大廠密集推出AI視頻工具 爭做創(chuàng)作者背后的“賦能者”
3月30日，愛奇藝宣布旗下AI智能體平臺“納逗Pro”進入預商用階段；3月31日，B站被曝正在內測AI視頻創(chuàng)作工具“Updream”；4月1日，字節(jié)跳動旗下火山引擎推出企業(yè)級AIGC短劇一站式創(chuàng)作平臺Dramart。
短短幾天內，視頻創(chuàng)作者的工具庫中就新增了數(shù)款AI助力的“新裝備”。
早在2023年，Runway、Pika等早期文生視頻工具出現(xiàn)時，就有業(yè)內人士預判AI賦能視頻創(chuàng)作是未來趨勢。但為何直到2026年春季，納逗Pro、Updream、Dramart才集中上線？難道愛奇藝、字節(jié)跳動、B站這些覆蓋長視頻、短視頻、內容社區(qū)的平臺集體“慢半拍”？
答案顯然是否定的。AI技術正推動影視制作發(fā)生范式轉移已是行業(yè)共識，但2023年時，創(chuàng)作一段5分鐘短片需拼接數(shù)百個幾秒片段，流程繁瑣。
2025年下半年，AI視頻模型實現(xiàn)關鍵突破——從“單圖動效”升級到“多鏡頭一致性生成”，創(chuàng)作者僅需數(shù)百元就能生成幾分鐘畫風統(tǒng)一、動作流暢的視頻。
除了技術能力的限制，早期AI視頻難以規(guī)?；瘧玫暮诵膯栴}是缺乏完整的一站式解決方案。
01
在納逗Pro、Updream、Dramart出現(xiàn)前，視頻創(chuàng)作者用AI創(chuàng)作的最大難題是將AI能力融入視聽語言邏輯，當時創(chuàng)作者稱這種創(chuàng)作方式為“手搓”，而更便捷的“抽卡”模式則是在抖音即夢、快手可靈推出后才普及。
早期AI視頻創(chuàng)作依賴ComfyUI搭建工作流，不僅需要安裝Python環(huán)境和各類依賴，還要訓練LoRA模型保證角色一致性、特效和動作效果，選擇合適的基座大模型。其操作門檻遠高于普通工具，繁瑣流程勸退了大量創(chuàng)作者。
最初的AI視頻創(chuàng)作并非“一鍵生成”，需要創(chuàng)作者拆解流程。比如，要讓AI視頻有電影感，需細化人物皮膚紋理，明確場景用光（如倫勃朗光、冷暖色調）等提示詞。
在Sora 2、SeeDance 2.0之前的視頻模型中，僅用“30歲成熟女性”“精致下頜線”“清冷氣質”“眼神略帶疏離”這類提示詞，AI生成的結果大概率是INS風網紅，而非有故事感的電影角色。
納逗Pro、Updream、Dramart的價值在于無需創(chuàng)作者搭建復雜工作流，通過提前封裝的工具即可實現(xiàn)影視級連貫表達。例如，字節(jié)跳動的Dramart借助多智能體協(xié)同技術，保障跨分鏡劇情的連貫性和敘事感。
這讓導演、分鏡師、剪輯師等角色能在同一項目中無縫協(xié)作，無需反復傳遞資產文件。項目產生的角色、場景等資產可沉淀到團隊資產庫，供后續(xù)項目復用。
愛奇藝的納逗Pro整合了劇本生成、分鏡設計、成片輸出的全鏈路工作流，同時依托多年積累的影視劇資源，提供“素材泛搜”功能快速匹配創(chuàng)作資源，以及“大片提示詞”功能啟發(fā)靈感。
從本質上看，字節(jié)跳動、愛奇藝、B站等廠商集中上線AI視頻創(chuàng)作工具，與2019年必剪、剪映、快影等視頻編輯應用集中亮相的邏輯一致——內容平臺希望通過工具將創(chuàng)作者鎖定在自家生態(tài)內。
02
與必剪、剪映、快影相比，納逗Pro、Updream、Dramart對平臺的意義更重大。視頻創(chuàng)作所需的視聽語言、鏡頭運用、素材揀選、節(jié)奏控制等技能，在學校教育中往往被忽視或淺嘗輒止。
缺乏動畫、影視、設計等專業(yè)背景的普通人，需額外投入時間精力學習視頻創(chuàng)作。即便剪映等工具設計得再“傻瓜化”，也存在學習成本，只有決心靠創(chuàng)作變現(xiàn)的人才會使用。
即便有剪映這類工具，仍有不少人被擋在創(chuàng)作大門外。為挖掘這部分潛在創(chuàng)作者，AI成為廠商實現(xiàn)“創(chuàng)作平權”和“技術普惠”的手段——相比傳統(tǒng)剪輯軟件，AI視頻產品更智能。
納逗Pro、Updream、Dramart的優(yōu)勢在于，從劇本解析、關鍵分鏡、動態(tài)制作到剪輯、后期，AI可全程協(xié)助，創(chuàng)作者只需輸出創(chuàng)意。這些工具的出現(xiàn)，標志著AI視頻創(chuàng)作從“家庭作坊”進入“規(guī)模化生產”階段，一個工具即可解決全流程問題。
有英偉達在AI領域的成功先例，愛奇藝、B站、字節(jié)跳動爭當“賦能創(chuàng)作者的幕后推手”也就不難理解了。
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