——以《我在阴间送外卖》为例探析产业变革 一、现象级案例：小团队撬动大流量由知了互动团队打造的AI短剧《我在阴间送外卖》（简称《送外卖》）以“3人团队+两个月周期”的极简配置，在小红书创下单集50万播放、总曝光100万的战绩。这背后映射的是一场席卷影视工业的AI革命：通过Stable Diffusion、Runway等工具，制作成本压缩90%，玄幻场景精度达像素级，虚拟演员实现24小时“零风险”创作8。正如中文在线AI动漫部总经理周立强所言：“AI已实现数周内生成完整动漫短剧，为二次元赛道开辟新…

2024年2月1日— 视觉灵动，一家在视觉技术领域处于领先地位的创新公司，近日成功举办了其2024年度年会。在这次盛会上，公司不仅重申了面对全球经济挑战时的坚定决心和创新策略，特别是在人工智能生成内容（AIGC）领域的深入探索和实践，同时也为员工提供了一系列丰富的活动，包括抽奖、发放奖金、赠送礼品、享受温泉和水果餐等，确保每位参与者都能在紧张的工作之余找到放松和快乐。 抓住未来，拥抱变革 视觉灵动CEO在年会上强调，尽管面对不确定的全球经济环境，公司仍然看到了成长和发展的机遇。特别是AIGC技术…

2024年1月24日，唐山市文化广电和旅游局主办的“畅游动漫盛宴，数字赋能未来”活动在唐山举行，吸引了来自业界专家学者、院校、企业以及动漫作者和从业人员等200余人的参与。活动围绕着动漫产业发展的话题展开，特别聚焦于人工智能生成内容（AIGC）对动漫产业带来的影响。 本次活动的圆桌会议上，视觉灵动创始人高鹏飞先生发表了关于AIGC对动漫产业未来的影响的重要讲话。他强调了AIGC技术在提高效率和降低成本方面的巨大潜力。高鹏飞先生提到了视觉灵动亲自进行的测试，在这个测试中，一个原本需要一个月制作的3…

视觉灵动创始人高鹏飞先生与联合创始人汪娜娜女士近期参加了金刀奖2023生机品效大会，与业界分享了视觉灵动在品牌建设方面的最新理念，其中关键的亮点之一是马晓波先生提到的「二元分流法」。 马晓波提到的二元分流法是品牌创新的新路径： 在会上，马晓波先生强调了「二元分流法」作为品牌创新的新路径。这一理念旨在在品牌发展中实现更为明确的方向选择，通过精准的分流策略，实现品牌与产品的双向推动。 核心思想概括： 明确分流方向： 二元分流法要求品牌在发展过程中明确分流方向，不再盲目广泛覆盖市场，而是通过精准的定位…

特仑苏×《一路前行》：让地球朋友圈所有人可见 近日，《一路前行》拍摄途中，胡歌与刘涛关于野外入厕要不要带走手纸的争执“吵”上了热搜，二人各执其词也各有道理，引发了网友热议，但本质上，辩论的出发点都是人与环境的和谐。就在前一阵，我司制作了一条特仑苏与《一路前行》的联合先导宣传片。 《一路前行》   1.项目背景与目标 作为一条冠名先导片，意在给电视节目预热的同时，增强品牌格调，并传达爱护环境保护野生动物的公益理念。 2.执行 影片通过纯素材剪辑的方式制作，乌兰布和当地的环境与生灵，有一部…

广告业遇冷，疫情已成隐形杀手！出片量下降的情节下依然拿了奖，还不错哦！给自己打气。 面对当前不景气的广告行业，我们迎难而上，保持乐观心态！疫情无法掌控，但我们可以积极应对。困境里培养创造力，让我们重新定义广告营销。不断创新，追逐现代消费者的需求，找到新的机遇。我们有信心在这个时刻出类拔萃。尽管疫情给广告行业带来挑战，但我们坚信，变革中蕴藏着无限的机遇。某些行业的需求可能减少，但社交媒体、线上购物等领域需求的快速增长也为广告业提供了新的天地。 与此同时，我们还应关注消费者的变化和需求的转变。加强线…

AIGC是挑战也是机遇可以说AI不是⻛口，它是革命!它是社会性事件，也是行业性事件。 AIGC是在PCG、UCG的基础上发展而来的，是一种新的创作模式，这种内容生产模式对于内容营销 来说既是挑战又是机遇。 1、改变内容生产关系,颠覆内容生产模式今年的AI发展速度是爆发式的，从ChatGPT开始，AIGC热度持续至今未曾消退，当然，也不可能消 退。很简单，因为这次的AI大模型，将完全改变大部分产业的生产方式，颠覆性的提高了我们的生 产力，也将彻底的改变了我们的生产关系。 2、AIGC迅速进化,改变…

举杯邀明月，灵动迎双节～如“月”而至，马上开盘！ 舍得给赞助大礼盒 想怎么盘，就怎么盘！灵兔奔月，玩转灵感！ 兔个开心，乐个美满！    

近日，我们公司喜讯传来，荣获了备受行业关注的金瞳奖（China Content Marketing Awards）。自2011年创立至今，金瞳奖一直是广告制作内容营销领域商业价值认定的标杆奖项。这次的获奖既是对我们创意团队的认可，更是对我们一直以来坚持的内容营销理念的极大肯定。 金瞳奖以内容为核心，以不同媒介及内容创意为维度，全方位呈现了各类媒介所涉及的不同内容营销模式。这个奖项具有权威性、专业性，是业内对于内容创意和营销创新的高度认可。获得这个奖项，代表我们公司在TVC广告内容创意和商业营销方…

视觉灵动在年末自己设计了一套以“灵灵兔”为主题的文创限量礼品分发给了合作的朋友们深受大家的欢迎，同时还做了公众号的互动，选出幸运的评论者，将以这套礼包为奖品赠送给幸运的参与者，没有想到的时候大家评论非常的积极，很多人都写出了2023年自己的寄语。 imgSpider 采集中…

车企是最舍得在影像上花钱的甲方，也是最难伺候的甲方。一款新车上市，动辄要拍十几条片子：TVC、产品片、经销商版、区域版、社媒切条。传统流程下，这意味着长途勘景、封路拍摄、车队调度、后期特效，一条片子的周期以月计；而 AI广告制作 已经把其中一部分环节压到了以天计。虚拟制片这几年被反复提起，但真正落地的汽车广告制作公司并不多——不是因为技术不成熟，而是因为大部分团队把它当成”更贵的绿幕”。这篇讲清楚实操层面该怎么落地。 一、先算账：虚拟制片什么时候真的划算 不是所有汽车项目…

品牌 MV 是个尴尬的品类。它不像 TVC 那样有明确的转化压力，也不像宣传片那样有清晰的信息清单，它更像是品牌方”想拍一支好片子”的私心产物。结果就是：预算不小，周期很长，最后成片常常”很好看，但没什么用”。这两年我们给几个品牌做 MV 项目，把 AI广告 产线接进去之后，最大的变化不是省钱，而是整个方法论被重写了——从”拍一支片子”变成”运营一套视觉资产”。这篇把我们踩过的坑和现在的做法讲清楚。 …

从30秒到3小时：AI广告片制作的时间成本真相 圈子里流行一句话：”AI做广告片，三天变三小时。”听得客户心痒痒，听得从业者苦笑。真相是什么？AI确实把某些环节的时间砍到了零头，但也制造了新的时间黑洞。这篇就把AI广告片制作的时间账算清楚：哪些时间真的省了，哪些时间只是换了种方式花掉，3 小时和30 秒这两个数字到底对应什么。 一、先拆时间账：传统流程的时间都花在哪 一条 60 秒的常规广告片，传统周期三到四周，时间大致这样分布： 前期沟通与脚本：3-5 天。开会、改稿、…

AIGC制作公司怎么组建团队？岗位、工具与工作流 最近总有同行来打听：想做 AIGC 业务，团队该怎么搭？是招几个会用 AI的实习生就行，还是把原来的制作团队推倒重来？这两个方向都不对。AIGC制作公司的团队不是”传统团队+几个AI工具”，而是一套围绕新工作流重新设计的岗位结构——这也是为什么很多传统AI广告公司的转型团队反而比纯技术班底跑得快。这篇把我们踩过的坑和验证过的做法摊开讲讲。 一、岗位结构：五种核心角色 一个能稳定交付的 AIGC 团队，至少需要五类人： 创意…

每次和品牌方聊宣传片，都会遇到同一个问题：”你们用 AI了，那是不是报价可以砍一半？”这个问题问反了。正确的问法是：产品宣传片制作的五个环节里，AI到底能替代哪几个、替代到什么程度、省下来的钱和时间花在哪里更值。这篇就把五个环节拆开，一个一个说清楚。 一、环节拆解：从脚本到成片 一条标准的产品宣传片制作，大概走五个环节：脚本与创意、分镜与美术设计、拍摄执行、后期制作、多版本适配。 传统流程里，五个环节都是人力密集型：脚本靠策划熬，分镜靠美术画，拍摄靠团队跑，后期靠剪辑磨，…

很多品牌方现在想找 AI 广告公司合作，打开搜索引擎一搜，发现自称”AI制作”的团队鱼龙混杂：有的只是拿现成模型套模板，有的确实有自己的技术栈和产线。这篇把我们调研国内头部玩家时看的东西摊开讲——他们用什么工具、靠什么赚钱、报价大概在什么区间，帮你在选型时少交学费。 一、头部玩家的技术栈长什么样 真正意义上的AI广告公司，技术栈一般分三层。 最底层是模型层，主流组合是文生视频大模型（用于风格化镜头和快速预演）加微调模型（LoRA，用来”记住”客户的…

每到做年度预算的时候，品牌市场部都会陷入同一个纠结：这条片子走传统TVC，还是走 AI制作？两边报价能差五倍，交付周期能差三倍，但没人能保证便宜的那条一定不掉链子。这篇不讲立场，只讲一套可以直接套用的分配逻辑——按”这条片子要解决什么问题”来分钱，而不是按”哪家报价便宜”来分钱。 一、先分清两种片子的本质差别 TVC的核心价值是”信任背书”。它在高规格媒介上出现，观众会自动给它更高的可信度权重。这条片子承载的是品牌形象、大促…

品牌方找广告片制作公司，最常见的失误是”看片单选人”。片单好看不等于能做你的项目——那些成片可能是三年前的、可能是联合出品的、也可能核心创意来自另一家公司。真正高效的选型，是带着一份问题清单去开会，让对方的回答自动暴露实力层级。下面这10 个问题，我们按”越往后越致命”的顺序排列，可以直接拿去用。 一、前三个问题：摸清对方的真实产能 1. 这条片子的核心创意是谁出的？好公司会直接告诉你分工：创意是我们的、导演是外聘的、后期是自有团队。含糊其辞的，基…

2026年，电视广告的盘子还在，但形态彻底变了。开机率下滑、硬广时长被压缩、品牌预算向短视频迁移——这些都是说了十年的老话题。真正让电视广告制作公司焦虑的是另一个问题：当AI广告 把一条 15 秒 TVC的制作成本压到原来的十分之一，靠”制作费”吃饭的公司还剩什么价值？我们观察了国内外几十家转型样本，结论有点反直觉：活下来的不是最便宜的，而是把”电视级质感”成功迁移到全媒介的那批人。 一、电视广告的护城河从来不是”电视” 很…

过去几年，整合营销公司最怕客户说一句话：”每个渠道都要单独拍一条。”15秒 TVC、6 秒开屏、30秒电梯屏、竖版信息流、直播间切片、朋友圈九宫格——一条创意要生出五六套素材，预算有一半耗在重复拍摄和反复改版上。2026年这套逻辑正在被推翻：AI广告管线成熟之后，”一拍多版”从奢侈选项变成了标准动作。我们这两年跑了数十个全渠道项目，把能复用的方法整理成三条。 一、先建”素材母体”，而不是先拍一条片子 传统流程是脚本、拍摄、剪…

AI修复老照片的原理：超分、上色与五官重建 把一张七十年代的黑白合影扫进电脑，丢给AI修复工具，十几秒后出来一张色彩饱满、五官清晰的照片。看着挺神奇，但很多人的反应是：”清楚是清楚了，怎么不太像我奶奶？” 这个疑问正好戳中了AI修图的要害：它做的不是”还原”，而是”合理推测”。而”合理”和”真实”之间，隔着一整套技术取舍。 第一步：先分清这是三个不同的任务 “老照片…

分辨率、帧率、码率：短视频发布参数的最小知识 同一段素材，在剪辑软件里看是清的，导出上传到平台之后就糊了；换了台设备再看，又变清楚了。很多人第一反应是”平台压我画质”，于是把码率拉到最高，重新导出，结果还是糊。 问题往往不在平台，在于三个参数被混为一谈：分辨率、帧率、码率。它们各管一件事，只有搞清分工，才知道该动哪个。 第一步：三个参数各管什么 分辨率是画幅的像素数，比如1080×1920，管的是”这张画面被切成多少格”。它决定画面的上限，不决定清…

为什么AI写的产品文案”太满”？留白与信息密度 把产品资料丢给AI，让它写一段电商详情页文案，出来的东西通常是这样：每一句都在使劲，形容词叠着形容词，”匠心工艺”后面接”极致体验”，读完两百字，脑子里的印象是零。 很多人把原因归结为”AI文笔不行”。其实不是文笔问题，是密度问题——它把太多东西塞进了太小的空间，每一句都在喊，结果一句都没被听见。 第一步：先搞清”太满”是从哪来的…

数字人直播的技术拆解：形象、语音、话术三层架构 打开一个数字人直播间，主播24小时不下播、语速稳定、永远微笑。观众好奇的是”这像不像真人”，做技术的人关心的则是另一件事：这套系统是由哪几层组成的，每一层用了什么方案、边界在哪。把数字人直播拆成形象、语音、话术三层，整个系统就不神秘了。 第一层：形象——让”人”立得住 形象层解决的是”画面里的人从哪来”，主流有三条路线： 真人录制+驱动：先请真人录一段绿棚素材，建立形象基座；直…

AI视频的”果冻感”是什么？插帧与运动模糊的原理 用AI生成视频，明明每一帧单看都挺清楚，连起来播放却总有一股说不出的怪味：画面像果冻一样晃、物体边缘扭曲蠕动、快速运动时糊成一团。老手管这叫”果冻感”或”AI感”。它不是玄学，背后是视频生成模型在时间维度上的两个具体技术缺陷。 先拆：果冻感的第一个来源——时间维度上的不一致 图片生成模型只需要保证一张图内部自洽，而视频模型要保证几十上百帧之间连续自洽。当前主流做法是时空联合注…

图生视频和文生视频差在哪？什么时候该用哪条技术路线 同一个产品图，用图生视频跑出来运镜流畅、产品不变形；换成文生视频，画面倒是更有想象力，但瓶身上的logo十次里有八次被”画歪”。很多人把这归结为模型运气不好，其实是两条技术路线在工作方式上有本质区别。搞清楚区别，才知道项目里该把哪条路线放在前面。 第一步：理解两种输入的本质差异 文生视频的输入是一段文字提示词，模型要做的第一步是把文字编码成语义向量，再从随机噪声开始”脑补”出整段画面——构图、光影…

AI配音已经到什么水平了？从TTS到情感语音克隆 很多人对AI配音的印象还停留在几年前：导航软件那种一字一顿的机械感，念到标点会诡异停顿，情绪永远是同一副面孔。但如果你最近听过一些有声书或短视频配音，很可能已经遇到过”完全听不出来是AI”的案例。 这中间发生了什么？把AI语音技术的发展拆成三层来看，就能说清它现在到底到了什么水平、还差在哪。 第一层：TTS的基本盘——让机器”念对” TTS（Text-To-Speech，语音合成）要解决的第一层问题…

文生图模型为什么总是”拍歪”构图？控制条件从草图到深度图 用文生图做过实际项目的人都有过这种体验：人物位置对了，手部穿帮；构图对了，透视又歪了。改提示词、换措辞、加权重，出图几十张，想要的那种”摄影师摆好的构图”就是出不来。 这不是提示词写得不好，而是问错了工具。提示词只能描述”有什么”，很难精确描述”在哪里、什么角度”。要控制构图，需要另一套机制：控制条件。 第一步：先理解为什么提示词控不住构图 扩…

AI生成的图片能商用吗？版权与合规的四个关键问题 很多团队已经把AI出图用进了日常物料：公众号配图、电商详情页、活动海报。但真到要投户外大屏、上品牌campaign的时候，第一个拦住大家的问题总是同一个——这张图，到底能不能商用？ 这个问题没有一句”能”或”不能”的答案，因为它实际上由四个独立的问题叠加而成。逐个拆开看。 问题一：AI生成的图片有版权吗？ 先说技术层面的结论：目前我国司法实践的主流口径是，纯粹由AI自动生成、没有人类实质性智力投入的…

LoRA微调是什么？让AI学会你家产品长相的原理 做品牌的人用AI出图，往往卡在同一个地方：模型画什么都很像那么回事，唯独画不出”我们自己那款产品”。同款饮料瓶出来总长得像别家的，包装标签上的版式被重新发明了一遍。于是每次出图都得靠垫图、靠后期修、靠设计师手动拼。 问题不在提示词写得不够细，而在于通用模型根本不认识你的产品。它只认识”一般意义上的饮料瓶”——训练数据里成千上万个瓶子的平均值。 要让模型认识特定对象，业内最常用的手段是 LoRA微调。…