{"data":{"project":{"slug":"project-video-platform","title":"图生视频一致性工作台","summary":"在生成前用四视图、一致性规则和分镜约束产品外观，然后进入视频生成、后期检查和交付。","industry":"商品视频生产","industry_group":"零售与电商","kind":"企业交付工作台","url":"https://deepevolutions.com/cases/project-video-platform","api_url":"https://deepevolutions.com/api/v1/public/projects/project-video-platform","source":"static_editorial_archive","verification_status":"not_independently_verified","source_url":"https://www.toni.asia/work/video-platform","source_retrieved_at":"2026-08-11","disclaimer":"来源页面用于确认项目名称、范围和工作流，不等同于客户授权、验收记录或可公开的结果证据。完成内容审核与证据登记前，只作为能力演示草稿。","body_markdown":"# 图生视频一致性工作台\n\n商品视频生产\n\n在生成前用四视图、一致性规则和分镜约束产品外观，然后进入视频生成、后期检查和交付。\n\n## 项目进程\n\n我们没有从模型或工具清单开始，而是先和使用者一起走完这项工作，确认谁提供输入、谁在中途判断，以及什么结果才算真正完成。\n\n我们先收集四视图和镜头输入，接着建立产品一致性约束，再确认分镜，再执行生成任务，再检查镜头与产品一致性，最后完成后期和文件交付。\n\n## 背景与痛点\n\n图生视频的核心风险是产品在不同镜头中变形、分镜无法执行或生成后缺少后期检查。系统需在生成前固定这些约束。\n\n在几轮讨论里，我们把问题拆成几个彼此相连的部分：产品参考图与镜头输入、一致性规则、分镜编排、视频生成、后期检查与交付。这样每一步要解决什么、由谁确认，都能在动手之前说清楚。\n\n## 解决方案\n\n我们把确认过的工作步骤搭成一条可运行的管道，让 AI 负责整理、检索和生成，让关键判断仍然回到业务人员手里。\n\n最后留下来的不是一个孤立模型，而是视频生产工作台、一致性与分镜约束、任务状态、后期检查与视频交付。\n\n### AI 技术\n\nIMAGE_TO_VIDEO / CONSISTENCY_HARNESS / STORYBOARD\n\n### 工作流、管道与 Agent\n\n视频工作台 / 一致性 Harness / 长任务 / 后期交付\n\n参考图、分镜和生成视频按项目隔离；客户素材和公开范围必须在交付前复核。\n\n## 效果反馈\n\n产品四视图、一致性规则和分镜在生成前得到确认，生成后也保留检查与交付动作。这样做减少了视频完成后才发现产品形态已经变化的返工。\n\n来源页面用于确认项目名称、范围和工作流，不等同于客户授权、验收记录或可公开的结果证据。完成内容审核与证据登记前，只作为能力演示草稿。\n\n## 资料范围\n\n本文是网站公开的静态编辑资料，不等于已独立核验的客户成果或客户背书。请结合项目说明与原始来源判断。\n\n原始来源：https://www.toni.asia/work/video-platform\n\n来源读取日期：2026-08-11","content_sha256":"32162545c267782f1488cb657fe62a5d4eb3ad1c9c5e116bc4b4d85984d850fd","capability_codes":["IMAGE_TO_VIDEO","CONSISTENCY_HARNESS","STORYBOARD"],"deployment_mode":"HYBRID"}},"meta":{"request_id":"a66a3446-1f6a-4c26-8e75-39b946088f65","timestamp":"2026-09-29T12:51:46.909Z"}}