "0%"
            },
            "professional": {
                "voice": "zh-CN-YunxiNeural",
                "style": "newscast",
                "rate": "1.0",
                "pitch": "0%"
            },
            "warm": {
                "voice": "zh-CN-XiaoyiNeural",
                "style": "gentle",
                "rate": "0.95",
                "pitch": "-2%"
            }
        }

        return voice_mapping.get(emotion, voice_mapping["professional"])

2.5 AI自动剪辑引擎

class AIVideoEditor:
    """AI视频剪辑引擎"""

    def auto_edit(self, script, video_clips, audio, music):
        """自动剪辑视频"""

        timeline = []
        current_time = 0

        for i, shot in enumerate(script['shots']):
            clip = video_clips[i]
            duration = shot['duration']

            # AI分析最佳剪辑点
            cut_points = self._find_best_cuts(clip, duration)

            # 应用转场效果
            transition = self._select_transition(i, len(script['shots']))

            # 添加文字动画
            text_animation = self._create_text_animation(
                shot['text_overlay'],
                duration,
                shot.get('text_style', 'default')
            )

            # 色彩调整
            color_grade = self._auto_color_grade(clip, script.get('style', 'modern'))

            timeline.append({
                'clip': clip,
                'start': current_time,
                'duration': duration,
                'cut_points': cut_points,
                'transition': transition,
                'text': text_animation,
                'color': color_grade
            })

            current_time += duration

        # 使用FFmpeg合成
        final_video = self._compose_video(timeline, audio, music)

        return final_video

    def _find_best_cuts(self, video_clip, target_duration):
        """AI寻找最佳剪辑点"""

        # 使用视频内容分析
        # 1. 场景检测
        # 2. 动作检测
        # 3. 人脸检测
        # 4. 音频节奏分析

        # 简化示例
        analysis = self._analyze_video_content(video_clip)

        # 选择最有张力的片段
        best_segment = self._select_best_segment(analysis, target_duration)

        return best_segment

    def _select_transition(self, shot_index, total_shots):
        """智能选择转场效果"""

        if shot_index == 0:
            return "fade_in"
        elif shot_index == total_shots - 1:
            return "fade_out"
        else:
            # 根据内容变化选择转场
            return "cross_dissolve"  # 可以更智能

    def _auto_color_grade(self, clip, style):
        """自动调色"""

        color_presets = {
            "modern": {
                "contrast": 1.2,
                "saturation": 1.1,
                "temperature": "cool",
                "highlights": "+10",
                "shadows": "-5"
            },
            "warm": {
                "contrast": 1.1,
                "saturation": 1.2,
                "temperature": "warm",
                "highlights": "0",
                "shadows": "0"
            },
            "minimal": {
                "contrast": 0.9,
                "saturation": 0.8,
                "temperature": "neutral",
                "highlights": "-10",
                "shadows": "+5"
            }
        }

        return color_presets.get(style, color_presets["modern"])

三、完整工作流示例

class AIVideoProductionPipeline:
    """AI视频生产流水线"""

    def __init__(self):
        self.intent_engine = AIIntentEngine()
        self.script_generator = AIScriptGenerator()
        self.image_generator = AIImageGenerator()
        self.video_generator = AIVideoGenerator()
        self.voiceover_engine = AIVoiceoverEngine()
        self.editor = AIVideoEditor()
        self.music_selector = AIMusicSelector()

    def produce_from_text(self, user_input):
        """从用户输入文本生成视频"""

        # 1. 理解用户意图
        print("🤖 AI正在理解你的需求...")
        task = self.intent_engine.parse(user_input)

        # 2. 生成多个脚本版本
        print("✍️ AI正在创作脚本...")
        scripts = self.script_generator.generate_scripts(
            task['product_info'],
            task['video_requirements'],
            count=task['video_requirements']['count']
        )

        videos = []

        for i, script in enumerate(scripts):
            print(f"\n📹 正在制作第 {i+1}/{len(scripts)} 个视频...")

            # 3. 生成素材
            print("  🎨 生成视觉素材...")
            video_clips = []
            for shot in script['shots']:
                # 先生成图像
                image = self.image_generator.generate_from_script(shot)
                # 从图像生成动态视频
                video_clip = self.video_generator.generate_from_image(
                    image,
                    motion_prompt=shot['visual'],
                    duration=shot['duration']
                )
                video_clips.append(video_clip)

            # 4. 生成配音
            print("  🎙️ 生成AI配音...")
            voiceover = self.voiceover_engine.generate_voiceover(script)

            # 5. 选择背景音乐
            print("  🎵 智能选择背景音乐...")
            music = self.music_selector.select(
                mood=script.get('music_mood', 'upbeat'),
                duration=script['total_duration']
            )

            # 6. AI自动剪辑
            print("  ✂️ AI自动剪辑中...")
            final_video = self.editor.auto_edit(
                script=script,
                video_clips=video_clips,
                audio=voiceover,
                music=music
            )

            # 7. 保存视频
            output_path = f"output/ai_video_{i+1:03d}.mp4"
            final_video.save(output_path)

            videos.append({
                'path': output_path,
                'script': script,
                'metadata': {
                    'title': script['title'],
                    'duration': script['total_duration']
                }
            })

            print(f"  ✅ 视频生成完成: {output_path}")

        print(f"\n🎉 全部完成！共生成 {len(videos)} 个视频")

        return videos

# 使用示例
pipeline = AIVideoProductionPipeline()

user_input = """
帮我做10个iPhone 15 Pro的带货视频，
主打钛金属设计和A17芯片，
风格要现代科技感，15秒，抖音用。
预算每个视频5块钱以内。
"""

videos = pipeline.produce_from_text(user_input)

# 输出:
# 🤖 AI正在理解你的需求...
# ✍️ AI正在创作脚本...
#
# 📹 正在制作第 1/10 个视频...
#   🎨 生成视觉素材...
#   🎙️ 生成AI配音...
#   🎵 智能选择背景音乐...
#   ✂️ AI自动剪辑中...
#   ✅ 视频生成完成: output/ai_video_001.mp4
# ...
# 🎉 全部完成！共生成 10 个视频

四、成本分析

4.1 AI服务成本

服务	提供商	单价	每视频成本
脚本生成	GPT-4	$0.03/1K tokens	¥0.05
图像生成	DALL-E 3	$0.04/张	¥1.20 (5张)
视频生成	Runway Gen-2	$0.05/秒	¥6.00 (15秒×5片段)
配音生成	Azure TTS	$1/百万字符	¥0.02
音乐选择	内部算法	-	¥0.00
总计	-	-	¥7.27/视频

优化方案:

使用开源Stable Diffusion替代DALL-E → 省¥1.20
自训练小型文案模型替代GPT-4 → 省¥0.05
混合使用图片+动画替代全视频生成 → 省¥4.00

优化后成本: ¥2-3/视频

4.2 与传统方案对比

方案	人工成本	AI成本	时间	质量
纯人工	¥100-500	¥0	2-8小时	高（看人）
半自动（模板）	¥10-50	¥0.5	10-30分钟	中
AI全自动	¥0	¥2-7	5-10分钟	中-高

AI方案的优势:

成本降低95%+
速度提升10-20倍
可大规模并发
质量稳定可控

五、进阶功能

5.1 AI效果优化引擎

class AIPerformanceOptimizer:
    """AI效果优化器"""

    def analyze_and_optimize(self, video, platform_data):
        """分析视频表现并优化"""

        # 1. 收集数据
        metrics = self._collect_metrics(video, platform_data)

        # 2. AI分析
        insights = self._analyze_performance(metrics)

        # 3. 生成优化建议
        recommendations = self._generate_recommendations(insights)

        # 4. 自动生成优化版本
        optimized_videos = self._create_optimized_versions(
            video,
            recommendations
        )

        return optimized_videos

    def _collect_metrics(self, video, platform_data):
        """收集性能指标"""

        return {
            'views': platform_data.get('views', 0),
            'likes': platform_data.get('likes', 0),
            'comments': platform_data.get('comments', 0),
            'shares': platform_data.get('shares', 0),
            'completion_rate': platform_data.get('completion_rate', 0),
            'click_through_rate': platform_data.get('ctr', 0),
            'avg_watch_time': platform_data.get('avg_watch_time', 0)
        }

    def _analyze_performance(self, metrics):
        """使用GPT-4分析性能"""

        prompt = f"""
        分析以下视频数据表现，给出洞察:

        {json.dumps(metrics, ensure_ascii=False, indent=2)}

        请分析:
        1. 哪些指标表现好/差
        2. 可能的原因
        3. 改进方向
        """

        response = openai.chat.completions.create(
            model="gpt-4",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "你是短视频数据分析专家。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ]
        )

        return response.choices[0].message.content

5.2 AI AB测试引擎

class AIABTestEngine:
    """AI AB测试引擎"""

    def generate_variants(self, base_script, num_variants=5):
        """生成多个测试版本"""

        variants = []

        # 测试维度
        test_dimensions = [
            "opening_hook",      # 开头方式
            "value_proposition", # 价值主张
            "cta",              # 行动号召
            "visual_style",     # 视觉风格
            "music_mood"        # 音乐氛围
        ]

        for dimension in test_dimensions:
            variant = self._create_variant(base_script, dimension)
            variants.append(variant)

        return variants

    def _create_variant(self, base_script, dimension):
        """创建单个变体"""

        prompt = f"""
        基于以下脚本，创建一个新版本，只改变{dimension}:

        原脚本:
        {json.dumps(base_script, ensure_ascii=False, indent=2)}

        要求:
        - 只修改{dimension}相关部分
        - 保持其他部分不变
        - 创建明显的差异以便测试
        """

        # 调用GPT-4生成变体
        # ...

        return variant_script

六、商业模式

6.1 定价策略

按使用量付费:

基础版: ¥9.9/视频（使用开源模型）
专业版: ¥19.9/视频（使用商业模型，质量更高）
企业版: ¥99/月 + ¥5/视频（无限使用，定制化）

订阅制:

入门版: ¥299/月（50个视频额度）
专业版: ¥999/月（200个视频额度 + 高级功能）
企业版: ¥4,999/月（无限额度 + API + 定制）

6.2 竞争优势

vs 传统模板方案:

✅ 无需准备数据，只需一句话
✅ 自动生成创意，不需要人工设计
✅ 每次都不一样，避免同质化

vs 人工制作:

✅ 成本降低99%
✅ 速度提升100倍
✅ 可大规模生产

vs 其他AI视频工具:

✅ 端到端全流程自动化
✅ 针对批量生产优化
✅ 持续学习和优化

七、技术挑战与解决方案

7.1 AI生成质量不稳定

挑战: AI生成的内容质量波动大

解决方案:

质量评分系统: AI自动评分，低分重新生成
多次生成选优: 生成3-5个版本，选择最佳
人工审核机制: 重要客户人工复核
持续训练: 用用户反馈训练模型

7.2 成本控制

挑战: AI API调用成本高

解决方案:

混合方案: 开源模型+商业API
智能缓存: 复用已生成的素材
批量优化: 批量调用降低单价
自建模型: 长期自训练模型

7.3 生成速度

挑战: AI生成需要时间，无法即时

解决方案:

异步处理: 后台生成，通知用户
并发生成: 多个视频同时生成
预生成: 热门模板提前生成
CDN加速: 素材加速下载

八、实施路线图

Phase 1: MVP（3个月）

Phase 2: 完善（6个月）

集成视频生成AI（Runway）
智能剪辑功能
AB测试系统
效果分析dashboard

Phase 3: 优化（12个月）

自训练模型降低成本
实时生成能力
高级个性化
API开放

九、总结

核心价值

"Zero to Video" - 从零到视频，全自动化

用户输入: 一句话
系统输出: N个成片
中间过程: 完全自动

适用场景

✅ 大量同类视频（产品视频、资讯视频） ✅ 快速响应（热点、活动） ✅ 低成本试错（AB测试） ✅ 规模化运营（MCN、电商）

未来展望

多模态融合: 文字、图片、视频混合输入
实时交互: 对话式视频创作
个性化: 千人千面的视频内容
端到端: 从创意到分发全链路

更新记录

2025-01-09: 初始版本，完成AI全流程方案设计

方案概述​

一、系统架构​

二、核心模块设计​

2.1 AI意图理解引擎​

功能​

实现方案​

2.2 AI脚本生成引擎​

功能​

实现方案​

2.3 AI素材生成引擎​

A. 图像生成（DALL-E 3 / Stable Diffusion）​

B. 视频片段生成（Runway Gen-2 / Pika Labs）​

2.4 AI配音引擎​

2.5 AI自动剪辑引擎​

三、完整工作流示例​

四、成本分析​

4.1 AI服务成本​

4.2 与传统方案对比​

五、进阶功能​

5.1 AI效果优化引擎​

5.2 AI AB测试引擎​

六、商业模式​

6.1 定价策略​

6.2 竞争优势​

七、技术挑战与解决方案​

7.1 AI生成质量不稳定​

7.2 成本控制​

7.3 生成速度​

八、实施路线图​

Phase 1: MVP（3个月）​

Phase 2: 完善（6个月）​

Phase 3: 优化（12个月）​

九、总结​

核心价值​

适用场景​

未来展望​

更新记录​

方案概述

一、系统架构

二、核心模块设计

2.1 AI意图理解引擎

功能

实现方案

2.2 AI脚本生成引擎

功能

实现方案

2.3 AI素材生成引擎

A. 图像生成（DALL-E 3 / Stable Diffusion）

B. 视频片段生成（Runway Gen-2 / Pika Labs）

2.4 AI配音引擎

2.5 AI自动剪辑引擎

三、完整工作流示例

四、成本分析

4.1 AI服务成本

4.2 与传统方案对比

五、进阶功能

5.1 AI效果优化引擎

5.2 AI AB测试引擎

六、商业模式

6.1 定价策略

6.2 竞争优势

七、技术挑战与解决方案

7.1 AI生成质量不稳定

7.2 成本控制

7.3 生成速度

八、实施路线图

Phase 1: MVP（3个月）

Phase 2: 完善（6个月）

Phase 3: 优化（12个月）

九、总结

核心价值

适用场景

未来展望

更新记录