Author: Dr. Sam «DeepFake King» Markov

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  YouTube 上的 AI：72% 的创作者已将神经网络用于视频内容

  YouTube 上的 AI 视频生成 时代正在到来，创作者似乎很喜欢它。尽管围绕使用 大型语言模型 (LLM) 抓取内容并用“垃圾”淹没平台存在大量批评，但 YouTube 最近的一项研究显示出意想不到的转折。该平台正在积极推出 Google Gemini 和其他 AI 工具，为创作者开辟了新的视野，事实证明，其中许多人已经积极尝试这些技术。

  YouTube 创作者：AI 是工具，而不是威胁？

  YouTube 文化与趋势团队与 NRG 合作，对美国创作者进行了一项调查。样本包括 694 名在过去 12 个月内上传过视频的人。

  结果令人惊讶：72% 的受访者表示他们已经使用 AI 处理视频和图像。此外，61% 的人表示有兴趣使用 AI 将他们的 数字替身整合到内容中。

  创作者如何使用生成式 AI

  • 数字替身和模拟：创建“年轻版本的自己”以用于互动场景，例如“拥抱年轻的自己”。这为 动画 AI 角色 和 带字幕的 AI 头像 提供了可能性。
  • 情感可视化：使用 AI 将复杂的情感转化为视觉上可理解和富有同情心的图像。
  • 大规模视频生成：尽管报告中没有强调这一点，但创作者对 AI 的兴趣暗示了 通过神经网络大规模生成视频 和创建 AI 广告视频 的潜力。想象一下，按订阅付费的神经制作，每天可以生成数百个视频。

  “对于一些实验者来说，AI 是一种玩弄自我认同的各个方面并呈现替代版本的自己的方式。通过使用它来可视化他们复杂的情感，人们将混乱的情感转化为其他人可以感同身受的宣泄图像，”YouTube 报告指出。

  为什么 YouTube 如此积极地推广 AI？

  显然，YouTube 在积极推广生成式 AI 时有自己的目标。文化与趋势团队自然会支持该平台正在推出的产品。

  然而，即使考虑到这一点，积极的调查结果表明并非所有创作者都持怀疑态度。许多人将 AI 视为强大的创造和扩展工具，而不是威胁。

  AI 对内容创作者的潜力

  这项研究证实，内容的未来在于 AI。神经网络开启的可能性是巨大的：从 创建 AI 广告视频 到 用于 UGC 广告的神经网络。

  
  

  现在可以想象 每天生产 500 个视频的 AI 生产线 用于电子商务，甚至 用于加密项目的 AI UGC。AI 与真实 UGC 的效率成为关键指标。

  常见问题

  一个 AI 创意多少钱？

  1 分钟 AI 视频 的成本因平台和生成复杂性而异，但总体而言，它比传统制作低几个数量级。Synthesia 等服务提供各种定价计划。

  什么是 AI 内容制作？

  这是使用人工智能创建视频、图像、文本和其他内容的过程。它包括 根据文本生成视频、使用 AI 语音进行配音、创建 换脸 AI 剪辑，甚至自动编写脚本和编辑。

  在哪里可以订购用于加密的 AI 视频？

  许多工作室和自由职业者专门从事 用于广告的 AI 视频，包括利基项目。请参阅我们关于为加密项目选择承包商的指南。

  结论：神经制作时代已经到来

  YouTube 的研究证实，AI 不仅仅是“会很多”，它已经被很大一部分创意社区积极使用并受到积极评价。这为 通过神经网络大规模生成视频 和创建个性化内容带来了令人难以置信的创新。

  如果您还没有在内容制作中使用 AI，现在是开始尝试的最佳时机。按订阅付费的神经制作 和 大规模生成 API 的可能性可以彻底改变您创建视频的方式。走在前沿，让竞争对手迎头赶上！

  28.10.2026

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  Lumen5 Agent：AI 视频与智能同事的反馈

  使用神经网络创建视频已成为常态，但到目前为止，将初稿完善到完美仍然需要数小时。现在不再需要了。Lumen5 Agent 是一款革命性的工具，它不仅能生成视频，还能高效处理反馈，使迭代过程尽可能快速和直观。

  AI 视频的问题：不在于生成，而在于迭代

  我们都见过这种“把戏”：你插入一个链接，眨一下眼，神经网络就会在一分钟内生成一个视频。但接下来就是数小时的修改：场景太长，标题在浅色背景上难以阅读，季度报告视频中出现了海滩片段。

  将“某个视频”变成“团队可以发送的视频”——这才是浪费宝贵时间的地方。Agent 弥补了这一空白，它已在 Lumen5 中可用。

  Agent 如何改变 AI 制作的游戏规则

  Lumen5 Agent 是一种对话式创建和编辑视频的方式。您用简单的语言描述您的需求，观察它如何逐场景构建视频，然后直接在编辑器中进行更改，直到结果完美。

  大多数 AI 视频工具会生成初稿然后“消失”。而 Agent 则会留下来进行第二、第三和第四稿。它不是“这是您的视频，祝您好运”，而是“好的，我们更改什么？”

  “以前，AI 视频的交易是这样的：你提供一个链接，然后得到返回的东西。就像一台自动售货机，但用于素材。Agent 需要更多，因为只有这样你才能得到可用的东西。”

  • 长度、风格、媒体：指定所需的时长、风格和适合您受众的媒体，Agent 将根据此简介构建视频。
  • 智能问题：如果您的请求遗漏了重要信息，Agent 不会猜测，而是通过新的问卷提出澄清问题。只有那些它无法从已提供的信息中获取的问题，这样您就不必为了一个 30 秒的宣传片而填写纳税申报表。

  初创公司和团队的新机会

  现在，“创建”页面有六种开始方式。如果您的团队使用 PDF 和幻灯片，这很适合您。Agent 理解页码，包括那些打印在页面上的页码。

  当您要求第 12 页的图表时，您会得到第 12 页的图表，而不是第 11 页的图表或“来自中间某个地方的类似图表”。

  与文档集成和加速工作流程

  • 页面截图：Agent 可以从 PDF、PowerPoint 或 Word 中截取页面图像，并将其直接插入到您的视频中。当文档本身是关键元素时，例如报告封面或重要幻灯片，这非常方便。
  • 加速：根据我们产品负责人的测试，处理文档的速度比以前快了大约 50%。这是一种可扩展的效率，可以节省时间和资源。

  流程透明化和即时反馈

  在 Agent 工作时，创建窗口现在会显示每个场景的创建和更新过程。告别加载条和默默祈祷。迎接对正在发生的事情的真实理解。

  这听起来像是一个表面上的改进，但事实并非如此。如果您看到第二个场景出现问题，而第五个场景仍在构建中，您可以立即介入，而不是在最后发现问题并带着沉重的叹息重新开始。

  新的推荐机制：质量而非自动化

  在幕后，一个全新的推荐机制正在进行选择。我们为它的特点感到自豪：

  • 文本和图标同步：文本和图标在被说出时出现，以确保没有任何内容过早出现或在短语说出后延迟。
  • 对比度检测：检查任何背景上的文本可读性，而不是假设每张照片都恰好是暗的。
  • 智能文本换行：标题在合理的地方断开，并且调整大小更自然。不再有单独的单词留在单独的行上。
  • 听取长度：请求使视频更长或更短现在能更准确地达到指定的时长。
  • 按需替换剪辑：“将此剪辑替换为办公室里的东西”——Agent 就能理解。

  这些细节共同区分了看起来自动化的视频和看起来由细心的人制作的视频。这是AI 效率与真实 UGC 的关键。

  Agent for Teams: 视频制作的民主化

  编辑器中出现了一个新的 Agent 选项卡。创建第一个草稿后，您可以继续使用简单的语言提出请求，而无需离开编辑器。您的视频会根据请求进行调整，而不是通过与右侧面板“捉迷藏”。

  所有手动控制都保留在原位，因此经验丰富的用户可以继续以他们习惯的方式工作。关键不是您停止编辑，而是实现特定更改的最快途径就是描述它。

  通过“食谱”实现品牌统一

  对于团队来说，这是一个巨大的转变。不再是一个人对编辑器了如指掌（并收到办公室里所有的“快速请求”），每个人都可以发布视频。

  “创建”页面现在以“食谱”开头，每个食谱都有其生成内容的预览。如果您是新手，它们非常适合激发灵感。但它们真正的超能力是一致性。当团队中的四个人都选择“报告摘要”时，您会得到四个明显属于同一品牌的视频，而不是四个创意诠释，再加上一位正在寻找扑热息痛的品牌经理。

  
  

  AI 视频的未来：迭代是重点

  如果您一直在关注 AI 视频，您会注意到今年的讨论已经发生了变化。有趣的问题不再是“模型能否制作剪辑？”，而是“它能否遵循指示？”。编辑总是占据制作时间的大部分。更快的素材生成并不能解决这个问题。

  相反，它可能会让情况变得更糟，因为现在您有十个版本可供选择，而不是一个，而且日历上并没有增加时间。这与我们每天在营销团队中看到的情况一致。瓶颈不在于制作视频，而在于制作视频后无休止的修改，以及团队中有多少人能够真正管理这个过程。

  因此，我们围绕迭代循环构建了 Agent，而不仅仅是第一次生成。现在制作视频很容易。制作您的视频，即真正准备好发送的视频——这才是我们想要简化的。

  Lumen5 Agent：您的新神经制作订阅

  Agent 已经在 Lumen5 中，在“创建”页面等待。如果您只是通过粘贴链接并接受生成的内容来使用我们，那么这值得您的团队花十分钟时间。给它一个真实的简报，包括长度、风格和受众。然后告诉它要修复什么。然后改变主意，再告诉它一次。它不会往心里去。

  我们真诚地希望听到它在哪些方面未能满足您的团队需求。我们仍在调整建议，最快的改进方法是听取您要求但未获得的内容。告诉我们。我们已准备就绪。

  想要更多关于如何将现有内容转化为更有效视频的想法吗？订阅 Supercharge Marketing 播客，营销领导者将在其中分享对他们的团队真正有效的方法。

  常见问题

  什么是 Lumen5 Agent？

  Lumen5 Agent 是 Lumen5 中用于创建和编辑 AI 视频的对话工具。您描述所需的视频，观看它逐场景构建，然后用简单的语言请求更改，直到它准备就绪。

  Agent 与其他 AI 视频生成器有何不同？

  大多数 AI 视频工具都专注于初稿。Agent 围绕迭代循环构建，因此在创建第一个版本后，您可以直接在编辑器中继续请求修改（例如，缩短场景或替换剪辑）。

  我可以使用什么来启动 Agent 视频？

  您可以从博客文章、脚本、文档、录音、屏幕录制或现有视频开始，类似于您想要制作的视频。

  Agent 可以处理 PDF、PowerPoint 和 Word 文件吗？

  是的。Agent 理解页码，包括打印在页面上的页码，并且可以将 PDF、PowerPoint 或 Word 文件中的页面转换为视频中的图像。

  我仍然有手动编辑控件吗？

  是的。Lumen5 编辑器中的所有手动控件都保留不变。Agent 只是提供了一种更快的方式，通过描述来做出具体的更改。

  Agent 会改变 Lumen5 的定价或使用限制吗？

  不会。您的定价和使用限制，以及 Blueprints 和 Script Composer，都与以前完全相同。这使得您可以扩展您的AI 内容生产，而无需隐藏成本。

  Agent 如何帮助团队保持品牌一致性？

  “创建”页面上的“食谱”，例如“报告摘要”或“品牌故事”，为您的所有团队成员提供了相同的起点，因此不同人制作的视频仍然看起来像是同一个品牌。这对于AI 广告视频和加密项目的 AI UGC至关重要，在这些领域，一致性是关键。

  Lumen5 帮助营销团队将他们已有的内容转化为精美、符合品牌形象的视频，速度更快，成本仅为传统制作成本的一小部分。了解更多或预约演示。

  25.10.2026

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  Nano Banana 2.1 对比 2.0：图像生成神经网络比较

  Google 于 2026 年 10 月 6 日发布了 Nano Banana 2.1 更新，承诺在图像生成方面带来显著改进。新的神经网络旨在更好地遵循提示，生成更准确的文本，确保角色稳定性并支持宽幅格式。我们通过在五个相同任务上比较两个版本，验证了这些承诺与现实的符合程度。简短的回答是：对于新项目，应立即选择 Nano Banana 2.1，因为它通常能更准确地满足细微要求，并且很少添加多余元素。然而，此次更新并未解决所有问题，尤其是在场景之间转移外观时，旧版本有时能更好地保留特征。这对于计划扩展AI 视频和图像生成的人来说是一个重要考虑因素。

  技术特点和版本成本

  Nano Banana 2 的技术名称是 gemini-3.1-flash-image，而 Nano Banana 2.1 基于 Gemini 3.6 Flash，名称为 gemini-nano-banana-2.1。Google 宣称在真实感、指令理解、文本渲染和多步编辑方面有所改进。新模型最多可接受 14 个参考：最多四个角色和最多十个对象。

  根据 Google 的官方价格，Nano Banana 2.1 中的 2K 图像成本大约是 Nano Banana 2 的一半（0.0504 美元对 0.101 美元），这使得它对AI 内容制作具有吸引力。同时，2.1 版本取消了 0.5K 模式，而 Nano Banana 2 已被标记为过时模型。

  测试方法：5 个用于比较的提示

  为了进行客观比较，我们参考了 2026 年 10 月 6 日的 Fuser 公开测试。在该测试中，两个模型都收到了相同的英文提示和原始数据，图像以 2K 分辨率生成，一次尝试，没有重新启动。这使得我们能够在受控条件下评估 AI 的效率。如果您决定重复测试，请使用相同的设置，不要选择最佳结果，以避免失真。

  提示 1：具有精确要求的照片级真实场景

  “一张写实纪录片照片，描绘一位老渔夫在黎明时分，在旧木码头上修补一张鲜橙色的渔网。背景是雾蒙蒙的港口。渔夫的双手清晰对焦，背景柔和模糊。自然光，50 毫米镜头效果，柔和的色彩方案。不要在场景中添加文字和标签。”

  Nano Banana 2.1 保留了凉爽的雾蒙蒙的背景，完整地展示了渔夫，并且画面中没有多余的文字。Nano Banana 2 使场景更温暖、更饱和，并在船上添加了虚构的文字。在这里，2.1 凭借更精确地遵循限制而获胜，这对于 AI 广告视频至关重要。

  提示 2：带有精确文本的海报

  “在浅色纸上制作一张极简主义的音乐会海报。上半部分是一大片深蓝色波浪。放置四行文字：‘NIGHT TIDE’ ‘Live at Harbour Hall’ ‘Friday 14 November · Doors 8 PM’ ‘harbourhall.com/nighttide’ 不要添加任何其他文字。第一行使用大号窄无衬线字体，第二行使用更轻的字体。”

  在此测试中，两个版本之间的差异极小。两个模型都正确地写出了指定的行，包括日期和地址。这表明在某些任务中，Nano Banana 2 已经表现良好，更新可能不会带来显着的质量飞跃，尤其是在文本渲染方面。

  提示 3：带有广告文本空间的商品摄影

  “一张鼠尾草绿色哑光陶瓷咖啡漏斗在浅色橡木板上的工作室照片。左侧柔和的窗户光线，轻微的阴影应向右延伸。干净的近乎白色的背景。将画面的右三分之一留作广告文本空间。逼真的商品摄影。没有额外的物品和文字。”

  Nano Banana 2.1 满足了所有条件：左侧的光线、右侧的阴影以及文本的自由区域。Nano Banana 2 也留出了空间，但用一个空白的浅色区域分隔了图像，并且阴影方向不那么明显。对于创建 AI 广告视频和横幅，这是一个显着的优势，可以节省设计师的时间。

  提示 4：将产品转移到另一个位置而不改变

  “将这个相同的瓶子放在潮湿的苔藓覆盖的石头上。场景在早晨的自然环境中，有柔和的阳光和背景中模糊的森林小溪。只改变环境和照明。不要改变瓶子的形状、琥珀色玻璃、黑色滴管盖和‘LUMA 02’字样。”

  两个版本都成功地保留了瓶子的主要特征（形状、玻璃颜色、文字）。然而，两者都违反了一个小条件，将盖子的光滑细节改成了带棱纹的。2.1 选择了更宽的画面并保持标签干净，而 Nano Banana 2 则拉近了物体并在标签上添加了水滴。这表明了图像到图像模型的局限性：“不要改变任何东西”这句话并不能保证微小细节的像素级一致性。

  
  

  提示 5：将角色转移到新场景

  “使用参考肖像中的女性。让她全身骑自行车在潮湿的城市街道上夜间行驶。周围有霓虹灯招牌，她穿着一件黄色雨衣，帽子放下来。保持相同的脸部、红色卷发、雀斑和圆形眼镜。照片写实。”

  这里没有明显的赢家。Nano Banana 2很好地保留了卷发和眼镜，但将面部表情改成了灿烂的笑容。Nano Banana 2.1更准确地构建了全身构图，但在细节上削弱了相似性：头发卷曲度降低，镜框更细，雀斑几乎消失。选择取决于优先级：要么精确保留个别面部特征，要么是新场景的自然构图。这对于动画AI角色和AI头像尤其重要。

  五次提示后的结论：是否值得切换？

  根据测试结果，Nano Banana 2.1看起来像是对前一个版本的精细改进，而不是一个全新的模型。它的优势体现在具有多个具体要求的任务中，这与Google官方描述的更好的prompt adherence和text rendering相符。对于加密项目中的AI UGC，其中细节的准确性和对提示的遵循至关重要，这是一个显著的优势。

  • Nano Banana 2.1赢得了两项任务，并且在任何一项任务中都没有明显输给旧版本。
  • 在面部特征迁移方面，结果仍然模棱两可。
  • 如果您正在启动一个新项目，直接使用2.1更合乎逻辑，特别是考虑到成本降低和Nano Banana 2已过时的状态。
  • 如果您有一个基于Nano Banana 2的工作流程，请在两种模型上测试您的典型提示，以确保生成方式保持不变。

  常见问题

  Nano Banana 2.1真的比Nano Banana 2好吗？

  根据官方特性，2.1是推荐版本，具有改进的指令遵循、质量、文本和角色稳定性。在我们的测试中，它在具有多个限制的任务中表现出更好的结果。

  为什么相同的提示会产生不同的结果？

  神经网络中的图像生成默认不是确定性的。即使在同一模型中，重复运行也可能改变构图、面部、光线或小物体。为了进行正确的比较，需要使用相同的设置进行一系列运行。

  为什么模型会忽略提示的一部分？

  当一个请求中有太多同等重要的指令时，通常会出现问题。对于关键限制，最好使用单独的指令，例如：“只改变背景”、“文本必须逐字书写”、“不要添加徽标”、“保持面部不变”。

  在Nano Banana 2.1中是否应该始终启用高Thinking？

  不是。2.1有minimal、medium和high级别。更高的级别可能对复杂的布局或大量限制有用，但通常会增加计算量和执行时间。对于简单的草稿，从minimal或标准medium开始是合乎逻辑的。

  Nano Banana 2 还保留了哪些 2.1 没有的功能？

  最显著的技术区别是 0.5K 生成模式。2.1 的最低分辨率从 1K 开始。然而，新版本在相同分辨率下更便宜，并增加了超宽和垂直格式。

  如何在使用参考图时改进结果？

  为了获得最佳结果，请使用高质量的参考图。确保参考图像清晰并包含所有必要的细节。尝试不同数量的参考图（2.1 中最多可达 14 张），以找到最佳平衡点。

  如何在俄罗斯访问 Nano Banana？

  Nano Banana 可在无需 VPN 和国外卡的特殊平台上使用。您可以上传照片、更改背景和服装、收集多个参考图并根据文本描述创建图像。这些服务通常支持卢布支付，并为不同的模型提供通用余额。使用促销代码 HABRSPESHUAI，可将余额增加 115%。这是加密项目订购 AI 创意或将每天生成 100 个视频的规模化的绝佳方式。

  总的来说，Nano Banana 2.1 是一个重要的进步，特别是对于需要高精度和细节的任务。其成本降低和功能改进使其成为订阅式神经制作和 AI 内容制作的诱人工具。不要错过扩展不可能的机会——现在使用新的 Google 神经网络模型，这已成为可能。

  21.10.2026

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  AI头像：如何为语音助手添加面孔并避免陷阱

  将 AI-头像 集成到现有的语音 AI 助手 Aika 中，不仅仅是添加一张脸，而是一系列技术挑战。我们力求在 Yandex Realtime 上保持当前的架构，以便新服务仅 根据已生成的声音进行唇部动画。在测试 Simli 和 Anam 的过程中，我们发现了回答前的停顿、iPhone 上的视频启动以及移动互联网稳定性方面的问题。在创建第二个角色 Eva 时，我们发现 神经网络 的可信度不仅取决于面部本身，还取决于上下文。

  我们的语音引擎已经运行，因此任务仅限于面部动画。Aika 通过 WebSocket 直接在浏览器中与网站访问者通信，WebSocket 连接到我们基于 FastAPI 的服务器，该服务器又与 Yandex Realtime 保持会话。这提供了“语音到语音”模式，无需单独的识别链、文本模型和合成。

  服务器以 24 kHz 的 PCM16 格式将未压缩的声音分块 (pcm_chunk) 传输到浏览器，并且需要根据此流同步头像的表情。

  AI-头像平台选择：Simli vs Anam

  两个经过测试的服务——Simli 和 Anam——都提供了一种模式，用户提供他们的音频流，服务生成带有与声音同步的动画面部的视频，并通过 WebRTC 返回媒体。因此，Yandex 继续生成语音，而头像服务负责视觉部分。

  声音集成技术方面

  • 采样率：Yandex 以 24 kHz 输出声音。Simli 需要 16 kHz，Anam 也设置为 16 kHz，尽管它支持其他格式。
  • 音频块处理：声音以块的形式到达。为了避免连接处的伪影，小数位置和最后一个样本会传输到下一个块。这确保了动画的流畅性，尽管没有完整滤波器的频率重计算质量仍需改进。

  安全和会话管理

  服务密钥不会进入浏览器。页面通过 POST /voice/avatar-session 向我们的服务器请求一个短时会话令牌。服务器检查 origin 并限制令牌的颁发：每小时每个 IP 6 个，总共每小时 30 个。

  如果未获取令牌或视频未启动，页面将切换到普通语音模式。令牌请求时间为 8 秒，SDK 启动时间为 15 秒。重要的是，SDK 成功启动并不能保证立即出现第一帧；面部在这里是补充，而不是关键功能。

  Anam 中的头像状态管理

  Anam 提供两个关键命令：

  • endSequence(): 在发送完话语的最后一个音频片段后调用。
  • interruptPersona(): 在打断时停止头像当前的讲话，之后也会调用 endSequence()。

  Simli（旧一代）与 Anam Cara-4 的比较

  我们比较了我们可用的版本：上一代的 Simli 和 Anam Cara-4。这不是对所有功能的详尽比较，而是针对特定任务的选择。

  参数	Simli（上一代）	Anam Cara-4
  面部表情	嘴唇会动，其他面部表情有限	眨眼、微笑、露出牙齿、倾斜头部
  面部创建	通过上一代 API 从照片创建	从一张照片创建，可提供试用视频

  主观上，Anam 展现出更生动自然的表情。这对我们来说是决定性因素。接下来，我们遇到了一些特定的问题。

  媒体播放特性

  • 声音： 在 Simli 中，声音通过单独的音频元素播放；在 Anam 中，通过相同的视频元素播放。这意味着 Anam 的视频元素不能保持 muted，否则头像会“无声”说话。
  • 分辨率： 视频通常以低分辨率（384×576）开始，几秒钟后才切换到高分辨率（768×1152）。选项 sessionOptions.videoQuality: "high" 有帮助，但不能保证以高质量开始。
  • 帧生成延迟： Anam 需要接收 0.8 秒的音频才能开始生成帧。这并不总是等于实际的 0.8 秒等待时间，因为声音可能比播放速度更快。

  麦克风和会话管理

  • 回声抑制： 在手机上，当 Ayka 说话时，麦克风会关闭，以避免从扬声器捕捉到她的声音。在 PC 上，麦克风处于活动状态，当用户开始说话时（来自 Yandex Realtime 的 barge_in 事件），头像会停止当前的讲话。
  • 会话槽占用： 在免费套餐中，只允许一个并发会话。如果浏览器崩溃，槽可能会保持占用状态。请求 GET /v1/sessions/concurrency 有助于诊断槽的占用情况。
  • 取消连接： 如果用户在视频连接期间点击“停止”，则需要正确终止异步操作，以免留下不必要的会话。为此，引入了生成计数器 videoGen。

  iPhone Safari 上的问题

  在 iPhone 上的 Safari 中，视频无法启动。假设这与自动播放规则有关。在视频元素上预先调用 play()，并临时提供来自 canvas 的流并取消 muted，在测试运行中有所帮助，但不是一个通用的解决方案。

  优化响应前暂停

  当虚拟形象沉默地看着用户时，长时间的响应前暂停比没有暂停感觉更糟糕。最初，静音阈值（VAD）设置为2.2秒，以防止Aika打断在停顿中口述信息的用户。

  我们将电话桥的逻辑移植到网站：在正常对话中，阈值为1500毫秒，在口述时为2200毫秒。这允许动态调整VAD的灵敏度。设置通过session.update应用，无需重新连接。

  
  

  创建第二个角色：Eva

  对于工作室管理员Eva，我们遇到了空背景下的“库存金发女郎”问题。转折点出现在背景中出现了室内装饰：温暖的灯光、书架、植物、模糊的远景。这使得形象更具说服力，将“目录”变成了“工作中的人”。

  背景和肖像创建的细节

  • 背景：我们使用了符合我们风格的现有室内装饰，并使用生成器移除了人物。
  • 人物抠图：Eva使用macOS Vision工具（VNGeneratePersonSegmentationRequest，级别为.accurate）进行抠图。我们收缩并柔化了蒙版边缘，以消除光晕。
  • 比例：保持背景中物体的比例很重要，以避免滑稽的情况（例如，身后巨大的杯子）。背景只取桌面以上的部分，并为肖像镜头进行模糊处理。
  • 分辨率：对于Cara-4，建议使用1152×1152或更大的方形源图像。Real-ESRGAN ×4的纯放大使得皮肤过于光滑。神经网络放大与常规缩放、锐化和添加颗粒的组合效果更好。

  Eva的配音

  我们为Eva选择了Yandex LiveTTS系列中的一个声音。在SpeechKit API v3中，通过"model": "livetts"选择模型，并通过hints传递声音和角色。对于长文本，文本被分解成句子并单独合成。

  从七个短语配音选项中，我们选择了vera声音，角色为casual。我们不得不重写短语，因为合成在重音方面一直出错。

  录制带有虚拟形象的视频

  Eva的视频是通过与实时通话相同的动画引擎录制的，使用MediaRecorder直接从video.srcObject（视频和音频一起，WebM与VP9和Opus）录制。为了正确启动录制，流会预先“唤醒”一秒钟的静音，以防止视频以黑屏开始。

  常见问题

  什么是AI虚拟形象，它是如何工作的？

  AI虚拟形象是一种数字角色，能够根据提供的音频动画化面部表情和嘴唇动作。它使用神经网络创建逼真的视觉形象，与语音同步，使互动更自然、更具吸引力。

  可以使用自己的声音用于AI虚拟形象吗？

  是的，大多数平台，如Anam和Simli，允许您使用自己的语音引擎或预先录制好的音频。虚拟形象会根据此音频流来动画化面部，从而保持您的品牌或个人形象的辨识度。

  集成AI虚拟形象的主要难点是什么？

  主要难点包括音视频同步、音频块处理、延迟优化、确保在各种设备（尤其是移动设备）上的稳定运行，以及创建与上下文和品牌相符的令人信服的视觉形象。

  背景如何影响AI虚拟形象的感知？

  背景在创建令人信服的形象方面起着关键作用。空白或不合适的背景可能会使虚拟形象显得不自然。与角色或品牌风格相符的室内背景可以显著提高虚拟形象的真实性和可信度，营造出“人在工作”的感觉。

  创建AI虚拟形象需要多少费用？

  创建AI虚拟形象的成本可能因所选平台、定制程度、面部表情细节以及独特功能的需求而差异很大。有些服务提供订阅模式，而另一些则可能按每分钟生成的视频或独特角色的开发收费。

  结论

  集成AI虚拟形象是提高用户参与度的强大工具，但需要深入的技术开发。从平台选择到背景和停顿的精细调整，每一步都会影响最终结果。我们看到，神经网络能够为语音界面注入新的活力，但前提是必须关注细节。

  如果您想扩展您的内容并为广告创建AI视频，请考虑订阅式神经制作的可能性。这可以生成数百个视频，无论是用于加密项目的AI UGC还是用于电子商务的AI视频工厂。我们随时准备为您提供帮助！联系我们，了解AI内容制作如何改变您的业务。

  18.10.2026

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  Claude 收紧规则：打击 AI 回复中的虚假来源

  Anthropic 公司，Claude 神经网络的开发者，将从 11 月 12 日起大幅收紧其平台的使用规则。现在明确禁止使用 Claude 为搜索引擎和人工智能系统“播种”误导性内容。这包括歪曲其来源、作者身份或独立性的材料。想象一下一个网站网络，它们假装独立，但却推广相同的观点——Anthropic 将正是打击这种行为，旨在确保信息空间的纯洁性。

  Anthropic 收紧规则：打击人工智能回复的虚假来源

  新章节“禁止误导性宣传活动”

  Anthropic 政策的关键变化是新增了一个名为“不参与欺骗性宣传活动或人为活动”的章节。本章节明确规定不允许操纵搜索引擎或人工智能系统获取答案的来源。例如，创建假装是独立来源但却证实相同说法的网站网络现在被严格禁止。这对于维护对神经网络生成信息的信任至关重要。

  • 禁止使用虚假身份、出版物和评论。
  • 通过“虚假或声称独立的出版物、网站或账户”传播内容，以隐藏共同来源。
  • 禁止创建欺骗性宣传工具和销售此类服务。

  此前，此类规则分散在政策中与选举、欺诈、隐私和虚假信息相关的不同章节中。现在所有内容都集中在一处，大大简化了对新规范的理解和应用。

  九月教训：真实欺诈案例

  Anthropic 不仅引入了新规则，还通过其九月威胁分析报告中的真实案例来支持这些规则。该公司发现了大约 70 个伪装成独立地方新闻网站的网站。所有这些网站都与一家法国广告公司有关联。

  “该操作涉及使用 Claude 以统一格式创建文章，每篇文章包含三到四个内部链接，用于自动发布。”

  这些文章，至少有 8913 篇，涉及大约 20 种语言，专门设计用于提高网站在搜索引擎中的权威性。尽管其中大多数没有获得显著的受众反响，但 Anthropic 迅速采取行动，封锁了 Claude 账户以及与此活动相关的组织。

  自动发布：不再是“高风险”

  内容自动发布发生了一个有趣的变化。此前，“自动生成和发布内容供外部消费”被视为高风险场景。现在，这一项已从列表中删除。这并不意味着完全的自由，而是表明 Anthropic 看到了通过神经网络大规模生成视频和其他内容格式的潜力，只要它们不违反其他规则，特别是关于虚假信息的规则。

  现在，需要审查和披露信息的高风险领域包括 11 项，例如法律、医疗和金融咨询，以及信贷、住房和就业决策。这些领域建议的审查要求保持不变：合格的专家必须审查结果，并且必须告知用户内容是由 AI 参与创建的。这为 AI 广告视频和 AI UGC 加密项目开辟了新视野，其中订阅式神经制作可能成为标准。

  
  

  Google 和 Anthropic：共同打击垃圾邮件

  Google 也在积极打击搜索中生成式 AI 回复的操纵行为，称之为垃圾邮件。5 月 15 日更新的文档明确指出，这些政策适用于生成式 AI 回复。如果 Google 将其规则应用于网站，这可能导致其排名下降或从搜索结果中删除，那么 Anthropic 则在 Claude 用户层面采取行动，限制或撤销访问权限。这表明科技巨头在确保信息空间纯洁性方面采取了统一的方法。

  常见问题

  Claude 的使用政策发生了什么变化？

  主要变化是禁止使用 Claude 创建和传播误导性内容，这些内容会操纵搜索引擎和 AI 的信息来源。新增了一个关于“禁止误导性宣传或人为活动”的部分。

  Anthropic 为什么要引入这些变化？

  这些变化旨在打击可能影响搜索引擎和 AI 回复的虚假信息和操纵行为。这是对已发现的 Claude 被用于创建虚假新闻网站网络的案例的回应。

  这将如何影响 AI 内容的创建？

  这本身并不禁止创建 AI 内容，但对其使用设定了严格的框架。例如，通过神经网络批量生成视频或创建带字幕的 AI 头像仍然是可能的，只要内容不误导其来源或作者身份。透明和道德至关重要。

  Claude 的“高风险”使用领域有哪些？

  高风险领域包括法律、医疗、金融咨询，以及影响信贷、住房和就业的决策。在这些情况下，需要由合格专家进行强制性验证，并通知用户内容是由 AI 生成的。

  现在禁止自动发布内容了吗？

  不，自动发布内容不再属于“高风险”类别。这为每天 500 个视频的 AI 管道或电子商务 AI 视频工厂提供了机会，前提是遵守所有其他规则，特别是关于虚假信息和操纵的规则。

  结论

  Anthropic 更新的政策是迈向更道德和负责任地使用生成式 AI 的重要一步。这不仅是为了保护用户免受虚假信息的影响，也是为了为技术发展创造一个更透明的环境。对于使用AI 视频进行广告或神经网络进行 UGC 广告的企业来说，这意味着需要更加关注内容的来源和呈现方式。我们看到，AI 对比真实 UGC 的效率持续增长，但随之增长的还有责任。是时候适应并构建一个技术服务于善而非欺骗的未来了。如果您正在寻找为加密货币或其他项目订购 AI UGC 的地方，请确保您的合作伙伴遵守高标准的道德和透明度。

  14.10.2026

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  Melius：从 Ramp 工程师到 2500 万美元的 AI 视频生成

  在一个速度和效率至关重要的世界里，Melius，一个利用人工智能创建广告活动、图像和视频的平台，正在实现真正的突破。该公司宣布已获得 2500 万美元的投资，这突显了 AI 视频生成在现代行业中的巨大潜力。这笔可观的资金包括由 CRV 领投的 2000 万美元 A 轮融资和 General Catalyst 提供的 500 万美元种子轮融资。Melius 由 Ramp 的前工程师创立，表现出令人印象深刻的增长，在 7 月份退出隐身模式后仅两个月就实现了超过 100 万美元的年收入。

  Melius 获得 2500 万美元融资：AI 广告生成的革命

  从想法到规模化：Melius 如何重塑自我

  Melius 的联合创始人 Juwon Kim 承认，公司的发展并非一帆风顺。最初，一年多前，由 Juwon Kim、Yang Kim 和 Arnav Ramu（三人都是 Ramp 的前工程师）组成的团队专注于开发一种优化广告支出的工具。

  然而，正如 Kim 指出的那样，六个月后，很明显最初的想法“没有前景”。

  “我们彻底销毁了所有代码库；我们烧毁了所有东西，”Kim 告诉 TechCrunch。

  这一果断的举动使 Melius 能够重新专注于一个更大的任务：开发用于生成创意资产本身和广告活动的工具。这标志着公司新时代的开始，创建了一个“创意工作的代理实验室”。

  Melius 在 AI 制作的竞争环境中

  AI 创意生成市场正在迅速发展。在 Melius 的竞争对手中，Higgsfield 等项目脱颖而出，该项目在 8 月份估值为 54 亿美元，年收入超过 7 亿美元。还有一些规模较小的参与者，例如 Krea 和 Flora AI。Juwon Kim 不认为这是一个问题，他强调了市场的巨大潜力。

  • Higgsfield：估值 54 亿美元，年收入 7 亿多美元。
  • Krea：AI 生成领域的新兴初创公司。
  • Flora AI：另一个利用 AI 创建创意的参与者。

  “有很多参与者，这非常令人兴奋，”Kim 指出。“这意味着有客户需要争取，这个领域有需求。”这证实了我们的立场，即如今一个 AI 创意的成本远低于传统制作，这为通过神经网络批量生成视频提供了巨大的机会。

  
  

  从 YouTube 梦想到AI 头像：创始人的个人动机

  有趣的是，前 Ramp 工程师决定从事广告生成背后是 Juwon Kim 的个人故事。他将自己描述为社交媒体影响者，从小就梦想制作短视频。“我努力制作视频博客，”Kim 回忆道。“我父亲精通 FinalCut Pro，但我不是。”

  这些早期的尝试没有成功，但他对数字媒体的热情依然存在。现在，通过 Melius，Kim 正在构建一个他一直梦想的工具：一个平台，任何人都可以在这里将他们的想法变为现实，无论是经验丰富的创意总监还是新手，都可以使用文本生成视频。

  这将使内容创建的规模化成为可能，这是以前无法实现的，使订阅式神经制作可供所有寻求 AI 效率而非真实 UGC 的人使用。

  常见问题

  问题	答案
  Melius 是什么，它提供哪些服务？	Melius 是一个 AI 平台，用于生成广告活动、图像和视频。它允许用户使用人工智能创建创意资产，这大大简化并加速了内容制作过程。
  Melius 吸引了多少投资？	Melius 总共吸引了 2500 万美元的投资：A 轮融资 2000 万美元，种子轮融资 500 万美元。
  Melius 是谁创立的？	Melius 由 Ramp 的前工程师 Juwon Kim、Yang Kim 和 Arnav Ramu 创立。
  Melius 的年收入是多少？	Melius 在 7 月份退出隐身模式后仅两个月就实现了超过 100 万美元的年收入。
  Melius 在 AI 广告生成市场有竞争对手吗？	是的，Melius 有竞争对手，例如 Higgsfield、Krea 和 Flora AI。然而，Melius 的创始人相信市场足够大，可以容纳多个参与者。

  结论

  Melius 的故事是一个生动的例子，说明灵活性和远见如何在快速变化的科技世界中取得成功。放弃最初的想法后，该团队创建了一个平台，不仅吸引了大量投资，而且有望彻底改变用于广告的 AI 视频。我们看到神经网络如何改变内容创建，使每天 500 个视频的 AI 生产线成为可能，并为创意流程的规模化提供新的机会。

  如果您想知道在哪里为加密项目订购 AI UGC 或如何使用神经网络生成 100 个视频，Melius 表明未来已经到来。加入这场神经革命，联系我们，了解 AI 如何扩展您的内容制作！

  07.10.2026

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  互动式AI虚拟形象：记者数字副本的实践

  神经网络正在改变世界，公关领域也不例外。想象一下：你正在与一个数字人副本交流，它像原版一样回答问题。这正是 Synthesia 创业公司企业事务主管 Alex Voica 展示他的交互式AI 头像时发生的事情。这不仅仅是神经网络生成的文本，而是一个真正的突破，它让我们思考通信的未来以及交互式 AI 头像如何改变我们与信息的互动方式。

  Synthesia：从 1 亿美元 ARR 到创建数字孪生

  Synthesia 是 AI 头像市场上的主要参与者，与 D-ID、HeyGen 和 Colossyan 等公司齐名。今年，这家初创公司的估值达到了40 亿美元，去年其年度经常性收入 (ARR) 超过了1 亿美元。

  他们的主要任务是帮助企业使用 AI 头像创建交互式培训视频。最近，Synthesia 推出了 Roleplay Sessions 产品，该产品允许员工（例如）与交互式 AI 头像练习商业演示，该头像会提供反馈并评估他们的回答。这不再仅仅是生成 100 个视频，而是一个用于学习和发展的成熟工具。

  如何创建 AI 记者头像：过程和技术

  创建个人 AI 头像是一个引人入胜的过程。他们邀请我制作我的数字副本，我当然同意了。毕竟，这是了解订阅式神经制作如何运作的机会。

  为此，我参观了 Synthesia 办公室的一个迷你电影工作室，在那里拍摄了许多照片并录制了两分钟的语音样本。创建了两种类型的头像：

  • 个人头像：只需重现任何给定的脚本。
  • 交互式头像：可以听取和回答，并根据特定信息进行训练。

  “我妈妈称之为‘惊人的’，这是她极高的赞扬。她和父亲试图问一些‘只有他们才知道’关于我的问题——但模型没有回答，每次都将他们重定向到关于风险投资欺诈的故事。‘我不记得生过你们两个，’她在测试模型后开玩笑说。”

  我的头像的技术堆栈包括 Synthesia 自己的视频和语音模型，但该公司还允许客户选择其他实验室的替代品，例如 Cartesia、ElevenLabs、Google 或 OpenAI。企业可以将他们的头像托管在任何云上，或者向 Synthesia 付费进行托管。这为AI 内容制作开辟了无限的可能性。

  交互式虚拟形象的技术基础

  交互式虚拟形象通过以下几种模型的组合来工作：

  1. 语音转文本（Voice-to-text）：将用户的语音转换为文本。
  2. 代理语言模型：分析文本并根据其做出决策。
  3. 文本转语音（Text-to-voice）：生成音频回复。
  4. 视频模型（由 Synthesia 开发）：在对话过程中为虚拟形象制作动画。

  这使得创建带字幕的 AI 虚拟形象和AI 语音配音成为可能，使其成为AI 视频广告和大规模神经网络视频生成的理想选择。

  Synthesia 产品类型：从经典虚拟形象到 API

  Synthesia 提供三种主要产品类型，让不可能的规模化——现在成为可能：

  
  

  • 视频创建和分发平台：经典的虚拟形象，可以为给定脚本配音。非常适合创建 AI 广告片。
  • 代理平台 Sessions：在调查或角色扮演中与虚拟形象进行交互。
  • API 平台：允许将 Synthesia 的视频和语音模型与其他技术结合，以创建独特的交互式虚拟形象和产品。这为大规模生成 API 和创建加密项目的 AI UGC 开辟了道路。

  新闻业的未来与 AI 虚拟形象：伦理问题

  创建我的虚拟形象花了几天时间。我首先测试了个人虚拟形象，以评估语音质量。它相当准确，我很高兴它没有传达我录音时沙哑的声音。

  我的非技术朋友觉得这很有趣，也有点吓人。我的交互式虚拟形象是确定性的，也就是说，它只回答与它所训练的主题相关的问题——我关于风险投资欺诈的文章。这引发了关于新闻业未来的重要问题。

  • 人们会愿意观看虚拟形象呈现的新闻吗？
  • 虚拟形象能否补充甚至取代记者？
  • 公司高管会愿意与记者的 AI 虚拟形象而不是真人交流吗？

  新闻业最重要的方面是信任，而信任是 AI 无法传达的。然而，在新闻业之外，克隆自己的想法可能非常有吸引力。想象一下：你正在休息，而你的数字副本仍在工作，回答问题。这不再是科幻小说，而是现实，它允许创建AI 换脸视频，并且神经网络编写脚本和剪辑。这是一个可以每天制作500 个视频的电子商务 AI 视频工厂。

  常见问题

  1分钟AI视频要多少钱？

  1分钟AI视频的成本因所选平台、虚拟形象的复杂性、配音质量和附加功能而异。Synthesia提供各种定价方案，其中可能包括订阅式神经制作，使其适用于不同的预算。平均而言，成本可能从每分钟几美元到几十甚至几百美元不等，具体取决于定制解决方案。

  什么是AI内容制作？

  AI内容制作是利用人工智能创建媒体内容（视频、音频、文本、图像）的过程。这包括通过文本生成视频、创建动画AI角色、AI语音配音甚至编写剧本。目标是自动化和加速内容创建，提高其效率并降低成本。这使得实现AI与真实UGC的效率成为可能。

  在哪里可以为加密项目订购AI视频？

  对于加密项目，速度和可扩展性至关重要，AI视频制作是理想的解决方案。您可以求助于Synthesia、HeyGen或Colossyan等平台，它们提供为加密项目创建AI UGC的服务。这些公司提供工具，用于通过神经网络批量生成视频、创建带字幕的AI虚拟形象以及快速调整内容以适应各种营销活动。您还可以使用批量生成API将AI视频集成到您自己的系统中。

  结论

  世界正在变化，神经网络正在成为我们生活中不可或缺的一部分。创建交互式AI虚拟形象不仅仅是一项技术创新，更是迈向未来的一个步骤，在这个未来中，渲染和深度伪造道德将成为关键概念。尽管我对我的数字分身有复杂的感觉，但我看到了这项技术在商业和通信方面的巨大潜力。

  我们正站在一个新时代的门槛上，在这个时代，一个AI创意要多少钱将不再由工作时间决定，而是由算法的效率决定。加入我们，了解更多关于AI如何改变世界的信息！订阅我们的新闻通讯，不要错过关于未来技术的新文章。

  27.09.2026

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  AI产业：发展放缓还是战略举措？

  在人工智能领域，一场激烈的争论正在酝酿：是放慢发展速度，还是继续不顾一切地向前推进？Anthropic首席执行官Dario Amodei计划“适度发展前沿技术”（pace the frontier），而Nvidia首席执行官Jensen Huang则声明不需要监管，这引发了一个问题：Amodei和OpenAI的Sam Altman等行业领导者对放缓发展的意图有多认真？

  AI进步放缓：神话还是现实？

  在最近的TechCrunch Equity播客中，Kirsten Korosec、Sean O’Kane和Anthony Ha讨论了这些相互矛盾的观点。Anthony Ha对如此多的行业领导者支持Amodei的计划感到惊讶。

  然而，Sean O’Kane指出，该计划看起来模糊不清，缺乏具体细节，这让人对其可行性产生怀疑。

  缺乏监管和消费者选择

  “联邦政府目前肯定不愿广泛实施监管，更不用说具体案例了，”Sean O’Kane表示，他强调现有法律在快速变化的科技环境中并不总是有效。

  他还指出，AI解决方案市场几乎没有消费者选择，这可以作为对公司施加压力的杠杆。

  “消费者选择似乎并没有对这个市场产生太大影响，如果其中一家公司做了非常糟糕的事情，他们会看到取消数量或其他方面的后果，”O’Kane补充道。

  这意味着，即使是大型参与者的严重失误，由于企业客户的忠诚度和巨额投资，也可能不会导致重大的财务损失。

  Jensen Huang和Nvidia的立场

  Nvidia首席执行官Jensen Huang公开反对放缓，支持Donald Trump的观点，即对AI的担忧是“骗局”，监管是不必要的。

  考虑到Nvidia是AI技术快速发展的主要受益者之一，为渲染和神经网络训练提供必要的设备，他的立场引发了疑问。

  为什么Nvidia反对放缓？

  • 经济利益：AI的快速增长与Nvidia图形处理器的需求增长直接相关。放缓可能会对其收入产生负面影响。
  • “房间里的成年人”角色：Sean O’Kane认为，Huang将自己定位为“房间里的成年人”，旨在成为行业与政府之间有益的联络人。这使他能够影响决策并塑造议程。
• 没有直接竞争：Nvidia 不开发最终的AI 模型，而是提供基础设施，因此“不安全”AI 对他们的直接风险较低。

“适度发展”提案的具体内容

柯尔斯滕·科罗塞特提到了“适度发展”提案，其中包括：

1. 引入独立的第三方评估员，监督 Anthropic 和 OpenAI 等公司内部的 AI 安全。
2. 民主国家主要 AI 公司之间的协调，以制定统一的安全标准和限制。
3. 国际协调 AI 监管工作。

然而，正如科罗塞特所指出的，这些提案缺乏具体内容。目前尚不清楚谁将担任独立评估员，将应用哪些具体标准，以及将如何进行国际合作。

这给人一种感觉，即关于“放缓”的声明可能更多是宣言性的，而非实践性的。

AI 管道：从文本到视频，只需几秒钟

在关于监管的讨论持续进行的同时，AI 视频生成行业正以空前的速度增长。Synthesia 等公司和市场上的其他参与者正在提供通过神经网络批量生成视频的解决方案，这为商业开辟了新的视野。

我们看到神经网络如何能够创建AI 广告视频、动画 AI 角色，甚至带有字幕和AI 语音旁白的 AI 头像。

AI 制作的优势：

• 速度：AI 管道每天能够制作数百个视频，这在以前是无法扩展的——现在成为可能。
• 节省：每分钟 AI 视频的成本远低于传统制作。这使得订阅式神经制作即使对于小型企业也触手可及。
• 个性化：通过文本生成视频和使用批量生成 API 的能力允许为每个客户创建独特的内容。
• 效率：在某些情况下，AI 与真实 UGC（用户生成内容）的效率可能更高，尤其是在处理大量内容时。

这些技术被积极应用于电子商务、AI UGC 广告，甚至加密项目中，这些项目需要快速有效地与受众沟通。

神经网络编写脚本和剪辑视频的能力大大缩短了内容创建的时间和成本。

常见问题

什么是AI内容制作？

AI内容制作是利用人工智能技术创建视频、音频和文本内容的过程。这包括根据文本生成视频、创建动画AI角色、使用AI语音进行配音，甚至神经网络编写脚本和剪辑。

一个AI创意多少钱？

AI创意的成本可能因复杂性、持续时间和所使用的功能而异。然而，总的来说，1分钟AI视频的成本远低于传统制作方法，这使得它适用于广泛的公司，包括初创公司和加密货币领域的项目。

在哪里为加密货币订购AI视频？

对于加密项目AI UGC，可以联系专门的平台和工作室，它们提供通过神经网络批量生成视频的服务。其中许多提供订阅式神经制作，并使用批量生成API来创建适应加密行业特定需求的内容。

结论

关于AI行业发展放缓的讨论，虽然对确保安全很重要，但却面临着务实的利益和缺乏明确的实施机制。与此同时，AI视频生成继续飞速发展，为企业提供了前所未有的内容创建机会。

我们很可能会看到竞争加剧，并出现更多更有效的AI制作解决方案，而不是放缓。想知道AI广告视频如何扩展您的业务吗？联系我们，讨论电子商务AI视频工厂和为您的营销活动生成100个视频的可能性。