做AI视频还在到处找工具?这套完整流程直接照着用

跨境AI实践 · 视频工具链

最近一直在测试AI视频。

前面分享过，我现在做视频时，会把AI素材和实拍内容结合起来。

很多人可能会好奇：

今天把我目前的工作流程完整梳理一下。

做AI视频之前，我会先处理脚本、提示词和口播内容。

这一部分，我主要使用Gemini和豆包。

有时候我会让两个平台分别生成一版，然后对比哪一版更适合当前的产品。

有时候，我也会把豆包生成的提示词交给Gemini优化，再把Gemini的版本交给豆包调整。

我的目的不是判断哪个工具绝对更好，而是让两个工具互相补充，把脚本和提示词逐步修改到可以使用的状态。

第二个会用到的工具是Grok。

它比较明显的特点，是生成的创意有时候会比较大胆，甚至会出现一种“天外来物”的感觉。

有些其他工具比较难呈现的夸张场景，它反而可以做出来。

所以我有时会用Grok处理视频开头的前三秒，或者生成一个稍微夸张的生活场景，用来测试能不能快速吸引用户注意。

不过，现在我使用这类画面的频率没有以前高了。

因为从我目前的测试来看，平台内容还是要尽量贴近真实使用场景。

创意可以有，但如果整条视频都过于夸张，反而容易削弱产品的真实感。

制作视频素材时，我还会用AI生成产品图片。

Nano Banana主要用于产品主图、详情图、细节图，以及不同角度的产品图片。

另外，我也会结合GPT Image 2使用。

从我的使用感受来看，GPT Image 2生成的一些图片细节会更好；Nano Banana的成本相对低一些。

所以这两个工具我不会只选一个，而是根据不同画面的要求结合使用。

普通图片可以优先考虑成本，需要突出质感和细节的画面，再使用效果更好的工具。

脚本、提示词和图片准备好以后，下一步就是生成视频。

我目前使用的是Seedance 2.0和2.5。

2.5的成本比较高，所以我不会所有画面都用2.5生成。

普通场景、一般口播画面和常规产品展示，我会更多使用2.0；需要处理细节、动作或者重点镜头时，再考虑使用2.5。

这样可以在画面效果和制作成本之间找到一个相对合适的平衡。

真正需要判断的是：这个镜头有没有必要投入更高的成本。

AI把视频生成出来以后，我不会马上发布。

最后还要经过一道工序：剪辑。

我一般使用CapCut，也就是国际版剪映。

里面有一些可以使用的音乐素材，我会把前面生成的图片、视频和实拍素材放进去，重新调整画面顺序、字幕、节奏、音乐和转场。

这一步其实很关键。

因为AI生成的单个镜头可能没有问题，但把所有镜头放在一起以后，节奏未必自然，内容重点也未必清楚。

有时候需要删除多余画面，有时候需要加快无效片段，有时候还要通过字幕和音效重新突出重点。

生成只是把基础素材做出来，最终能不能成为一条完整的视频，仍然取决于后面的选择和剪辑。

如果只是想快速测试大量素材，AI生成完成后进行简单处理，就可以直接发布。

这种方式的优势是快，可以在短时间内测试更多内容方向。

但如果想做相对精细的视频，只依赖AI直接生成是不够的。

脚本需要修改，镜头需要筛选，图片和视频需要组合，最后还要进行二次剪辑。

两种方式没有绝对的对错，主要看现阶段想解决什么问题。

如果目的是扩大测试数量，可以优先考虑效率；如果目的是打磨账号内容和视频质量，就需要在剪辑上投入更多时间。

我现在的做法，是让视频先跑两到三天，再看实际的数据结果。

数据好，就继续沿着这个方向优化；数据不好，再回头看是选题、开头、画面、脚本，还是剪辑节奏出了问题。

AI工具可以提高素材生产效率，但最终做决定的人，还是我们自己。

这套流程还在持续测试，我也会根据接下来的实际数据继续调整。

如果你也在做AI视频，可以先从其中一个环节开始，不需要一开始就把所有工具全部用上。