AI 广告制作实验:6 小时 vs 30 万美元,广告行业会被颠覆吗?
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来源:微博 @零重力瓦力,2026-03-28
一、实验背景:一个人的广告公司
1.1 实验发起者
这次实验由 Higgsfield 的创作博主 ADIL 发起。Higgsfield 是一个专注于 AI 视频创作的平台,ADIL 是该平台上的知名创作者,擅长用实际实验来验证 AI 工具的能力边界。
1.2 实验设计
实验问题:一个人用 AI 工具,能否制作出专业级别的广告片?
实验材料:
- 工具:可灵 AI(Kling AI)的 Cinema Studio 2.5
- 目标:制作一支完整的奢侈品香水广告片
- 评估:拿成品去问真正的广告代理公司,让专业人士给出市场报价
实验约束:
- 制作时间:6 小时(从零开始)
- 资金投入:5420 积分(可灵 AI 平台积分)
1.3 实验结果
广告代理公司的评估报价:30 万美元——广告公司认为这支片子的质量,足以与专业团队数十人、花费数月的制作水准相媲美。
二、五步制作流程详解
2.1 整体流程概览
ADIL 将整个制作流程拆解为五个步骤:
| 步骤 | 内容 | 积分成本 | 时间占比 |
|---|---|---|---|
| 1 | 角色设计 | ~0.5 积分 | 10% |
| 2 | 场景设计 | ~0.5 积分 | 10% |
| 3 | 生成关键帧 | 变量 | 20% |
| 4 | 视频生成 | 主体成本 | 50% |
| 5 | 后期剪辑 | 0 积分 | 10% |
2.2 步骤一:角色设计
做什么:在 Cinema Studio 中选择角色的类型、影片的时代背景、人物原型。
可选参数:
- 角色体型
- 发色
- 服装风格
- 时代背景
成本控制:四张角色图只花半个积分,平均每张角色图成本极低。
实用技巧:这个阶段的目标是快速试错——先跑出几个不同风格的角色方案,选最满意的再往下走。不要在这里纠结太久。
2.3 步骤二:场景设计
做什么:用文字描述你想要的环境,让 AI 生成对应的场景图。
示例场景:
- 盖茨比风格的豪宅大堂
- 昏暗的走廊
- 布满激光的密室
成本控制:同样是半个积分出四张图。
与角色设计的配合:先确定角色,再根据角色特点设计匹配的场景。场景要与角色的时代背景、服装风格形成呼应。
2.4 步骤三:生成关键帧
做什么:把角色和场景组合到一起,生成用于视频生成的关键画面。
ADIL 的实用技巧:
先用 Claude 写出详细的画面描述提示词(prompt),再让可灵生成,比自己硬写效率高很多,也省积分。
这个技巧的思路是:
- 让 Claude 根据场景需求写出专业的英文提示词(prompt)——这就是 Prompt Engineering(提示词工程)的实际应用
- 用这些高质量提示词去调用可灵 AI
- 避免自己写的提示词不够专业导致的迭代浪费
同样的工具,会写提示词的人效率可以高出数倍——Prompt Engineering 是 AI 时代值得投入练习的技能。
2.5 步骤四:视频生成
做什么:把关键帧作为起始画面,用多镜头自动模式一次跑出多个角度,从里面挑最满意的。
基础概念:「帧」(Frame)是视频动画的最小单位,一秒视频通常由 24-30 帧画面组成。“帧延续"就是让 AI 自动生成前后连贯的连续画面。
关键技术:
- 多角度同时生成:一次生成多个视角,挑选最优
- 帧延续技术:提取上一段的最后一帧,作为下一段的起始帧,保证连贯性
- 分场景制作:一个场景一个场景串起来
成本优化原则:
先把场景和角度确认对了,再往里面加人物。不然很容易白白烧积分在不满意的构图上。
2.6 步骤五:后期剪辑
做什么:把所有片段拼成完整的广告片。
工具:任何视频剪辑软件都可以(Premiere Pro、Final Cut Pro、DaVinci Resolve,甚至剪映)。
这个阶段几乎零成本——纯剪辑操作,不涉及 AI 积分消耗。
三、专业细节
3.1 视觉连贯性处理
ADIL 在制作中遇到一个关键问题:场景切换时的视觉连贯性。
问题:通风管道场景切换到走廊时,如果墙壁和地板的纹理不连续,观众会感到明显的不自然。
解决方案:从上一个场景里截取墙壁和地板的纹理,作为参考来生成下一场景的匹配画面。
效果:这种「无缝衔接」的细节处理,区分了「业余」和「专业」的产出。
3.2 监控视角的特殊效果
在制作监控摄像头视角的激光房间场景时,ADIL 叠加了两种效果:
- 镜头畸变:模拟监控摄像头的广角镜头桶形畸变(Barrel Distortion,广角镜头常见的画面向外凸起的视觉效果)
- 扫描线效果:模拟老式 CRT 显示器的扫描线质感,增强「老旧监控」的真实感
目的:增强「监控视角」的真实感,让画面更有代入感。
3.3 失败与迭代
ADIL 坦诚表示:
整个过程中失败的生成不少,有的场景反复迭代了好多轮。
目前 AI 视频工具还做不到按一下按钮就出片,需要反复调试。失败是正常的工作成本,不是意外。
四、行业影响分析
4.1 广告行业的定价体系
传统广告制作的成本结构:
| 成本项 | 说明 | 占比 |
|---|---|---|
| 创意策划 | 广告概念、脚本、创意讨论 | ~15% |
| 客户沟通 | 需求对接、修改反馈、多轮确认 | ~10% |
| 品牌策略 | 品牌定位、受众分析、传播策略 | ~15% |
| 制作执行 | 场地、演员、设备、团队 | ~40% |
| 后期制作 | 剪辑、特效、调色、配乐 | ~15% |
| 管理税费 | 项目管理、税费 | ~5% |
4.2 AI 压缩了哪些成本
ADIL 的实验显示,AI 主要压缩的是「制作执行」和「后期制作」的成本。场地租赁、演员费用、设备租赁、后期特效、剪辑工时,这些都被 AI 生成替代。暂时无法替代的是创意策划、客户沟通、品牌策略——它们需要人类判断、人际交互和商业洞察。
4.3 「30 万美元」的真实含义
广告代理公司给出的 30 万美元报价,包含的不仅是「画面本身」,还包括:
- 创意价值:对品牌调性的理解和表达,能将抽象的品牌需求转化为具体的视觉语言
- 专业背书:广告公司的品牌信誉,客户信任的是「专业团队出品」的质量保障
- 修改服务:后续调整修改的服务承诺,包含多轮客户反馈和修改
- 法律保障:版权、肖像权、法律责任等风险规避
关于「创意价值」的进一步拆解:
| AI 创意能力 | 当前水平 | 人类优势 |
|---|---|---|
| 画面构图 | 高 | - |
| 色彩搭配 | 高 | - |
| 视觉风格模仿 | 高 | - |
| 品牌策略理解 | 低 | ✅ 关键 |
| 情感共鸣设计 | 低 | ✅ 关键 |
| 目标受众洞察 | 低 | ✅ 关键 |
AI 在执行层面的创意上已经很强——给定一个风格参考,AI 能生成质量很高的画面。但在策略层面的创意上仍然薄弱——它不知道为什么要这样做,也不理解品牌背后的商业逻辑。
纯制作层面,ADIL 用 6 小时和 5420 积分(约几十美元成本)做到了接近同等效果——这中间的价差,就是 AI 带来的变革机会。但广告的策略、洞察、共鸣,依然需要人。
五、对传统制作者的建议
5.1 把 AI 当效率工具
AI 视频工具不会让所有制作人员失业,但会让基础执行工作大幅贬值。用它处理重复性工作,把精力集中在创意策划和专业判断上。
5.2 理解 AI 的局限
AI 视频当前的局限:多镜头多角色时一致性仍是难题,复杂人体动作和物理交互效果欠佳,AI 能执行但无法原创创意,也无法替代人与人之间的沟通协作。
5.3 什么能力会越来越值钱
未来的广告制作人才,需要知道用什么工具、什么参数能达到什么效果(AI 工具熟练度),能判断什么是好的(视觉审美),能协调 AI 与人工、进度与质量的平衡(项目管理),能理解品牌、市场、技术并做出综合判断(跨学科知识)。
六、实验启示
6.1 门槛降低,天花板依然很高
AI 工具让「做出一个看起来专业的视频」的门槛大幅降低。但「做出一个真正打动人心的广告」,依然需要创意、审美和经验。
6.2 成本结构变化
对个人创作者来说,现在一个人可以做到以前需要一个团队才能做到的事。对传统广告公司来说,需要重新思考自己的价值定位,从执行服务转向策略咨询和创意策划。
七、总结
| 维度 | 传统制作 | AI 辅助制作 |
|---|---|---|
| 制作时间 | 数周至数月 | 几小时至几天 |
| 团队规模 | 数十人 | 1 人 |
| 制作成本 | 数十万至数百万人民币 | 数百至数千元人民币(约 5000 积分≈数百元) |
| 质量上限 | 高(专业团队) | 高(AI+专业判断) |
| 创意策划 | 人类主导 | 人类主导 |
| 执行制作 | 团队执行 | AI 自动化 |
30 万美元报价中,AI 能替代的部分约占 40%(制作执行),人类不可替代的部分约占 60%(创意策略、客户沟通、品牌洞察)。
AI 改变的是「怎么制作」,不是「什么是好广告」。创意、审美、专业判断,目前仍然是人类的地盘。
相关话题标签
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来源
- 微博 @零重力瓦力:https://weibo.com/2192828333/5281477475959128
- 原视频链接:https://video.weibo.com/show?fid=1034:5281470970003491
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