大家可以看到, 从十月的末尾一直延续到十二月的最后时期, 万圣节、双十一、黑五以及圣诞跨年这些时间点几乎是接二连三的发生起来的。在这种情况下, 国内的电商平台还有海外的电商平台都在进行大规模的销售促销活动。

对于商家以及运营人员而言, 这是一年当中销售节奏最为紧凑的一个时间段, 同时也是针对素材生产能力进行的压力检验: 需要制作主图视频、详情短片、种草内容、直播预告、投放素材以及海外版本等内容, 这些工作往往需要在短短几周时间内完成, 以条作为计量单位, 甚至是成百上千条地进行产出, 还必须根据实时投放的数据反馈, 随时对内容进行返工修改, 更换界面风格, 调整卖点表述。

需求侧正处于爆发的状态。供给侧的运作方式却正在发生转变。越来越多的团队开始采用一类工具来批量生产电商素材。这类工具此前主要是服务与影视创作以及漫剧创作的。这个工具叫做节点式AI画布。绘梦工坊AI旗下的产品, 名为绘梦画布的产品, 就是其中一个被电商团队所使用的样本。

（以下称为绘梦画布）这一现象所反映出的, 其实是关于人工智能内容工具的一个经常被大家忽视的发展方向。

就是说, 当那种通过一键操作就能瞬间生成内容的初步新鲜感逐渐消退之后, 最后能够真正留下来并被长期固定的, 是一种具有重复使用价值、能够实现大规模批量产出、并且整个过程都在人类有效掌控之下的生产加工流程。

与此同时, 电商平台的商品展示页面, 正在转变为这类技术手段应用的一个重要场所, 这种情况类似于之前这种技术在影视制作领域的应用一样, 成为了竞争的主要地点之一。

一、被误解的AI画布：它不只为”做剧”而生

大家一想到AI视频或者AI漫剧这类工具, 脑海里蹦出来的第一个念头, 往往还是去做短剧、去做动画。这种印象的出现, 其实并不难理解。为什么呢? 主要是因为在过去的一年时间里, 整个行业的注意力都高度聚焦在AI短剧这个领域之上。

根据绘梦工坊的AI产品团队在某次采访里提到过的行业观察数据来看, 在2026年上半年的时候, 全行业里上线的AI短剧数量就已经超过了22万部。可是, 这里面能成为爆款的几率却不到0.5%。

因此可以很明显地看出来, 绝大多数的作品都无法收回成本这个问题, 是目前面临的一个很大的困境。生成技术已经变成不再稀缺的东西, 至于去生成什么样的内容, 还有怎么样能够持续地进行生成的这些方面, 才属于稀缺的部分, 这部分内容已经是当前阶段大家所共同认可的看法。

正是基于这样的一种看法, 那些叫作绘梦画布的玩意儿, 它们没有仅仅把自己局限在用来做漫剧的专用工具上面, 倒是把底下的那种创作的能耐, 给抽丝剥茧, 弄成了像一块没有边界的、可以自由涂抹的画布。

文本, 算是一个节点, 图像, 也算是一个节点, 音频也是, 视频同样是, 这些统统都可以拿来自由地拖来拖去, 自由地进行连接。

这样做的好处是, 它既可以用来扛事, 支撑起一部漫剧从最初的分开镜头到最后成片完成的全过程；与此同时, 也完全可以再去扛别的事, 比如同样能够撑开一条电商商品短片的拍摄, 一直到最终用来投放的那个版本被制作出来为止。

对于做电商的团队来说, 这个“不设界”的点子是挺关键的。你看一条用来种草的视频短片和一集漫画剧, 它们在生产要素上其实是没有本质上的区别的。为什么呢? 因为两者都需要角色或者商品、场景、镜头、运镜方式、节奏把控、配音、字幕这些玩意儿。

它们同样都需要反复修改, 也需要能够批量复制。区别仅仅在于: 一边是追求讲清楚故事叙事, 另一边是追求实现销售转化目标。画布把讲视觉故事的通用本事打得牢牢实实的, 把商品换成了主角, 把分镜换成了卖点脚本, 它就从片场走进了货架。

二、电商素材领域存在的真正的疑难问题, 并不是在于我们是否能够利用工具来实现生成了这一点上, 而是重点在于是否具备将其转化为能够标准化、规模化操作的流水线生产作业的能力这一关键事项。

如果想把节点式画布和电商之间的适配关系搞清楚, 第一步必须要看清楚, 在电商素材生产这个环节里面, 存在着四个非常真实的痛点。

第一个方面的情况是, 需要的视频数量非常多, 而且时间要求特别紧急。在举行大规模促销活动的时候, 可能一个店铺就同时要制作主图视频、用来展示不同卖点的种草片段、适配好几个平台的多种尺寸的版本、直播前的预热短片, 还有直播过程中的精彩切片等等。

这时候如果要把这些活交给外面的公司来做, 对方排的档期可能就赶不上。但是如果自己组建一个团队专门来做这件事话, 所付出的成本又太高了。

第二个情况是版本很多, 要进行赛马。针对同一个商品, 通常需要制作低价钩子、场景钩子和测评钩子等等多个不同版本的作品来进行投放, 然后再依据完播率和点击数据进行筛选筛选, 对于那些跑不动的版本要快速进行迭代更新。

第三点在于需要反复进行更改, 而且在修改局部内容的时候, 总是担心一旦动手就会牵扯到全部其他部分。

那些传统的可以一键生成内容的工具, 运作方式有点像是一种只看不透结果的黑盒操作模式以及类似于随机抽取奖品的行为, 这意味着当用户在第三秒的位置对画面镜头感到不满意时, 通常无法单独调整那一个特定的镜头, 而是只能将整条视频的内容重新生成一次；同样的道理是, 如果想要改变某种卖点描述或者是替换一种节日主题的视觉皮肤元素, 这种改动也可能导致整个视频作品的成片效果受到波及和影响。

第四种情况是海内外两套审美、两个节奏。国内的大促素材强调促销氛围和信息密度, 但是欧美市场更加看重生活场景和情绪表达, 所以跨境团队常常需要为同一批商品重新制作两套甚至多套本地化素材, 这样成本和周期都偏高。

这四点叠加在一块儿以后, 就把电商行业到底需要什么东西给决定了, 他们并不是想要那种偶尔能够冒尖、让人眼前一亮的影片, 他们需要的是一条稳定的、可以控制的、能够大批量生产的、并且可以用来反复使用素材的生产线的。

这个东西恰恰就是那些单一的生成器存在短板的地方, 同时也是那些节点式的工作流所擅长的地方所在。

三、四种能力，对应电商素材生产的四道坎

这个产品的逻辑方面来说, 让电商平台的工作团队感兴趣的, 主要还是因为这四类能力的组合在一起所展现出的效果, 这一点是比较清楚的。

这是第一道题目, 也就是自定义节点, 它的目的之一是要把一次性创作这种行为变成可复用品牌资产。

在绘梦画布这个地方的创作过程, 它是一目了然的节点图, 它并不是一个大家看不见的黑盒子。商家能够把品牌的视觉规范、固定的虚拟模特、常用的场景、商品、片尾标识还有字幕样式这些东西组合起来, 形成一套属于他们自己的品牌节点。

这套节点搭建一次, 就能在整个电商季反复使用: 一个商品主素材, 可以分叉出几十条视频, 这些视频有不同的卖点, 有不同比例, 有不同节日皮肤: 如果任意节点的结果不满意, 直接回到那个节点单独修改或重新绘制, 无需整条链路重复运行, 每一版结果也都能保留、回看、再分叉。

在这事情的幕后, 其实存在着一种看待问题的方式上的改变。那个所谓的素材, 它不再是被使用完就可以直接扔掉的那种文件对象。相反, 它是经过一个个节点慢慢积累沉淀下来的一些东西。这些东西可以被认定为一类数字化的资产形式。

并且这类资产是可以不断地产生更加具有价值的表现的。越是接近于那种大型促销活动的结束时间段。也越是接近于后来所到来的另一种节日的时间点。在前面阶段中所完成的那些节点的搭建工作所形成的成果。它们被再次使用的价值和重要性就会变得越来越高。

第二道是内嵌模板, 这种模板让那些没有影视基础知识的运营人员也能够轻易地上手操作。

节点工作流的自由度的确是很大的, 它在传统意义上主要是面向像那些专业人士一样的专业用户进行设计的。以它们为代表的那些专业节点工具的能力是很强大的, 可是学习曲线是非常陡峭的, 普通的一线运营人员其实很难直接就去使用的。

而绘梦画布这种做法呢, 它采取的是把“自己愿意怎么弄就怎么弄的自由”和“至少保证你能做出个样子来的保底措施”都放在一起共存的办法；具体到画布里面去的时候, 它是内嵌了非常多各种类型的模板和各种不同的技能的, 这些模板和技能所覆盖到的应用场景包括什么广告片头片尾视频、商品展示短片、那种用来种草的内容视频、还有口播形式的电商内容开头的部分等等这一系列的电商常见形态。

如果运营人员自己不具备拍摄的底子, 也不懂剪辑的技巧, 那么他可以先把一个具体的品类, 或者是某个节日活动的现成模板给挑出来, 接着把他自己的商品素材换到那些位置上面去, 这样做完之后就能非常快且轻松地拿到一条视频成品, 这条成品里面已经拥有了一些基础的镜头拍摄手法和组合语言；等到他在操作当中变得比较熟练了, 再去进入那些可以自由控制的节点环节, 从而去做一些更加细致入微的调整工作；由模板来帮忙把第一道入门的门槛给跨过去, 由自由节点来承担并且托住用户在成长起来之后产生出来的全部具体需求, 这样一条遵循先保证确定性的成果, 再探索可能性的发展过程的路径, 就是专门为不具备专业背景的普通用户所设计的。

第三道这道关卡指的是表格节点这个内容, 利用一张分镜表来驱动批量出图这种操作。

批量生产这件事, 主要靠的是叫做”表格节点“的东西, 它会把影视创作过程当中用到的分镜表这种东西, 直接弄成像画布上面显示的节点样子, 里面是内置好了好多标准的表头项目的, 这些项目包括镜号、时长、角色、场景、景别、运镜、画面描述、对白等等这些内容, 这些字段是可以按照你的需要来增加或者删除的, 每一行数据其实就是一个单独的镜头, 后面流程里生成的那些节点, 会按照这个表格里面的内容一行一行地去执行操作, 如果你对自己制作出来的单个镜头效果不满意的话, 是可以单独把它拉出来重新绘制修改的。

这意味着, 电商团队可以把一张结构好的表拿来用, 然后让几十条上百条带货视频, 按照表格的指令去排队着生成内容, 这就省去了每一部都要手动单独操作的麻烦——这在大促这种需要大量产出的时候, 能够直接带来产能的提升。

这一道题是第四道, 叫做转绘, 就是用一套素材去实现, 让国内外大家的审美都能够打通。

如果说, 表格节点这个技术手段解决的问题叫做“国内批量”的话, 那么转绘技术所解决的问题就叫做“出海适配”, 它可以实现把真人或者说是商品类的素材进行一键式的转换, 去变成多种动漫效果, 也可以变成风格化的画风, 面向用于出海的转绘能力, 其核心逻辑是基于原片自身的运动轨迹以及构图情况去做风格上的迁移, 这样能够在适配海外用户审美习惯的同时, 还能够抑制掉因为逐帧重绘容易出现的角色漂移现象与场景断裂问题, 同时还会与角色一致性能力进行深度打通, 这样就可以让跨条素材在形象方面始终保持统一的状态。

对于做跨境生意的商家来说, 这意味着他们自家搞出来的、专门给国内大促销活动用的那些图片素材, 完全没必要再跑到国外去重新拍一遍。

他们只需要拿拍好的原始片子, 稍微改一改, 变成符合各个地区审美口味的版本就行。这样一来, 原本得按周来计算时间的本地化视觉改造工作, 直接就被压缩成了按天就能搞定的速度。

而且, 同一份原始素材还能像走岔路一样, 分化出好几种不同风格的版本, 比如北美那种风格、欧洲那种风格、还有东南亚那种风格。这么一来, 花比较少的钱, 就可以在好几个不同的地区同时展开测试了。

这里需要讲清楚, 转绘解决的是视觉本地化这个问题, 关于文案、卖点以及口播这些方面的本地化, 还是需要人来进行把关, 工具负责把重复的劳动实现规模化, 而判断和文化表达还是留给人来做, 这也是这类产品在对外表述的时候应当要守住的边界。

四、为什么是现在：从”抽卡式出片”到”产线式出片”

如果把我们的视野稍微拉得远一些去观察的话, 就会发现, 关于电商素材的生产方式所出现的这种迁移转变, 实际上就是整个人工智能创作工具在不断演进发展过程中的一个非常微小的例子表现。

人工智能内容产品在发展的过程中, 大致经历了一些阶段。在第一阶段也就是所谓的1.0版本, 大家主要是比拼那种单个点的生成本领。到了第二阶段也就是2.0版本, 人们开始用工作流这种东西, 把各种分散的能力给连接了起来。

而在第三阶段也就是3.0版本, 则是让智能体这种东西参与进来, 负责做一些规划方面的工作。在过去这两年这个时间里面, 存在大量工具的实际情况是, 它们都还停留在上述第一阶段的状态里。从体验的感觉来说, 这样的状态更接近于一种叫做抽卡的行为模式。

用户在这种模式下需要不断地去尝试, 整个过程是比较依赖运气的成分在起作用。每一次生成的动作之间都是缺乏关联度的, 导致用户对最终产生的结果是没有掌控感的。这类做法如果只是用来尝个鲜、试试水还可以说说得通, 但是如果用于那种需要能够稳定交付的商业场景里面, 就会暴露出问题来。

绘梦画布这个说法, 它是代表了那个叫作2.0的思路的。什么叫2.0的思路? 就是要把生成、精修、渲染这些个能力, 它们都组织起来, 让它变成一条看得见、可以往回查、也可以分叉的链路。这么一来, 就能把原来那种靠运气的情况给它变成靠流程去搞定了。

当这条链路的门槛, 通过模板、分镜表呀这样的设计手段给降低之后, 普通运营人员也能用了。在这样的情形之下, 它就具备了进入电商领域的条件了。因为电商是一个高频次的领域。同时也刚需。它也特别看重那个投入产出比, 就是这个重ROI的场景。

与此同时, 这些底层设计正在为商业化使用铺路。这些底层设计包括多模型聚合、官方接口, 以及成本在生成前是可见的和可控的等等情况。商家可以在不同的模型之间进行切换。这种切换可以根据场景来进行。可以根据成本来进行。可以根据画质来进行。商家不会被某一个单一的模型给绑定住。接入的是官方的纯正接口。

技术参数是可以被核验的。这种做法回应了商业客户的顾虑。这些顾虑主要涉及效果的稳定性与可追溯性方面。对于这些在预算方面受到较多制约并且属于中小微企业范围的商家群体来说, 价格能够被他们所承受、账目计算起来十分明晰透明, 以及整体表现值得信任, 这三个方面的因素, 和他们把事情办得漂亮顺利一样重要。

五、热闹之外，几条不能绕过的底线

在大促这样快节奏的环境里面, 如果一个人越是想要去拼命提高自身的产能的话, 那么就有好几条线是需要特别小心、需要提前就把它划分清楚的。

其一, 就是关于版权还有授权方面的事情。在做转绘处理以及进行风格迁移操作的时候, 必须是要基于咱们自己拥有的版权, 或者是已经获取了合法授权的素材才行。对于真人的面部形象, 又或者是模特的肖像权部分, 需要有着非常清晰且明确的授权委托书。

所以来说, 从平台那边去获取正规的、经过授权的数字形象资产, 这绝对算是一个更加稳妥可靠的选项。虽然在万圣节、圣诞节这些特定的时间节点里面, 大家可以去使用南瓜、圣诞老人这些大家都能认出来的公共形象元素, 但是, 我们不可以直接就去拿第三方影视公司或者是动漫产业里的IP角色来用, 这种做法是不行的。

第二点内容是关于人工智能标识以及合规事宜。在商业广告里面使用由人工智能生成的素材, 或者进行深度合成操作的时候, 应该按照各个地方的具体规定好做好标识说明。那些走向海外市场的团队, 还需要去关注目标市场对人工智能内容标识方面的监管要求, 同时要关注肖像和数据的监管要求。

第三个要点是要用理性的态度去看待实际产生的效果, 毕竟工具的作用仅仅是在提升生产效率以及改变成本结构这一方面, 它并不会直接去保证流量、转化率或者是销量的增长结果, 所以素材最终能不能在市场竞争中胜出, 还是要看选品是否恰当、卖点是否有吸引力、投放策略是否合理以及对本地用户的理解是否到位, 这些才是决定胜负的关键因素。

结语：AI创作工具的一场”电商季大考”

从万圣节一直到圣诞, 这两个多月的时间, 是电商人业务最繁忙的旺季。这同时也在无形中变成了一场针对 AI 内容工具的综合性考试。在这场考试中, 比拼的关键不再仅仅是谁能够生成一条看起来不错的视频。

更深层的逻辑在于, 看谁能帮助一名普通的市场运营人员, 通过承担得起的成本, 在稳定、大量且符合规定的前提下, 完成整个店铺在大促期间所需的全部素材制作工作。此外, 这种能力还需要实现国内与国际市场之间、当前投入与未来潜在收益之间的相互复用。

当绘梦画布从片场走出来, 走进了摆满货物、用来陈列商品的货架上。做剧这一行为, 或许仅仅只是它所具备的能力的一个注解。真正需要大家去关注的一个重要趋势是什么呢? 那就是专业级别的节点工作流正在被打造成为标准化的产品。

它还降低了使用门槛, 变得越来越容易上手。这种变化使得它变成了像水电煤一样的基础设施。每一个需要通过画面来讲故事的行业, 都可以直接调用这些工具。电子商务领域是这次技术向下普及过程的开端。