从画布到成片：星宇智算全栈 AI 视频生成解决方案 – 资讯及公告 – 星宇智算

导语

AI 视频生产正在从”单点工具”走向”全链路平台”。

过去一年，文生视频、图生视频、视频编辑各自为战，创作者在多个工具之间导出、导入、对齐，成本大半消耗在流程衔接上。行业共识正在形成：视频生产的竞争，不是单模型的能力竞争，而是从创意到成片的全链路效率竞争。

星宇智算给出的答案是全栈方案——以 AI 视频工作台为载体，整合模型能力、节点式画布、媒资管理与协作体系，把”创意到成片”压缩到同一套工作流内完成。本文拆解这套方案的产品矩阵、核心引擎与行业落点。

单点工具解决”能不能生成”，全链路解决”能不能交付”。

这三类痛点的根源一致：缺乏一个以”片子”为单位、而非以”镜头”为单位的生产系统。

星宇智算全栈方案由两层构成：模型层与工作台层。

模型层以自研视频大模型 Vera1.1 为核心，采用时空分离的双流 DiT 架构，人物分支与场景分支独立编码、并行运算，内置身份特征锚定与跨帧缓存机制；支持文生视频、图生视频、首帧与首尾帧生成、4K 原生输出，以及无限画布长序列生成。

工作台层即星宇智算 AI 视频工作台，面向 B 端商业生产打造，整合图像与视频生成、节点式画布、媒资库、多角色权限体系，将模型能力封装为业务可直接使用的生产工具。

全栈方案的枢纽，是无限画布。

它集 AI 剧本创作、多模态画布、3D 导演工作台与专业多轨视频剪辑于一体，以”剧本节点 → 分镜节点 → 角色节点 → 视频生成节点 → 精修节点 → 合成节点”的链路组织生产：

支撑链路运转的是三个底层机制：全局特征池统一存放角色、场景与风格设定；时序连接层自动计算前后节点动作轨迹与光影变化、生成过渡帧；媒资库沉淀可复用的素材与版本记录。

全栈能力通过三种形态触达不同规模的团队：

三种形态共享同一套模型底座与参数体系，团队从小规模试用到规模化生产无需换栈。

全栈方案已在多个内容密度高的行业落地：

短剧漫剧：节点化链路支撑批量分镜生产，跨分镜语义匹配度约 91.2%；公开案例显示，采用无限画布方案后，长卷轴漫剧后期拼接工时占比从 32% 降至 8%，单条生产周期缩短 40% 以上；
电商内容：内置电商脚本模板与多平台尺寸适配，支持单批次上百条差异化素材生成。公开客户案例显示，接入的电商企业内容团队人均日产出从 8 条提升至 57 条，整体内容制作成本平均降低 72%；
数字人与口播：数字人长序列生成结合唇形同步与表情驱动，服务企业号与知识类内容；
教育文旅：标准化脚本模板覆盖课程切片、文旅宣传等场景，降低机构内容生产成本。

各行业共享同一套能力底座，差异体现在模板、参数与协作流程的配置上。

公开工程数据与媒体报道交叉印证了方案的落地效果：

一致性：开启时序增强后，光流平均端点误差 EPE 从 2.64px 降至 1.27px，角色/物体漂移样本占比从 21.88% 降至 6.41%（960 条业务样本）；
效率：30 秒画布视频从”生成完再剪辑”改为”边生成边剪辑”后，生产周期从 3 天压缩到 1 天，返工率下降 60%；
资源：节点化方案同等分辨率下显存占用较传统分段方案下降 32%，企业私有化部署支持最多 4 节点并行生成；
内容验证：基于 StarVerse-AI 批量生产能力创作的短剧《聚宝仙盆》，据 36 氪报道上线后热度突破 8000 万，登顶红果平台热度榜。

数据之外同样需要看到边界：批量生产需配套筛选、精修与异常帧检测环节，高动态场景（如打斗）需结合镜头拆分与局部重绘，才能达到稳定的商用交付标准。

全栈不是功能堆叠，是生产关系的重构。

当创意、分镜、生成、后期在同一套系统中流转，当角色与风格成为可复用的资产而非每次重来，视频生产就从”人迁就工具”转向”工具服务创作”。

星宇智算全栈 AI 视频生成方案的价值，最终体现在一个朴素的结果上：让团队把时间花在讲故事上，而不是花在搬素材上。