当电商流量抢占从商品页转向直播间，并持续向短视频生态蔓延时，一场关于内容供给的新变局正在发生。
据最新《中国网络视听发展研究报告》显示，截至 2026 年初，我国网络视听用户规模达到 10.99 亿人；更关键的是，在网民使用率 80% 以上的主要互联网应用中，短视频已成为唯一一个实现使用率和用户规模持续双增长的互联网应用。
这意味着，短视频已不再是附属阵地，而是驱动转化的核心前线。服务多平台、多 SKU 的内容团队，真正的挑战已不再是“做一条爆款视频”，而是如何稳定、低成本地量产一批能投、能测的营销素材。与此同时，面对平台对内容重复度日趋严格的管控和用户审美的提升，传统人工模式很难兼顾“快响应”与“差异化” ，传统的产能体系正在失效。
正是在这样的背景下，深耕电商内容制作与数字营销的武汉恩必胜文化传媒有限公司（以下简称“恩必胜”），开始重新思考营销视频的生产方式。
面对不断增长的营销视频需求，恩必胜成立了武汉多米视界文化传媒有限公司（以下简称“多米”），专用于攻克 AI 板块。希望把视频生产从依赖人工协作、逐条推进的传统模式中解放出来，探索一种更高效、更灵活、更适合规模化增长的新路径。围绕这一目标，多米基于火山引擎 LAS 算子能力，完成营销视频生产全链路重构，使内容生产从“手工制作”走向“智能化量产”。
挑战：从“做视频”到“供素材”，内容生产面临三道门槛
对于多米来说，素材生产从来不是一个单纯的内容问题，而是一个直接影响投放规模和业务增长的供给问题。
首先暴露出来的，是 产能瓶颈。在传统模式下，视频制作高度依赖人工拍摄、剪辑和后期处理，一条素材往往需要数天时间才能完成，日均产能仅百条级别，但一旦遇到大促节点或热点追投，产能很快触顶。对营销业务而言，素材不足不仅意味着执行效率低，更意味着流量窗口和转化机会的流失。
紧随其后的，是 差异化生产成本持续走高。同一商品往往需要围绕不同卖点、不同画面风格、不同平台调性产出数十种素材版本，传统模式下制作成本高昂。
多米也曾尝试通过直接调用视频生成模型，希望借助 AI 缩短制作周期。但在真实业务中，单纯原生调用模型并不能直接解决问题。由于缺少场景化约束和自动修正能力，生成结果存在明显的 “抽卡” 现象（抽卡：指 生成式 AI 在输出结果时存在较高的随机性与不可控性），综合成功率只有 40%-50%，单条素材平均需要尝试 2-3 次才能达到可用标准。看似引入了 AI，实际上团队依然要投入大量精力在 Prompt 调试、效果判断和返工优化上。
也就是说，团队的创造力并未被真正解放，反而陷入了另一种形式的“劳动密集”。原本应该投入在选品策略、爆款研究、投放优化和创意策划上的时间，被抠图、换景、导片、反复调参等琐碎制作工作占据。对于一家希望重构电商内容生产力边界、向“内容智造”跃升的营销服务机构而言，这显然不是一条可持续的路。
解法：视频生成算子，为电商营销注入 AI 生产力
面对这些挑战，多米基于 LAS 视频编辑增强版、视频分镜 和 Seedance2.0 等能力，建起一条从素材输入、智能理解、Prompt 自动生成，到视频替换、评估修复、批量输出的自动化生产链路。
在 日常营销素材生产 场景中，团队输入商品视频、商品图片、情景图片等基础素材后，借助 视频编辑增强版算子 能力，系统即可自动完成主体识别、替换主体、替换背景、效果评估与修复，最终输出适配不同 SKU、不同场景、不同主题的营销视频版本。过去需要设计师和剪辑师手工完成的换主体、换背景、调风格、补镜头等动作，被沉淀为标准化的算子工作流，支撑 “一次配置、批量产出” 的生产方式。
这一能力不仅重塑了生产效率，也直接验证于市场端：多米在短视频平台发布的相关营销视频，上线首日浏览量即 突破 10w+ 。
而在更偏 创意策划 的链路上，多米则将表现突出的爆款视频作为研究样本，结合商品素材和卖点文案，借助 视频分镜****算子 和 Seedance 2.0 能力，对爆款内容完成视频理解、分镜脚本拆解、分镜视频生成和视频拼接，进而快速生成面向不同故事线、不同节奏、不同高光点的复刻视频版本。这使得 “研究爆款 — 拆解结构 — 改写再做” 的经验型工作，被进一步转化为一套可复制、可积累的生产能力。
这一能力已在多个实际业务场景中得到验证。以内容平台运营场景为例，持续更新的高质量内容是维系观众粘性的核心抓手，而该场景下单条视频的人力投入从原来的 3 人天锐减至 0.3 人天，降幅超 90% ——团队得以以更低成本、更高频率持续输出内容，从容应对平台对内容新鲜度的持续考验。
成效：从“日产百条”到“日产万条”，电商营销素材供给能力被重新定义
随着这套方案落地，多米最直观的变化，首先体现在产能上。
原本单条视频需要数天制作，如今被压缩至分钟级；日均产出能力也从百条级跃升至万条级，整体内容生产提效 100+ 倍。 这背后并不是简单地 “剪得更快了”，而是整条从素材理解、视频生成、自动质检到多版本输出的链路被系统性提速。
与之同步提升的，是成本和稳定性。过去，多角色协同、拍摄布景、后期优化和反复返工是内容生产里的重成本环节；而在引入 LAS 算子后，很多原本需要人工完成的重复性动作都被自动化承接，一键生成的达标视频可以直接进入试投放，人力成本降低 80% 以上。
生成质量也更可控。得益于 Prompt 自动优化与 “评估 — 修复” 闭环，小百货等商品场景下的综合成功率较原生调用提升 30% 以上。对一线团队来说，这意味着从 “多试几次碰碰运气”，变成了 “提交就有高概率拿到可用结果”。
而在业务效果层面，素材供给能力的提升，进一步带动了营销投放效率与 ROI 的优化。团队可以更快围绕爆款视频完成经验复制，及时跟进热点节奏，把更多精力投入策略优化和创意策划之中。在部分自然流投放验证中，链路已表现出明确的可行性和转化潜力。
对多米而言，与火山引擎的合作不只是引入了一套视频生成能力，而是 从“素材加工厂”到“营销策略中心”的全面升级，电商营销内容生产完成从“拼人力”到“拼系统”的范式迁移。
未来，多米与火山引擎将继续深化合作，在现有 AI 视频生产链路的基础上，共同探索更多面向电商营销的内容创新场景。无论是更高效的多平台素材批量生产、更精准的爆款视频结构复刻，还是更智能的投放素材优化与创意迭代，一条持续进化的 AI 内容生产线，正为这家深耕电商营销的服务机构，打开更具想象力的增长空间。
营销视频内容生产，正在进入 AI 工业化时代。而这，或许才只是开始。