本文详细介绍了由营赛 AI 推出的下一代营销视频解决方案——Hilight。针对传统 AI 视频生成中存在的商品变形、一致性差等痛点，Hilight 引入了类似 DeepSeek 的“慢思考”推理逻辑，通过三层精密协作的智能体架构（策略总监、执行导演、后期生成）模拟真人视频团队工作流。其核心技术优势在于利用商品知识图谱进行实时建模、支持多视角素材输入以硬控细节，并建立全链路校对机制。该工具显著降低了电商视频的制作成本与周期，将 AI 视频从随机的“抽卡”模式转变为工业级的确定性生产，标志着多智能体协同在电商营销领域的重大突破。
新智元报道
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编辑：好困 定慧
【新智元导读】Sora画下的饼终于被做熟了！用DeepSeek式的慢思考逻辑，把AI视频从「看运气抽卡」变成了「确定性交付」，这才是电商人真正需要的工业革命。
2026开年，AI圈出现了一个挺魔幻的事情。
AI编程这边已经高喊AGI来了，但AI视频生成却还在疯狂「抽卡」。
Sora当初画下的惊天大饼，电商人直到现在也没能真正吃进嘴里。
原因说来也是扎心。
大家满怀期待试用的那些AI视频工具，生成的风景确实美，可一旦把镜头对准具体的商品，立马原形毕露——
Logo扭曲变形、材质从棉麻莫名其妙变成塑料、数字人的手经常穿模插进产品里，前后帧看着根本不像同一个东西。
在搞流量和卖货之间，隔着一道名叫「一致性」的天堑。
AI做出了视频，但没人敢真正拿去投放。
毕竟，谁敢在一个卖AirPods的视频里，让耳机突然变成一个笑脸？
如今，单靠碰运气的时代其实已经过去了，现在是AI智能体的场子。
就像DeepSeek用逻辑链解决了大语言模型的瞎胡扯，营销视频领域也迎来了自己的「DeepSeek时刻」——Hilight。
一条链接出片？这降维打击有点狠
那么问题来了，这个由营赛AI发布的inSai Hilight到底是什么?
先说结论：它不是剪辑工具，它是「下一代营销视频解决方案」。
基准测试的跑分，也印证了这一点。
在权威视频生成模型综合评测基准VBench Benchmark上，Hilight 堪称「全能」。
不管是Human Anatomy（人体结构）、Subject Consistency（主体一致性），还是Dynamic Degree（动态幅度）、Aesthetic Quality（美学质量）、Imaging Quality（成像质量）等核心指标上，它全都展现出了显著的优势，位于行业前列。
为了验证Hilight到底有没有说得这么好，我们特意搞了个「暴力测试」。
过程简单得让人有点不适应：把商品链接往输入框里一贴。
没了。
（当然，也可以选择自行上传商品图）
然后你就等着。
后台那帮「看不见的员工」开始疯狂运转：写剧本、选图、匹配那个说话的数字人、配音、渲染。
稍等片刻，一条完成度高达60%-70%的视频直接吐了出来。
看到成片，有几个点是真服气，甚至感到一种久违的震撼。
第一，商品原本的样子。
颜色、材质、甚至上面那个不起眼的LOGO，完全没变样。从头到尾，它就是那个产品，没变成什么奇怪的东西。
第二，数字人的质感。
不仅商品一致性能够得到保证，数字人在不同场景中的解读和出现也非常自然，和真人无异。
第三，成品的可用性。
不需要再做大量后期修剪，生成出来的就是成品。
传统实拍要折腾几天的事情，现在几分钟搞定。
在现在的AI圈子里，这真的是稀缺物种。
跨帧一致性：玩具和工具的分水岭
接下来，就是硬核的部分了。
为什么之前用的那些AI视频工具，没人敢直接拿去卖货？
问题出在「跨帧一致性」。
就像2023年AI视频刚出来时，「威尔史密斯吃面」那种五官乱飞的场景。
虽然那是技术早期的幽默，但如果这种幽默出现在你的产品视频里，那就是灾难。
而Hilight最让人觉得「有点东西」的地方就在这儿——
它死磕了商品/人物的跨帧一致性。
我们试了一下AirPods的生成。
上一秒是特写，下一秒是数字人佩戴。
不管镜头怎么运，AirPods圆润的形状，纹丝不动。
再比如最近很火的拉布布。
可以看到，在成品中拉布布的毛绒质感、标志性的牙齿，都展现得非常完美。
讲解的数字人，不管是表情还是衣服，都表现得相当自然。
这些都太关键了。
如此一来，AI生成的视频才能叫「商业作品」，否则充其量就是个「鬼畜视频」。
揭秘底层黑科技
为了搞懂Hilight凭啥能做到这点，我们稍微扒了扒它的底层逻辑。
第一道：知识图谱，外加实时建模
首先，Hilight不是简单地「看」一张图。它是去「理解」这个商品。
它有个东西叫商品知识图谱。
比如你卖一件西装，普通AI看到的是「一件衣服」。
Hilight看到的是：亚麻材质、平驳领、单排扣、口袋位置在左胸。
它把这些西装的亚麻材质、羽绒服的版型长度、鞋子的缝合工艺、包装盒的LOGO位置等细节全部拆解下来，建立了一个结构化的「商品数据模型」。
这就好比给后续的生成过程配了个「细节质检员」。生成的时候，只要发现材质不对，或者领子变了，立马打回去重做。
同样的逻辑也用在了数字人身上。
系统给每个数字人都建了专属的形象约束，从姿态到场景适配，都卡得死死的。所以你看到的数字人，才跟真人基本没差。
比如下面这几个Hilight生成的数字人/讲解人，就和真人基本无异。
第二道：N宫格输入，拒绝瞎猜
以前的AI，你给它一张正面图，它就得去猜背面长啥样。猜错了不就穿帮了吗？
Hilight聪明在，它允许你输入「N宫格」多视角素材。正面、侧面、背面、细节特写，一股脑喂给它。
这样一来，AI脑子里就有了一个360度的立体概念。
哪怕镜头转到了背面，它也能根据你提供的素材精准还原，而不是在那凭空臆想。
我们拿一件酒红色风衣做了测试，看到生成效果时确实被惊到了。
它不是含糊其辞地给你一个大概轮廓，而是从四个维度硬控了细节：
- 看材质，面料的垂坠感极好，那种光滑挺括的质地肉眼可见；
- 看褶皱，背部和侧面的衣物折叠处自然流畅，展现出真实的穿着效果；
- 看光影，袖口细节处理精致，光影过渡柔和自然，没有那种廉价的高光溢出；
- 看整体，全身版型修身大气，连腰带设计增添的利落感都完美复刻。
衣服的光影和数字人的动作都是非常真实和自然
第三道：多个Agent，全链路校对
这一块是最像「真人团队」的地方。
就算前面的建模再准，AI大模型本身的能力边界仍然存在，偶尔也会跑偏。
而Hilight就在最后设了一道关卡：智能自检Agent。
这就像是片子剪完了，总监来审片。
它会看实体一致性：对比视频里的商品和主图，看看颜色偏没偏，版型对不对。别我要个白色泡泡袖，你给我整成无袖款。
它会看物理逻辑：比如看看那个数字人的手有没有插进商品里去（穿模），或者看看帐篷是不是搭在了陡坡上这种反人类的地方。
这一套组合拳打下来，基本上就把那些低级错误给过滤得干干净净。
这听起来是不是很熟悉？没错，这种「先深思熟虑，再给出结果」的模式，和DeepSeek简直不要太像。
为什么「慢思考」反而更快？
如果你用过DeepSeek这类的推理模型，就会知道它们有一个特点——先思考、再回答。
Hilight的底层逻辑，也是一样的「慢思考」能力。
那么，慢思考会不会降低效率呢？
答案恰恰相反。
在传统的AI视频工作流里，虽然视频可能出得很快，但生成的大部分都不能用，后续不得不把大量的时间和算力都消耗在「抢救废片」上。
相比之下，Hilight则会利用「慢思考」模式，通过素材的前置优化，剔除掉80%的无效素材，把好钢留给刀刃。
具体来说，它基于三层精密协作的智能体架构，模拟了一个完整的真人视频团队：
第一层：策略总监（理解与洞察层）
首先，是把「需求+素材」变成「可执行的营销指令」。
素材理解Agent：它负责清洗你上传的杂乱素材，去噪、去重，给素材打上「清晰度/可用性」标签，把杂乱的文件夹变成有序的「素材池」。
具体来说，包括：
- 听觉清洗：利用htdemucs模型将人声与背景音分离，通过RMS能量和Mel频谱分析，精准判断BGM的节奏点，去除嘈杂噪音。
- 视觉清洗：它部署了低质量视频分类模型，自动识别黑屏、镜头抖动。
- 图片提纯：利用BiRefNetUltraV2模型进行前景分割，自动扣除杂乱背景，输出「即用型」的纯净商品素材。
- 逻辑分镜切分：它不只是按画面切（物理分镜），而是通过多模态语义理解，将细碎的镜头合并为有意义的「逻辑分镜」，确保每个镜头都能完整叙事。
信息总结Agent：它不仅看商品，更读懂你的意图。解析你的平台、目标受众、时长约束，输出结构化的「营销目标」，明确「拍什么、给谁看」。
趋势洞察Agent：为了避免「自嗨式创意」，它会实时分析平台爆款视频和音乐，抽象出当前有效的内容打法，确保你的视频符合流量审美。
第二层：执行导演（创意与结构层）
然后，则是把「好想法」变成「能被执行的视频结构」。
创意生成Agent：它会基于洞察，设计钩子、冲突和情绪点，确定核心叙事线，输出能够打动人的创意框架。
剧本策划Agent：它会将抽象的创意拆解为0.5秒级的精准分镜，自动规划运镜方式、匹配数字人形象与音色，并完成TTS音频生成与内容安全检测。最终所交付的，是一份包含画面、声音、时长的可执行分镜脚本。
素材匹配Agent：它会基于分镜脚本，决定「每一个镜头用什么素材最合适」。如果素材库里没有，它会调度AI生成素材。
素材增强Agent：当发现素材质量不够（如模糊、光照不好）时，它会执行超分、补帧、风格统一或局部修复。不改变商品语义，只提升画质，把60分的素材拉升到90分。
第三层：后期生成（执行与成片层）
最后就是落地。
也就是把结构化方案，转化为可投放的视频资产。
编辑执行Agent：它会将规则变成自动化的剪辑动作，处理裁剪、倍速、特效、BGM，指数级提升效率。
成片生成Agent：自动提取关键帧制作高点击率封面、利用LLM智能纠错字幕、混音处理人声与BGM，最后根据不同平台规格自动适配。交付给你的，不是半成品，而是直接能跑量、能上传的视频资产。
为什么多智能体比单体AI强？
对于单体AI，也就是以前用的那种。
你给它啥，它就给你做啥。素材烂，它也硬着头皮给你做个视频出来。
结果自然是不能用。
Hilight这种多智能体架构，带来的价值太明显了。
1. 它们有「Say No」的独立判断力
Hilight的每个Agent都有独立判断能力。
洞察Agent觉得创意不行，它会否掉；素材Agent觉得图太糊，它会要求AI重选。
这种「有效决策」从源头上就减少了废片。
2. 它们有「讨价还价」的协商能力
在系统内部，创意、素材、剪辑之间是协商关系。
剪辑的说：「这素材不够长啊，撑不起这5秒。」素材的说：「行，我再去给你找一张，或者我生成一张。」
如此一来，就保证了最后出来的东西是符合逻辑的。不是一次生成赌运气，而是按真实流程精细制作。
3. 它们有「自我进化」的能力
Hilight的系统，就像是「活」的一样。
你的爆款数据，它会记下来。创意范式的更新、流量密码的变迁，都会沉淀在系统里。
你用得越多，它就越懂你的品牌调性，越懂你的用户喜欢看啥。
这也正是Hilight最具行业标杆意义的地方。
在Multi-Agent时代，Hilight是第一家把多智能体协同引入电商营销视频领域的。这一底层架构的革新大幅度提升了视频的质感，是电商营销领域的一次重大突破。
为什么是现在？
电商人太清楚传统视频制作的痛了：模特贵、难约、语言不通、废片率高、周期动辄一两周。
Hilight的出现，直接给了个新解法：
- 便宜：生成视频低至三块钱起，区间也就几元到十几元。
- 地道：支持全球主流语种，即便你要做本地化也毫无违和感。
- 快：制作周期缩短80%以上。
它不是要完全替代实拍，而是让你在面对海量SKU的时候，有了一个更高效的选择。
它的核心竞争力，是跨帧一致性超越同类产品、慢思考逻辑保障输出质量、一键成片真正可用。
如果你是电商人，这可能是2026年你最该关注的生产力工具之一。
毕竟，谁会跟「降本增效」过不去呢？
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参考资料：