2025年6月23日星期一

震惊!只用两张图,AI直接生成真人演示视频,产品还能动!

如果你是搞电商的、做短视频内容的、运营AI工具的,那今天这篇文章你一定要看到最后。为什么?

如果你是搞电商的、做短视频内容的、运营AI工具的,那今天这篇文章你一定要看到最后。

为什么?因为你即将见证一个新物种的出现——它不是视频生成工具的"plus版本",而是直接把"人+产品"的演示视频,一次性做到像真人拍的一样自然流畅。
它的名字,叫做 DreamActor-H1


这不是什么虚无缥缈的AI"魔法",而是一个融合了Diffusion Transformer(扩散模型+Transformer)架构、3D运动建模、多模态输入和视频一致性控制的大杀器——一句话概括就是:

👉 用两张图片(人 + 产品)就能自动生成高保真真人演示视频,完美保留外貌和产品细节,还能自然对上动作,举手投足之间都是"会卖货的AI"。


AI卖货的"卡点",DreamActor-H1是怎么越过去的?

在AI生成视频这块,很多人都经历过以下"梦碎时刻":

  • 人脸扭曲、衣服糊掉、Logo消失;

  • 明明是要"拿杯子",结果手指穿模,杯子飘在空中;

  • 连续帧之间跳动明显,看起来像幻灯片放映。

这些问题说到底,就是三个关键能力没做好

  1. 人和产品的身份保持(Identity Preservation)

  2. 物理空间关系理解(Spatial Interaction)

  3. 视频的时间一致性(Temporal Consistency)

而DreamActor-H1,用一套精心设计的Diffusion Transformer框架,把这三个问题一锅端了。

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DreamActor-H1到底用了什么"高科技"?

看技术结构之前,先说一句它的核心价值观:不只是画面要好看,更重要的是"真实得像真人拍的"。

来,我们逐个击破。

一、Seaweed-7B:大模型做视频的新路子

DreamActor-H1底层用的是Seaweed-7B模型,一个约70亿参数的视频扩散模型。这不是生图的图像扩散,而是带有强视频连续感的时序扩散模型,适合生成动态内容。

二、三重注意力机制:把"人"和"物"都盯得死死的

  • 全局注意力(Full Attention):确保整段视频流畅有序

  • 参考注意力(Reference Attention):保留人脸、衣着、发型等外貌细节

  • 物体注意力(Object Attention):特别关注产品细节,Logo不会糊,纹理能还原

而这个"Object Attention",正是DreamActor-H1的杀手锏,它把产品作为一个"额外输入latent",让模型从头到尾都记得"我要演的是这个杯子/这瓶护肤品",不搞混。

三、3D人体+产品定位=动作精准演示

DreamActor-H1用了3D身体骨骼模板+产品Bounding Box,提前计算好"手应该伸到哪""产品摆放在哪",从而实现非常自然的动作对位。

你可以理解为,它提前排了个走位图,然后让AI演员"对点演出"。

四、结构化文本+视语引导=更稳的3D一致性

还有个容易被忽略的细节:DreamActor-H1用了结构化文本描述人和产品,再通过VAE(变分自编码器)把图像做编码,引导生成更有语义稳定性的视频,哪怕你视频转个小角度,3D细节也不会乱飘。

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对比SOTA,DreamActor-H1是不是在吹牛?

我们直接看实验对比结果。对比目前主流的视频生成框架(如Pika、Runway、AnimateAnyone等),DreamActor-H1在三个方面都稳稳拿分:

  • ✅ 人脸、产品细节保留最好

  • ✅ 手势与物体位置对位最准确

  • ✅ 视频帧间最连贯、最像真人拍摄

甚至在多人体、多产品复杂场景下,它依然能保持高度稳定输出,这一点在真实营销场景中极其重要。

而且在多样性测试中也表现良好——不同性别、不同肤色、不同产品品类它都能Hold住。


用途不仅是"种草视频",而是未来的AI虚拟人基础设施

不要把DreamActor-H1仅仅看作一个"拍短视频的模型",它的真正潜力,在于它能变成一个:

  • ✅ 个性化电商视频生成引擎

  • ✅ 品牌数字人内容生成后台

  • ✅ 社交虚拟形象与产品互动模板

  • ✅ AI导购直播的"演员发动机"

想象一下,当淘宝/亚马逊/小红书电商平台接入DreamActor-H1,每个用户上传一张照片,就能自动生成"我亲自试用某产品"的演示视频,这个转化率还不翻天?

再延伸一步,你甚至不需要真人了,虚拟主播带货、AI角色带货,全部都能用DreamActor-H1生成内容。

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一些小插曲:数据集与伦理注意事项

值得一提的是,为了训练这个模型,DreamActor-H1团队自制了一个大规模多类增强数据集,同时还通过Seedream 3.0合成了所有的人物图像,最大程度规避了版权和隐私问题。

甚至连真实品牌产品都做了Logo替换处理——这说明团队是认真想把这套技术落地到商业化的。

DreamActor-H1,会是AI内容商业化的"引爆点"吗?

在生成视频的这条赛道上,我们已经看过太多"画面炫、实用性差"的工具。而DreamActor-H1,是少数真正能把"技术+落地"做融合的。

它不是为艺术创作而生,它是为**"会卖货的AI"**而来。

如果你是做AI视频、电商内容、数字人IP、甚至是创作者工具开发,那DreamActor-H1可能就是你等了很久的那一块拼图。

想了解更多AI视频内容创作技术与落地案例,欢迎持续关注本公众号,我们将持续带来前沿工具解析与实战干货!

官方介绍:https://submit2025-dream.github.io/DreamActor-H1/
论文:https://www.arxiv.org/pdf/2506.10568

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