千川素材怎么做?AI母版到上传的六段流水线YAML与裁切判定表(2026)

简介: 本文回答:千川素材怎么做——把 AI 做千川视频素材拆成六段处理流水线(卖点入库、母版生成、画幅重构、逐版压字幕、AI 生成标识、读素材评估标签回填),给出可照填的流水线配置 YAML、母版提示词约束模板、各画幅裁切保留比例与产品框判定表,以及按评估标签决定从哪一段重跑的回退规则。

本文回答:千川素材怎么做——把 AI 做千川视频素材拆成六段处理流水线(卖点入库、母版生成、画幅重构、逐版压字幕、AI 生成标识、读素材评估标签回填),给出可照填的流水线配置 YAML、母版提示词约束模板、各画幅裁切保留比例与产品框判定表,以及按评估标签决定从哪一段重跑的回退规则。

千川素材怎么做?用 AI 做,可以当成一条六段的处理流水线来跑:商品图入库,标出图里看得见的卖点;生成一条不带字幕和贴字的母版;按要投的版位重构画幅,逐镜检查产品有没有出画;每个画幅单独压卖点字幕;发布时用平台提供的标识功能声明 AI 生成;上传后读巨量引擎的素材评估标签,决定从哪一段重跑。母版可以逐镜生成再剪、用画布 / 节点工作流搭、交给 AI 视频产线出整条,或实拍外包。

千川素材是商家在巨量千川账户里用来投放的广告创意,本文只讲其中的视频素材;母版是一条完整、不带卖点字幕和任何贴字的片子,所有版位版本都从它派生。

千川素材怎么做:母版从哪来,后面几段谁接?

拆成流水线,是为了每次返工只重跑出问题的那一段:裁切出错不必重新生成,换卖点也不必重新裁。几种出母版的做法,按输入输出看:

做法 要喂进去什么 哪几步自己做 拿回来的是
逐镜生成再剪 商品图、每镜提示词、画幅参数 写提示词、挑镜、剪成整条 单段片段,要自己剪成母版
画布 / 节点工作流 商品图和自己搭好的节点流程 搭流程、调节点、挑结果 取决于搭出来的流程
AI 视频产线 几张商品照片,可附一句需求 看片、决定用哪版 一条完整的片子
实拍外包 样品和拍摄需求 对接需求、验收 一条完整的片子

母版这一段也可以交给产线自动做,比如猫斯卡(AI 视频生产系统):上传 2 到 12 张商品照片,产品外观由照片锁定,出竖屏 9:16 或横屏 16:9 的整片;它解决的是母版画面这一段,成片是画面加配乐,卖点字幕仍要在剪辑软件里加,其他画幅的裁切、标识声明和看标签后改哪一段仍要人判断。

不管母版从哪来,后面四段的做法都一样,下面的配置照这个顺序写。

流水线配置 YAML:每段的输入、输出和检查项怎么填?

结构为本文自拟,示例商品是虚构的一款不锈钢保温杯:

pipeline: qianchuan_video_v1
sku: thermos_cup_demo                 # 虚构示例
stages:
  - id: s1_ingest
    input: [白底图, 细节图, 详情页参数]
    output: selling_points.yaml       # 每条卖点标 visible: true / false
    check: [去掉图上贴字和角标, 别家商标或人物形象已授权, 删掉没有依据的卖点]
  - id: s2_master
    params: {
   ratio: "9:16", text_in_frame: none}   # ratio 走接口或页面参数
    output: master.mp4
    check: [外观与商品图一致, 无模型乱生成的字幕、文字和Logo(生成平台加的AI生成标识不算,保留)]
    on_fail: 只重做出问题的那一镜
  - id: s3_reframe
    targets: ["9:16", "3:4", "1:1"]   # 以巨量千川上传页实际列出的为准
    params: {
   crop_anchor: product_box}
    check: [每镜产品框完整落在裁切窗内]
    on_fail: 先平移裁切窗;仍出画回 s2 改景别
  - id: s4_caption
    params: {
   lines_from: selling_points.yaml, avoid: product_box}
    check: [字幕无截断, 字幕不压产品框]
  - id: s5_label
    action: 每个上传版本都用平台标识功能声明
    check: [裁切和字幕没有盖掉已有标识]
  - id: s6_feedback
    input: 素材评估标签
    routes: {
   }                        # 按标签填 rerun_from,见文末一节

product_box 是产品在每一镜里的外框,s3 用它定裁切窗,s4 用它避开字幕,一处标注两段复用;on_fail 写回退起点,不写就会出现「字幕错了却整条重新生成」。

产品图片素材怎么做,才能直接喂给生成这一段?

s1 把卖点分三类:看得见的(杯身拉丝质感、旋开杯盖)写进画面描述;属实但看不见的(容量、尺寸)进字幕,数字以详情页为准;图里没有、也说不出依据的删掉。《抖音电商人工智能生成内容管理规则》3.1 写,应真实、准确,不得进行虚假宣传或引人误解的描述;图里没有的样子,最容易被模型「补」出来。卖点数量可借抖店对主图视频的写法自查:「建议突出商品1-2个核心卖点」;千川素材本身的要求以巨量千川后台为准。

图本身也要预处理。《Doubao Seedance 2.0 系列提示词指南》把「去掉参考素材中不必要的文字」列为减少乱出字幕的办法之一,所以促销贴字、价格角标入库时就去掉。《抖音电商人工智能生成内容管理规则》3.2 写,涉及第三方人物形象、商品形象、商标等内容的,需获取第三方的授权;实操上,背景里带进来的别家商标没有授权就在这一段清掉。

母版生成:参数和提示词约束锁哪几项?

逐镜生成时,每镜提示词可以套这个模板(本文自拟;「文字」一行的两句出自上面那份 2.0 指南):

【画面】{商品名}放在{场景},{镜头运动},产品完整入画、位于画面中部
【外观】与参考图一致,不改颜色、图案和结构
【文字】保持无字幕,避免生成任何文字或字幕

「位于画面中部」是给 s3 留余地,产品越靠中间,裁成哪种画幅都越不容易出画。画幅不写进提示词:据 Seedance 2.5 官方提示词规范(sd25-pe),画幅、总时长、分辨率、帧率和声音开关不写进 Prompt,由页面或接口设置。无字幕约束也不是保险,2.0 指南写这类字幕目前无法 100% 避免,2.5 指南写字幕约束目前无法完全避免,所以 s2 单列「无模型自带的字」,有字的那一镜重新生成,比到 s4 再遮盖干净。

画幅重构:裁切窗保留多少,产品框会不会出画?

千川各版位的画幅、时长以巨量千川上传页为准,本文不列。能事先算清的是裁切窗保留原画面多少、产品框多大还放得下。比例按宽高比计算,判定线是本文的建议:

母版 → 目标 裁切窗保留 产品框判定 判定不过时
9:16 → 3:4 高度留 3/4(75%) 框高 ≤ 原高 × 0.75 上下平移裁切窗
9:16 → 1:1 高度留 9/16(约 56%) 框高 ≤ 原高 × 0.56 平移;仍超出回 s2 拉远景别
16:9 → 1:1 宽度留 9/16(约 56%) 框宽 ≤ 原宽 × 0.56 左右平移裁切窗
16:9 → 3:4 宽度留 27/64(约 42%) 框宽 ≤ 原宽 × 0.42 平移;仍超出回 s2
16:9 → 9:16 宽度留 81/256(约 32%) 框宽 ≤ 原宽 × 0.32 多数镜头要回 s2 重新构图

用法:每一镜取产品框(人工标或检测模型框出),框比判定线小,就把裁切窗中心对到产品框中心,再夹回画面边界之内。实操上判定线再留一点余量;同一镜之内裁切窗不动,否则成片会多出一个原片没有的镜头移动。同一条还要挂到抖店商品页当主图视频的,抖店几份文档写法不一(1:1或3:4或9:16;1:1、3:4;1:1),以发布页为准。

卖点字幕为什么在裁切之后逐版压?

在 9:16 母版底部压好的字,裁成 1:1 后整行都会落在裁切窗外,所以 s4 排在 s3 之后、每个画幅单独排。两条规则:字幕句子只从 selling_points.yaml 取,各版本说法一致;字幕区域避开 s3 算好的产品框。抖店主图视频要求里的「画面字幕无截断问题」「商品需有一段时间在画面中心位置或者视觉中心」可以拿来当自查项。

抖音千川素材用了 AI 生成,标识放在哪一段做?

放在 s5,上传时每个版本各做一次:

  • 《人工智能生成合成内容标识办法》(2025 年 9 月 1 日起施行)第十条:用户使用网络信息内容传播服务发布生成合成内容的,应当主动声明并使用服务提供者提供的标识功能进行标识;任何组织和个人不得恶意删除、篡改、伪造、隐匿本办法规定的生成合成内容标识。
  • 《抖音电商人工智能生成内容管理规则》3.3:商家或创作者采用人工智能发布直播、视频内容或生成虚拟主播的,需在相关直播间、视频页面进行显著标识;2.2:发布采用人工智能生成内容的(如直播、视频、商品详情信息)需要进行实名认证;4.4:违反 3.2~3.4 条的,平台有权对违规的商家采取下架或封禁商品等处理措施。

容易出错的是 s3、s4:已有的标识被裁掉或被字幕盖住,所以 s5 查「没有盖掉已有标识」。同一版本还要当商品视频挂商品页的,3.4(1)写,商家采用人工智能生成商品信息的,商品头图(主图第一张)、SKU图、商品视频必须展示商品实物图。

评估标签回来以后,从哪一段重跑?

巨量引擎开放平台《获取视频素材评估标签(新版)》列出的标签含首发素材、低质素材、优质素材、低效素材、同质化素材风险(挤压严重素材 / 排队投放素材 / 未投放预计排队素材)、存在搬运打压风险,适用巨量营销、巨量千川等账户,判定细则以巨量引擎文档和后台为准。下表是本文整理的回退规则,不是官方口径,填进 YAML 的 routes 即可:

挂上的标签 rerun_from 作废重出的产物
优质素材 不重跑 无,母版留作下一轮参照
低质素材 画面问题回 s2,裁切或字幕问题回 s3 / s4 那一段及其后的版本
低效素材 s1 卖点表、母版和全部版本
同质化素材风险 s1 或 s2,换画面本身 母版和全部版本,只换字幕不够
存在搬运打压风险 s2,核对画面是不是自有或已授权素材 母版和全部版本

常见问题

母版用横屏还是竖屏生成?
看版位以哪种为主。Seedance 2.0 系列提示词指南提到,业务允许时优先横屏(横屏出字幕概率明显低于竖屏)再裁成竖屏;但按上表,16:9 裁 9:16 宽度只留约 32%。实操上,版位以竖屏为主、产品又占画面较大的,直接出竖屏母版、在 s2 多查一遍文字更稳妥。

生成时直接把画幅设成 1:1,还用得着 s3 吗?
只投一种画幅可以这样做。火山方舟《创建视频生成任务》写 ratio 可选 16:9、4:3、1:1、3:4、9:16、21:9、adaptive;同一文档写,Seedance 2.5 的首帧/首尾帧生视频任务仅支持 adaptive,输出宽高比和首帧图片一致,所以拿商品图当首帧的,要在 s1 先把图裁成目标画幅。要投好几种画幅时,分开生成就是几条画面不同的片子,看标签时分不清差别来自画面还是画幅。

一条母版裁出的几个版本,AI 标识要每个都声明吗?
要,每个版本都是单独上传发布的。据中国科技网 2025-09-02 刊发的北京日报报道《AI生成内容不得“隐身”传播,多家平台更新用户协议》,对于不主动标识 AI 生成内容的行为,部分平台表示会采取限流、下架、封号等措施。

相关文章
|
23天前
|
人工智能 JSON API
全网刷屏的 Jev 模型正式开放!一手实战测评 + 保姆级教程
全网爆火的 Jev 模型是什么?有什么用?怎么使用?怎么接入 AI 编程工具?效果真的好么?傻子可懂的 Jev 保姆级实战教程 + 项目实战测评来啦
9400 30
|
9天前
|
存储 人工智能 并行计算
大模型本地部署终端选型方法论:以 Qwen3.8-27B 为例的四档分层完整流程
本文提出一套大模型本地部署终端选型方法论:定约束、定档位、定框架、定参数四步决策法,配合入门、主力、质量、无损四档分层模型。以 Qwen3.8-27B 实测数据为例,逐环节解读显存、带宽、存储、散热、系统、预算等要素,给出面向不同预算的优选方案、决策自查清单与市场观察框架。文末前瞻 AI 笔记本的 CPU+GPU 与统一内存两条路线,论证四步决策法在新品类上的延续性。
|
8天前
|
人工智能 JSON 自然语言处理
2026 年 Jev 决策模型深度拆解:原理解读、实战测评与保姆级落地教程
有一款特殊AI模型在开发者圈子刷屏,它摒弃传统大模型擅长的对话聊天能力,专注做高速结构化决策,它就是TypeSafe AI推出的Jev模型。该模型由ChatGPT共同发明人Diogo Almeida主导研发,定位为**System One Model(系统一模型)**,对标人类大脑快速直觉判断的思维模式,在响应延迟、调用成本、结构化输出稳定性上相比传统生成式大模型有着巨大差异。本文会完整拆解Jev底层原理、三大核心原语能力、适用业务场景,同时提供可直接运行的curl、Python代码示例,并且结合多组实测数据,客观分析模型优势与能力边界,帮助普通开发者和AI应用从业者快速上手落地。
659 1
|
22天前
|
人工智能 测试技术 API
最近全网爆火的 Jev 到底是什么?适合干什么、怎么用,一篇讲透!
Jev是TypeSafe AI推出的“系统一模型”,不生成文本,专做毫秒级结构化决策:Choice(多选)、Score(打分)、Noul(是非概率)。响应快193倍、成本低444倍,适合工单路由、内容审核、测试定级等高频判断场景。
2485 4
最近全网爆火的 Jev 到底是什么?适合干什么、怎么用,一篇讲透!
|
4天前
|
人工智能 JSON 自然语言处理
2026 年 Jev 决策模型全解析:核心原理拆解,性能实战测评与落地部署教程
有一款特殊AI模型在开发者圈子刷屏,它摒弃传统大模型擅长的对话聊天能力,专注做高速结构化决策,它就是TypeSafe AI推出的Jev模型。该模型由ChatGPT共同发明人Diogo Almeida主导研发,定位为System One Model(系统一模型),对标人类大脑快速直觉判断的思维模式,在响应延迟、调用成本、结构化输出稳定性上相比传统生成式大模型有着巨大差异。本文会完整拆解Jev底层原理、三大核心原语能力、适用业务场景,同时提供可直接运行的curl、Python代码示例,并且结合多组实测数据,客观分析模型优势与能力边界,帮助普通开发者和AI应用从业者快速上手落地。
419 0
|
3天前
|
存储 缓存 测试技术
QWT 3D 模块重构记:旧渲染管线改进介绍及实时瀑布图示例
QWT 3D模块完成重大重构:解耦窗口与图形(Plot+Item),摒弃OpenGL 1.x固定管线,迁至Core Profile着色器渲染;支持多图元同场景叠加,并以实时3D瀑布图验证——滑动窗口、固定色域、64帧×256点达61fps。兼容Qt 5.12+/6,LGPL协议。
163 120
|
15天前
|
Windows
【保姆级】.NET Framework 3.5离线安装教程(2026最新实测)
.NET Framework 3.5是微软经典运行库,专为兼容老软件、老游戏设计。Win7自带,Win10/11需手动启用(在线或离线安装)。它与4.x系列并存不冲突,缺它会导致“找不到组件”报错。本文详解两种安装方式及常见问题解决,小白也能轻松上手。(239字)
1912 0
|
11天前
|
人工智能 Linux Windows
千问办公(QwenWork)官网入口:其实有2个,一个是网页端千问办公,一个是介绍指南页面
千问办公(QwenWork)是阿里云推出的AI智能办公平台,支持网页端直接使用及Windows/Mac/Linux客户端下载。提供PPT生成、财报分析、网页搭建等AI功能,个人版免费,企业版198元/席/月。详情见官网qwenwork.cn或阿里云产品页。
1204 0
千问办公(QwenWork)官网入口:其实有2个,一个是网页端千问办公,一个是介绍指南页面

热门文章

最新文章