摘要： 本文将全面复盘我们的参赛项目，分享我们如何从一个核心痛点“视频生产的不可能三角”出发，通过“工匠作坊”、“自动化流水线”、“智能化工厂”的三阶进化路径，构建了一套AIGC视频规模化生产解决方案。文中将重点解析我们如何运用百度文心 X1 大模型、百度擎舵平台等，实现从创意到视频素材包的端到端自动化。 前言 👋 在内容视频化的今天，视频生产长期面临一个“不可能三角”：高相关性、高吸引力、低制作成本，三者难以兼得。如何利用AIGC技术破解这一难题，正是我们本次参赛的核心命题。我们的答案，不是一个单一的工具，而是一套方法论和生产体系💡。 一、 赛题解析与破局思路：“AI负责效率，人负责创意”🧠🤝 在深入技术之前，我们首先确立了项目的核心哲学：“AI赋能，而非取代”。我们认为，当前AIGC最强大的价值在于成为创作者的“最佳副驾”，将他们从90%的重复性、流程化的执行工作中解放出来，从而能专注于故事内核、情感表达等只有人类才能做好的事情。基于此，我们的目标不是一键生成最终成片，而是打造一个高效、稳定、可规模化生产的“视频素材资产包”的生产体系。 二、 “三阶进化”：我们的技术实现全路径🚀 我们的整个探索过程，遵循着一条由浅入深、层层递进的“三阶进化”路径。 1.0 工匠作坊 - 手动SOP与基准验证 在项目初期，为了快速验证想法，我们采取了最直接的方式：手动串联市面上最顶尖的AI工具，构建了一条基础的手动操作流程（SOP）。脚本策划：通过精心设计的System Prompt，我们可以让LLM输出包含“核心概念解构、叙事大纲、分镜与视觉指令”的结构化、专业级视频生产方案。素材生成：依据脚本中的视觉指令，在豆包Seedance、VEO等平台中生成各个分镜的视频或图片片段。合成后处理：将所有片段导入剪映AI，利用其能力一键匹配字幕、旁白和BGM。结论：这个阶段成功证明了“LLM脚本策划 + V-AIGC素材生成 + 智能合成”模式的可行性。但其流程繁琐、依赖人工、无法规模化的瓶颈也显而易见，这坚定了我们走向自动化的决心。 2.0 自动化流水线 - COZE驱动的效率革命
这是我们方案的核心，目标是实现效率的革命。我们引入了字节跳动的COZE工作流引擎，将1.0阶段繁琐的手动操作，封装为一键触发、可并行处理的自动化节点。
通过上述步骤，我们不仅成功地解决了视频制作的“不可能三角”问题，还实现了从手工操作到完全自动化的转变，极大地提高了生产效率和视频内容的多样性。 核心工作流设计如下：
- 接收搜索词，自动架构内容：
- 工作流从一个搜索词开始。
- 智能路径分化：
- 系统自动分化为“文生视频”和“图生视频”两条并行路径。
- 批量并行处理：
- 利用COZE的批处理节点，实现分镜脚本、首帧图片、视频片段的并行生成，极大提升了效率。
- 持久化存储：
- 所有生成的关键数据（如脚本、图片URL、视频URL）都会自动存入数据库，为资产复用和管理奠定了基础。 通过这套自动化流水线，我们取得了显著的效能提升：
- 效率 ⏱️：
- 单个主题的视频素材包（约8-10个镜头）在5分钟内即可生成。
- 成本 💸：
- 一分钟时长的720p视频，单条成本控制在10元以内。
- 批量处理 ⚙️：
- 针对同类型搜索词，1分钟内可批量完成8个脚本的生成。
- 智能化工厂 - 低代码平台的技术普惠
- 一个强大的生产力系统，如果只有工程师能用，其价值将大打折扣。因此，我们迈向了第三阶段：将后端复杂的工作流，封装成一个人人可用的低代码Web应用。
- 我们利用COZE的应用搭建功能，通过简单的拖拽和配置，快速构建了一个包含“图生视频”、“文生视频”和“生成记录查询”等核心页面的Web应用。创作者无需关心背后复杂的技术，只需在页面上输入搜索词，点击“开始生成”，应用便会自动调用后端的工作流，并将生成的素材链接实时、结构化地展现在前端。这真正打通了从需求到素材的“最后一公里”，实现了技术的普惠化。 三、 核心技术栈深度解析 🛠️
- 大语言模型应用：百度文心 X1 & doubao 1.6 pro & Gemini 2.5 pro & 擎舵平台
- 在整个工作流的起点——脚本策划环节，顶级的LLM扮演了至关重要的角色。我们发现，通过为其提供一个精心设计的、包含角色、任务、输出格式等指令的System Prompt，百度文心 X1能够稳定地输出高质量、结构化的视频脚本。其强大的中文理解能力和内容生成能力，为我们整个自动化流程提供了一个高质量的“创意源头”。
- 视频生成与底层算力：NVIDIA GPU
- 我们选用的豆包Seedance 1.0等视频生成模型，其背后离不开强大算力的支持；AIGC视频的生成过程，涉及到对庞大模型的推理计算，这对并行处理能力提出了极高的要求。目前，行业内主流的AIGC模型训练和推理，都构建在以NVIDIA GPU为核心的高性能计算平台上。 在高性能计算集群的支撑下，NVIDIA提供的GPU算力为我们的AIGC项目带来了革命性的效率提升。从文本到高清视频的转换过程，只需几分钟甚至几十秒即可完成，这一成就得益于底层技术基石——NVIDIA的强大GPU算力。 COZE平台作为我们方案的核心，其价值体现在流程编排、并行处理和API化与应用搭建三个方面。流程编排提供了可视化界面，使我们能够轻松地将不同的AI能力（如LLM、文生图、数据库等）编排成自动化流程，从而加速我们的工作效率。并行处理支持并行节点，这是我们实现效率倍增的关键。此外，一键将工作流发布为API，并提供了低代码建站能力，极大地加速了我们从“技术方案”到“可用产品”的进程。 回顾整个参赛过程，我们最大的收获是完成了一次从“AI工具使用者”到“AI体系构建者”的思维转变。我们坚信，AIGC的未来在于“人机协同”。AI将成为创作者的“最佳副驾”，而创作者的定义，也将从“手艺人”进化为“AI的导演与产品经理”。我们的方案，正是朝着这个方向迈出的一小步。