AI视频生成模型在过去一年完成了从“能看”到“能用”的跨越。无论是电商商品视频、口播数字人还是短剧镜头，AI视频已经进入实际生产流程。本文基于同一组Prompt的四模型实测，给出选型参考。
一、实测维度与方法
测试Prompt统一为“特写镜头，商品在桌上缓慢旋转，背景虚化，自然光”，从三个维度评分：
- 画质：分辨率、细节锐度、色彩还原；
- 运动一致性：物体形变控制、镜头稳定性、物理合理性；
- 可控性：首尾帧、运动幅度、镜头运动的控制能力。
二、四款模型表现
- 万相系列：在中文语义理解与文字渲染上表现突出，商品视频与口播场景的稳定性好，支持图生视频与首尾帧控制，适合电商与数字人场景；
- 可灵：运动质量与物理规律还原优秀，大动态场景表现亮眼，适合剧情类镜头；
- 即梦：风格化能力突出，艺术感强，适合创意类素材；
- 海螺：综合能力均衡，生成速度快，适合批量生产场景。
三、生产选型建议
实际生产很少只依赖单一模型。推荐组合策略：商品/口播类用万相，剧情类用可灵，创意类用即梦，批量粗筛用海螺。同时关注各家API的价格与并发上限，将生成成本控制在单条视频1元以内，产能才有规模化意义。
四、趋势判断
下一阶段的竞争焦点将从“生成质量”转向“工作流整合”——谁能让AI视频无缝嵌入混剪、配音、字幕、发布的完整链路，谁才能真正提升内容工厂的整体产能。