为什么团队选择 AI 生成视频来实现规模，而不是质量
发布: (2025年12月24日 GMT+8 10:32)
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原文: Dev.to
Source: Dev.to
Introduction
AI 生成的视频常常从视觉质量的角度来讨论——它看起来有多真实、感觉有多自然，或与实拍内容有多接近。实际上，大多数团队选择 AI 生成视频并不是因为它更好看，而是因为它更易扩展。本文从工程和工作流的视角审视 AI 生成视频，重点说明团队为何在面对其局限性时仍然采用它。
Why Scale Trumps Quality
在许多内容工作流中，视觉质量并不是主要瓶颈。真正的限制往往是：
- 内容需要更新的频率
- 需要的变体数量
- 必须支持的地区或语言数量
- 工作流对人员和时间表的依赖程度
当这些限制占主导时，快速拍摄会变得昂贵——不是金钱上的成本，而是协调和时间上的成本。
Determinism
团队偏好 AI 生成视频的一个原因是确定性。在相同输入下，AI 生成视频会产生可预测的输出。实拍视频则不然：表演会有差异，光线会变化，人员会疲劳，重拍会成倍增加。对于重视一致性而非表现力的工作流来说，可预测性是一大优势。
Regeneration
另一个关键因素是再生成。当内容变更时，实拍视频通常需要部分或全部重新录制。AI 生成视频可以通过更新脚本、配音或语言等输入进行再生成，而无需重新启动整个过程。
Suitable Use Cases
AI 生成视频特别适用于：
- 产品文档
- 功能说明
- 内部沟通
- 入职培训
Trade‑offs
采用 AI 生成视频的团队并没有忽视它的弱点。他们在进行一次明确的权衡：
- 情感细腻度降低
- 视觉独特性降低
- 一致性提升
- 迭代速度加快
当目标是传达信息而非表现性能时，这种权衡是可以接受的。
Tool Example: DreamFace AI
DreamFace AI 等工具体现了这种设计理念。通过支持基于文本或语音输入的图像生成视频和说话照片，它们服务于速度、可重复性和一致性比电影级质量更重要的工作流。
Adoption Patterns
大多数成熟团队并不会完全取代实拍。他们会将使用场景进行区分：
- 实拍用于高影响力、以人为中心的内容
- AI 生成视频用于可扩展的信息传达
这种区分在不牺牲关键真实性的前提下，降低了摩擦。
Conclusion
AI 生成视频很少是因为它“比实拍更好”而被选中。它之所以被选中，是因为它满足了实拍无法满足的约束。理解这一区别有助于解释为何即使人们已充分认识到其局限性，AI 生成视频仍在不断被采用。