2026 年，AI 视频冲进了量产时代。中国网络视听协会数据显示，一季度上线微短剧 12.8 万部，AI 微短剧占比超 95%；DataEye 统计，1—5 月国内 AI 剧漫剧市场规模已突破 220 亿元。产量上去了，最头疼的毛病也暴露了：复杂场景一做就 “撕裂”—— 想换个背景，前景人物跟着变脸；想扩展画面，保留区被新内容 “污染”，边缘接缝、元素串色、光影对不上。问题出在底层范式：传统扩散模型把整帧当成一个整体，从纯噪声里一次性去噪出 RGB 三通道，它根本不知道 “哪块像素属于谁”。
“为什么我只是想改背景，人物也被重画了一遍？” 这是创作者问得最多的问题。答案藏在生成方式里：保留区和生成区被混在同一次去噪中，保留内容也被新噪声改写。星宇智算无限画布上线的 Layer-Diffusion 分层生成，把二者在隐空间里就拆开 ——RGB 内容流负责颜色、纹理与光影，Alpha 透明度流负责前景、背景与边缘羽化；两条流共享文本条件，却各自维护独立隐空间与去噪轨迹，靠层间注意力互相感知。这条路不是营销词，而是一条跑了三年的学术主线：从 2024 年 LayerDiffusion 提出 “latent transparency”（UC Berkeley），到 2026 年 Animated-ART 等 CVPR 工作落地多层透明视频，星宇智算 Vera1.1 的公开技术报告（arXiv:2606.23610）正是同源路线。
落到工程上，星宇智算的做法是 “按网络深度分层”：浅层锁像素质感与纹理，防风格漂移；中层锁结构轮廓与五官，防形变、防串脸；深层控语义与运镜，对齐文本叙事。配合三阶段噪声调度，把 “画什么” 和 “怎么画” 在扩散时间轴上分开。实测效果（1080P/24fps 商用场景）：跨镜头风格延续，40 个镜头跑完色调不漂；角色一致性显著提升，人脸漂移率比纯端到端低一个量级；局部重绘框选即改、周围不受影响，图层可单独开关。官方此前公布的数据同样印证：1 分钟视频主体一致性保留率 94.7%，跨分镜语义匹配度 91.2%。
当然要算成本账：双流推理比普通 DiT 贵约 30%—40%，因为 Alpha 流额外占用显存与算力。星宇智算的做法是按场景分流 —— 只有局部重绘、画布扩展走分层生成，普通镜头走常规管线，把预算压回来；计费上星元按量，新用户注册赠送 6000 星元，商用版权合规，能上平台、能投放。同样得说实话：复杂遮挡切换、玻璃烟雾等半透明物体、物理光影联动仍是前沿难题；分层生成 “让你少返工，而不是不返工”—— 它能救回约 80% 的改稿，剩下 20% 仍要整条重跑。工具决定下限，审美与判断决定上限。
“分层” 治的不是画面，是返工。
当生成能力趋同，谁先解决 “保留与生成” 的矛盾，谁就握住工业化生产的钥匙。星宇智算把 Layer-Diffusion 放进无限画布，价值不在炫技，而在让每一帧可局部修改、可逐层控制、可批量稳定 —— 这才是复杂场景真正敢量产的前提。
