近期，視頻創(chuàng)作領(lǐng)域迎來(lái)一波新工具上線潮。愛奇藝旗下AI智能體平臺(tái)“納逗Pro”進(jìn)入預(yù)商用階段，B站內(nèi)測(cè)的AI視頻創(chuàng)作工具“Updream”引發(fā)關(guān)注，字節(jié)跳動(dòng)旗下火山引擎也推出企業(yè)級(jí)AIGC短劇一站式創(chuàng)作平臺(tái)Dramart。這些工具的集中亮相，為視頻創(chuàng)作者提供了更高效的創(chuàng)作手段，被業(yè)內(nèi)視為行業(yè)發(fā)展的重要節(jié)點(diǎn)。

回顧AI視頻創(chuàng)作的發(fā)展歷程，2023年文生視頻工具Runway、Pika的問世曾引發(fā)行業(yè)震動(dòng)，但當(dāng)時(shí)的技術(shù)條件限制了其大規(guī)模應(yīng)用。彼時(shí)，創(chuàng)作一段5分鐘短片需拼接數(shù)百個(gè)幾秒片段，過程繁瑣且效率低下。直到2025年下半年，AI視頻模型實(shí)現(xiàn)從“單圖動(dòng)效”到“多鏡頭一致性生成”的突破，創(chuàng)作者才能以數(shù)百元成本生成幾分鐘的連貫視頻，這為后續(xù)工具的研發(fā)奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。

早期AI視頻創(chuàng)作的門檻不僅體現(xiàn)在技術(shù)層面，更在于工作流程的復(fù)雜性。創(chuàng)作者需使用ComfyUI搭建工作流，涉及安裝Python環(huán)境、訓(xùn)練LoRA模型、選擇基座大模型等操作，其復(fù)雜程度遠(yuǎn)超普通用戶能力范圍。例如，為追求電影感，創(chuàng)作者需在提示詞中細(xì)化人物皮膚紋理、限定場(chǎng)景用光類型，這種專業(yè)要求導(dǎo)致大量潛在創(chuàng)作者被拒之門外。

傳統(tǒng)視頻模型的局限性在提示詞交互中尤為明顯。以角色塑造為例，使用“30歲成熟女性”“精致下頜線”等描述時(shí)，模型常生成INS風(fēng)網(wǎng)紅形象，而非具有故事感的電影角色。這種結(jié)果與創(chuàng)作者預(yù)期的差距，反映了早期AI在理解復(fù)雜創(chuàng)作需求方面的不足。

新上線的創(chuàng)作工具通過技術(shù)封裝降低了使用門檻。Dramart采用多智能體協(xié)同技術(shù)，確?？绶昼R劇情連貫性，使導(dǎo)演、分鏡師、剪輯師可在同一項(xiàng)目無(wú)縫協(xié)作，項(xiàng)目資產(chǎn)可沉淀至團(tuán)隊(duì)庫(kù)供復(fù)用。納逗Pro則整合劇本生成、分鏡設(shè)計(jì)、成片輸出全鏈路，提供“素材泛搜”和“大片提示詞”功能，幫助創(chuàng)作者快速匹配資源、激發(fā)靈感。

這些工具的推出與視頻平臺(tái)的內(nèi)容生態(tài)戰(zhàn)略密切相關(guān)。類似2019年必剪、剪映、快影等編輯應(yīng)用的集中亮相，當(dāng)前工具潮同樣體現(xiàn)平臺(tái)通過工具鎖定創(chuàng)作者的意圖。不同之處在于，新工具對(duì)平臺(tái)的意義更為重大——視頻創(chuàng)作所需的專業(yè)技能在學(xué)校教育中鮮有涉及，傳統(tǒng)剪輯軟件的學(xué)習(xí)成本仍構(gòu)成創(chuàng)作壁壘，而AI工具的智能化特性有望實(shí)現(xiàn)“創(chuàng)作平權(quán)”。

從行業(yè)影響看，納逗Pro、Updream、Dramart標(biāo)志著AI視頻創(chuàng)作進(jìn)入工業(yè)化階段。創(chuàng)作者無(wú)需再拼湊工作流，一個(gè)工具即可完成從劇本到成片的全過程。這種變革不僅提升了創(chuàng)作效率，更可能重塑視頻行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局，為平臺(tái)吸引更多元化的創(chuàng)作者群體提供可能。