很多团队在用无限画布做分镜多镜头视频的时候，会碰到一类很头疼的现象。单镜头画面看着精致，一切换到下一个镜头，人物样貌、道具、色调就跑偏。有开发者会问：**明明每个镜头都用了同一张参考图，跨镜头角色还是会变形，问题到底出在哪？**也经常听到业务同学的疑问：同样一套提示词，在画布节点串联生成，和单独生成每一段，效果为什么完全不一样？这不是简单提示词写得不好，本质是时序注意力与空间渲染两者协同失效。无限

电商平台商品内容更新频率高、SKU 数量大，传统实拍剪辑模式存在周期长、成本高、风格难统一的痛点。将现有商品主图、详情页图文素材一键转换为短视频，是降本提效的核心落地方向。星宇智算・Vera 1.1 针对电商场景优化主体畸变抑制、材质纹理保留、智能运镜匹配三大模块，支持单张 / 批量图文素材输入，快速生成可用于店铺挂载、信息流投放的商品短视频。直接用通用图生视频模型处理电商图文，会遇到四类高频商用

在商业 AI 视觉生产中，参考图引导生成是 IP 角色延续、系列物料、品牌视觉统一的核心链路，中国信通院《生成式人工智能产业白皮书》指出，图像跨实例一致性是制约 AIGC 工业化落地的关键短板之一。多数模型存在风格漂移、主体特征丢失、构图错位等问题，直接拉高后期修图成本。本文基于星宇智算 Vera1.1 开展多组对照实验，结合量化指标、参数调优、团队协作流程，客观呈现参考图引导模式下的一致性表现，

短片段 AI 视频在画面质感上已经达到商用门槛，但长片段视频生成依旧是多模态模型的主要难点。随着视频时长增加，会依次出现特征遗忘、时序漂移、物体异变、语义跑偏、光影跳变等一系列问题。星宇智算・Vera 1.1 针对长片段场景优化滑动时序注意力、分段特征缓存模块，同时保留模型客观存在的能力边界。本文基于内部多组对照样本数据，从参数配置、量化指标、业务适配、团队生产流程做完整梳理，所有数据来源于线上生

摘要：国产文生视频模型已经从演示效果转向工业化内容交付，语义还原、时序稳定性、物体逻辑、硬件资源开销共同决定业务可用率。本文基于 VBench 公开评测框架开展批量推理统计，覆盖文生视频、图生视频两大链路，测试样本共 160 组，涵盖电商商品、写实人物、二次元、环境场景四大类别；输出规格 720×1280，6 秒，24fps；采样步数 30 步；推理硬件 NVIDIA A10‑24GB。全部数据来