距离Seedance 2.0发布已经3个月了。
你做出自己的第一条AI视频了吗？

过去做一条产品视频：
需要产品、运营、拍摄团队一轮轮的沟通；
拆脚本、写分镜、寄样品，拍摄素材、剪辑、调整节奏；
加上几千块钱的拍摄/制作成本。

今天就用Lovart刚推出出的无限画布工作流产品：LibTV
给大家演示如何十几块的成本，一句话复刻爆款视频！

LibTV 是 Lovart推出的首款专业 AI 视频创作产品，集成了Seedance 2.0、HappyHorse、Gpt image 2.0等顶级视频图片和模型，一个产品同时适配创作者和AI Agent

对创作者来说，它是一套专业的视频创作工具，足以容纳整个 AI 视频创作流程，你可以在无限画布上搭建剧本、分镜、镜头和剪辑流程，像排练电影一样组织整个创作项目。

对于 Agent 来说，它有很多打包好的、可以直接调用的专业创作能力，通过 Skill 接口理解任务、调用模型、编排工作流并自动完成创作。

Libtv Skills一句话生成45s产品视频
拥有小龙虾Openclaw、Codex、Claude Code等任意Ai Agent
注册Libtv，并安装Libtv Skills
找到参考视频，发送产品图片+一句话提示词，发送给你的Agent，“能复刻这个视频,给我的产品Lib耳机做一个宣传片吗?”

坐等视频生成，45s产品宣传视频搞定

一句话生成背后是什么？
为什么效果会比直接用Seedance生成的视频效果好？
一句话的背后，其实是一个完整的爆款视频复制工作流

分析原产品视频 -＞ 拆解脚本 -＞ 写分镜-＞ 根据生成素材 -＞ 生成各分镜视频 -＞ 自动剪辑 -＞ 45s成片
1. 拆解原视频为15个3s视频分镜，分析表达、脚本、镜头

2. 根据视频分析结果，生成产品视频脚本

3. 根据脚本，结合爆款视频参考图，和产品图，自动生成分镜素材图片的提示词 + 分镜视频的提示词，包括不限于场景、光影、音效、对白

4.根据生成的提示词，调用图片模型，批量生成15张分镜素材

5.每一张分镜图背后都是完整的参考图+提示词

6. 根据素材+视频提示词生成15个3s分镜视频


7. 自动剪辑+配音，生成完整产品视频

所以，AI视频到底意味什么
在25年11月的一个分享，当时的视频生成能力还远不如Seedance或者happy horse、随着模型能力越来越强，工具越来越好用：
1、现在能做的视频，多快好省
2、现在实拍做不到/成本能力不允许
3、AI 视频不是用来硬替代所有真人实拍，而是用来解决那些创意表达强、概念感强、风格感强、但对真实一致性容忍度相对高的场景。

AI 迭代的速度，有目共睹，从前几年复杂的 sd、Midjourney，各种花哨的提示词，到现在一句话出片的 Nano banana?、Seedance，图片和视频内容的生产效率、质量、难度、成本都越来越低。

效率? ✖️ 成本⬇️ ✖️ 质量?，生产成本无限趋近于 0，内容很快就会进入无限供给的时代，那显然不会只是以一个降本增效的故事和规则。

我们做个假设：从明天开始，所有人都能用 AI 在 5 分钟内生成 80 分的产品主图和视频素材这时候会发生什么？

两个新机会？
当内容供给无限，真正稀缺的不再是“内容”本身，而是：
机会 1：多场景 × 多人群 × 多渠道：个性化内容的规模化SP 视频

过去的困境：
内容 = 标准化生产
一个产品 → 一套素材 → 所有人看一样

现在：
内容 = 按人群动态生成
一个产品 → 多人群多版本 → 精准匹配
内容从“静态资产”变成“动态系统”

举个例子：人体工学坐垫（Ergonomic Seat Cushion）
这个选品是刻意挑的，有几个优点：
多人群：办公室人群 / 司机 / 孕妇 / 老年人
多场景：办公 / 开车 / 居家 / 长途旅行
多情绪：疼痛缓解 / 舒适 / 健康 / 专业感


4 × 3 × 3 × 4 = 144 种内容版本
1、建立「人群 × 场景 × 风格」映射表
2、为每一类组合准备 Prompt 模板
3、批量生成内容
4、分渠道分人群投放
内容匹配的精准度和效率提升

 机会 2：创意驱动-＞实验驱动：内容实验的成本归零，人人可以数据驱动
本质变化
过去：
一个创意 = 几百到几千成本
做错一次 = 浪费钱 + 时间
决策靠经验

现在：
一个创意 = 几毛钱 + 几分钟
可以同时测试几十种方案
决策靠数据

从“创意驱动” → “实验驱动”

1、设计实验矩阵（风格 × 场景 × 表达）2、批量生成全部组合
3、小流量测试
4、数据筛选 → 放大
5、反向优化 Prompt
这一层的本质：决策方式升级（经验 → 数据）