2026年的智能视频工作流：当下视频是如何真正制作的

在2023年，做一支60秒的品牌视频意味着写脚本、买素材库授权、请配音、拉一条剪辑时间线，然后大概熬一周夜。到了2026年，同样的视频只需要一份简报、几次模型选择，一个下午就够。瓶颈从“我能拍出这条镜头吗？”转移到了“我到底要哪条镜头？”

这是一份关于“2026年AI视频工作流”的实操走查——一个独立创作者或两人小组真正跑的流水线：从光标闪烁的简报，到上线于六个平台的多语种版本。不是市场数字，而是装配线本身。

如果你想看这场转变背后的宏观数据——采用率、模型份额、格式分布——可以把这篇作为姊妹篇来读：the state of AI video in 2026。这篇讲的是你亲手要做的部分。

要点速览

- 2026年的工作流以简报为先、并且对模型敏感：按镜头选模型，而不是按项目选一个工具。

- 代理式规划把分镜、模型选择与生成三步合一——手动精修只留给你最在意的镜头。

- 难点已从“能不能生”变成“能不能连”（人脸、光线、声音的连贯性）；用参考图、固定种子、统一头像/声音来解决。

- 本地化是最后一道工序，不是重拍——一版英文母片可变20种语言，通过配音与翻译完成。

第一步：简报仍然是真正的硬功夫

AI没有取代“你知道自己要什么”这件事。模糊的提示只会产出模糊的片段，你会在反复渲染中消耗时间。所以流程仍从老地方开始——一份扎实的简报。

在动用任何模型前，先写下这四点：

• 任务目标。 这条视频是做什么的？6秒广告钩子和90秒讲解片的写法完全不同。
• 镜头/节拍。 粗略列出节拍。“产品在桌上，双手打开，Logo特写，人物反应。”哪怕三个节拍也胜过一大段空话。
• 视觉风格。 电影感与层次？明亮平直？手持还是固定？这会直接影响后面的模型选择。
• 发布格式。 YouTube横版，还是Reels和TikTok竖版？现在就定——它会改变每个镜头的构图。

这10分钟能省下你30次渲染。2023年简报是给外包写的；2026年简报是给模型喂的。要求一致，但回报更快。

第二步：按镜头选模型，而不是按项目

这是一种最大的思维转变。你不再把自己绑在一个工具上。你只绑定一份“简报”，然后把每个镜头路由给最合适的模型。

2026年的一支60秒成片，可能会用到三种模型：一款负责电影级开场镜头，一款负责快速迭代的B-roll，一款负责说话头像段落。每个模型都有“性格”——物理与运动的真实感、对提示词的服从度、以及让你等待多久。

• 电影感、高保真“英雄镜头” 交给旗舰级拟真模型（Veo、Sora）。渲染时间更长，但它们托举的是你最关键的画面。
• 快迭代的B-roll与过场 交给更快的模型，你可以便宜地烧五条Take再挑最好的一条。
• 说头与讲解段 用AI头像配克隆或库存声音，而不是纯文本转视频——口型更稳，信息传达更可靠。

权衡几乎总是“速度 vs. 保真”。在把镜头交给昂贵模型之前，先弄清你到底在等什么——我们的渲染时长基准测了各模型的真实生成时间，帮你规划当天下午。而你也可以浏览AI模型，把模型长处逐一匹配到简报里的每个节拍。

第三步：代理式规划 vs. 手动精控

这正是2026年与此前所有年份的分水岭。把简报变成素材有两条路，高手两条都用。

代理式路径。 你把整份简报交给AI做视频策划——它把你的想法拆成场景，写到镜头级的提示词，选模型，生成片段，并装配出第一版。你描述结果，它跑完整条流水线。Vivideo的agentic chat正是这样：告诉它“为咖啡订阅做一条45秒竖版上新视频，节奏轻快”，它返回的是“已规划、已生成、已组装”的草稿，而不是某一条孤立片段。这是得到可观看初稿的最快路线。

手动路径。 对那些扛起整条片子气质的镜头——英雄帧、Logo揭示、观众记住的人脸——你要切换到手动精控。自己写提示词、精挑模型、设定种子、调参数，一遍遍渲染直到对味儿。

2026年的工作流不是“代理式或手动二选一”。而是：80%需要“存在即可”的部分交给代理式；20%“必须完美”的部分交给手动。让代理把骨架立好，然后亲手打磨要紧的镜头。

第四步：分层生成——主镜头、B-roll、头像、声音

有了计划，就分层生成，而不是一股脑儿。把它想成四条轨。

• 主镜头。 你的分镜节拍。每条最好生成两三条Take，给剪辑留选择。虚构场景用文本转视频；有产品照或参考帧要动起来时用图像转视频。
• B-roll与切换。 连接组织的“筋膜”——纹理、转场、环境动感。用快速模型批量便宜地产，做十条用五条。
• 头像。 任何对镜说话的段落，用统一的AI头像都比每次新生一张脸强。全片同一个头像，视频才像一个整体，而不是拼贴。
• 配音。 用AI声音按脚本生成，或克隆你自己的。让声音去匹配头像的口型，而不是反过来——先出声音，再按它排视觉节奏。

能把声音和头像一起生就一起生，这样口型同步是“自带”的，而不是事后修。过去的流程是衣柜里录VO，再祈祷能跟剪辑对上。现在声音和人脸来自同一条指令。

第五步：组装，并为“连贯性”而战

没人提醒你的真相是：到了2026年，生成容易，难的是“连贯”。每条镜头都是独生的，如果听之任之，人物夹克色会跳，光线会跳，声音音色也会飘。

连贯性就是新的手艺。你要有意识地去解决：

• 锁定参考。 同一主体出现在多个镜头时，给每条都喂入同一张参考图或同一段人物描述。从一张母帧做图像转视频，能在多切换里保持产品或人脸一致。
• 复用种子与头像。 固定种子能稳定造型在多次Take之间不跑偏；统一头像身份能让整片中的“人”保持一致。
• 只用一条声音。 不要按场景各自去生配音——渲染一整条连续配音，再按它来砍视觉。
• 最后统一调色。 成片上一层轻量的色彩校正，能把不同模型在光线上的细微分歧抹平。

然后开始组装：把Take丢上时间线，按配音修剪，在切点上铺B-roll，整条回看。这一步仍像2023年的剪辑——很好，因为这正是你“品味”显形的地方。

第六步：把本地化当成最后一跳，而不是重拍

2026年工作流的最大杠杆在于：一条母片可变二十条。不是为每个市场重拍，而是本地化。

英文母版定剪后，跑一遍配音与翻译：配音改为目标语言，头像口型重新同步，片中文字替换。过去每个区域是一条独立生产线，现在是导出时的一个选项。

这也是小团队能打出越级战绩的原因。西语、阿语、越南语的边际成本以分钟计，而不是再来一套拍摄。把本地化放在最后、在母片完美之后做，这样你是在翻译“成品”，而不是把一个错误扩散到二十种语言。

第七步：分发到平台——重构画幅而非重渲染

最后一公里是投递，受格式驱动。你的横版母片需要一个竖版兄弟去TikTok和Reels，也需要一些方版供特定Feed，还要为广告剪短钩子。

这里的正确做法是“改版式，不重生成”：

• 重构画面，不重做镜头。 用裁剪与重构把现有镜头改成竖版，而不是再烧新渲染。你在简报阶段就定了构图，正是为此做铺垫。
• 按平台剪钩子。 广告用6秒开场钩子，Shorts用15秒版本，YouTube发完整版——都从同一条组装时间线来。
• 按规范导出。 各平台的分辨率与纵横比在导出时逐一匹配。

然后发布。整条链路——从简报到上线、含本地化与多规格——现在一个人一个下午就能跑完；而在2023年，这是三个人一周的活。

真正变了什么，接下来怎么做

退后看对比非常鲜明。2023年的工作流是“采集受限型”：你把时间花在找素材、买授权、约配音、跟时间线摔跤上。没有生成，生产本身就是全部工作。

2026年的工作流是“决策受限型”：素材无限且即得，你的时间花在选择上——写对简报、各镜头选对模型、代理式还是手动、以及跨镜头的连贯性。技能从“操作工具”上移到了“指挥工具”。如果你想看这场迁移背后的数字，AI video statistics展示了市场加速的幅度。

你的下一步很小：拿一个真实简报——本来会外包的那种——跑一遍这条流水线。把粗想法交给agentic chat拿第一版，然后把你最在意的那条镜头手动精修。你会立刻感到：2026年的工作流在哪些环节替你省时，哪些地方仍需要你的品味。就是这条回路。重复，直到形成肌肉记忆。

执行摘要

2026年初的AI视频创作版图由三股力量定义：爆炸式增长、全球大众化，以及模型的快速整合。短短三个月内，Vivideo 平台已为来自 220 个国家、使用 24 种被检测提示语言的用户处理了超过 120,000 笔视频生成订单。

数据表明市场正在迅速成熟。文本转视频流程占全部订单的 65.7%，而图像转视频占 32.6%——这一亮眼比例显示创作者愈发希望对起始画面拥有更精细的掌控。在模型层面，Google 的 Veo 3.1 以 96.4% 的份额几近全场统治，OpenAI 的 Sora 2 仅为 2.0%。

月度订单量从 2025 年 12 月的 12,000 飙升至 2026 年 1 月的 62,000——单月实现 5x 增长。2026 年 2 月目前已达 46,000 笔，且当月仍在进行中。

格式偏好揭示了平台正在趋同：横屏（16:9）以 52.8% 领先，竖屏（9:16）紧随其后达 43.7%。方形（1:1）几乎消失，接近 0%。“一招通吃”的时代已结束——创作者从生成之初就为特定分发渠道定制内容。

方法论

本报告基于 Vivideo 的 AI 视频生成平台的匿名、聚合化平台分析数据。数据集涵盖：

• 120,000+ 笔视频生成订单
• 205,000+ 名注册用户
• 220 个国家/地区
• 用户提示中检测到 24 种语言
• 时间范围：2025 年 12 月至 2026 年 2 月 23 日

所有数据均反映真实的平台使用行为。提示语言检测由算法完成。用例分类（AI 生成视频、虚拟人/头像、图像动画）基于下单时所选产品功能。内容审核统计来自对被标记内容的内部专项分析。本报告未使用任何可识别个人身份的信息。

关于完整性的说明：由于发布时 2026 年 2 月尚未结束，2 月数据为部分样本。所有 2 月数字应视为下限估计。

人们在创作什么

理解什么用户在创作，有助于揭示 AI 视频工具的核心价值主张。我们依据所选生成流程将全部订单划分为三类用例。

完全由 AI 生成的视频（88.2%）的主导地位，印证了生成式 AI 的核心承诺——从无到有（或基于简单提示）创造内容——正是吸引用户使用平台的关键。这与更广泛的行业叙事一致：人们希望用秒级而非小时级，从想法直达视频。

占比 7.1% 的虚拟人视频是一个有意义的细分领域，尤其适用于商务沟通、在线教育和营销等场景。4.7% 的图像动画则服务于希望为现有视觉资产注入生命的创作者——如产品照片、插画，或来自 Midjourney、DALL·E 等工具的 AI 图像。

对于正在探索这些流程的创作者，Vivideo 提供了专用的文本转视频、图像转视频工具，以及支持多种创作模式的一体化AI 视频生成器。

人们如何创作

除了用例之外，创作的“如何”——输入形态与模型选择——揭示了创作者行为的更深层规律。

输入形态：文本 vs. 图像

文本转视频仍以 65.7% 占比成为主流创作模式，原因在于其易用性：任何人只要有想法，输入提示词即可生成视频。无需设计技能、素材库，甚至不需要相机。

不过，32.6% 的图像转视频同样值得关注。几乎每三位创作者中就有一位会先提供参考图像作为起点。这标志着用户行为正在成熟——大家认识到提供视觉参考能带来更可控、更高质量的结果。这也指向一种工作流：AI 图像生成器（Midjourney、Flux、DALL·E）作为“第一公里”，而 AI 视频生成器完成“最后一公里”。

模型偏好

模型版图清晰地呈现出加速整合的态势。Google 的 Veo 3.1 拿下了 96.4% 的所有生成订单。 这近乎垄断的格局源于多重因素：更优的输出质量、通过 fal.ai 推理基础设施带来的有竞争力的价格，以及更强的提示遵循度，减少了重复生成的需求。

OpenAI 的 Sora 2 仅占 2.0%——考虑到 OpenAI 的品牌知名度，这一表现偏低。原因可能包括价格压力、可用性限制，或在真实使用中相较 Veo 3.1 的质量差距。

在基础设施层面，服务商的分布与模型偏好基本一致：fal.ai 处理了 89.5% 的生成请求（为 Veo 3.1 提供推理），而 HeyGen 占 10.5%（主要用于虚拟人视频）。这种双提供商架构反映出当前不同模态需要差异化的专业基础设施。

格式趋势：画幅比例与时长

格式选择揭示了创作者的分发意图。数据勾勒出一个在传统与社媒优先格式之间分化的市场。

画幅比例分布

横屏与竖屏几乎齐头并进，是本报告最重要的发现之一。竖屏视频（9:16）达 43.7%，与横屏仅一步之遥——两年前这几乎难以想象。方形视频的式微同样耐人寻味——即便是普及 1:1 的 Instagram，也已随 Reels 转向竖屏。

对 AI 视频创作者而言，这种分化意味着双轨分发策略：专业与长内容仍以横屏为主；社交与发现驱动型内容则转向竖屏。

时长偏好

时长数据显示出“双峰”分布。最受欢迎的是12 秒（30.1%）——这也是多数模型可用的最长时长——表明用户希望每次生成获取尽可能多的内容。第二受欢迎的是4 秒（29.2%），适合快速试验、社媒短片与迭代式提示测试。

8 秒的甜蜜点（23.3%）介于两者之间：足以讲述微型故事，又能控制成本。6 秒视频的相对低采用率（6.6%）说明用户更倾向于两端——要么最长，要么最低成本。

AI 短视频的崛起

当我们把时长与画幅比例数据结合起来，一个清晰的叙事浮现：AI 视频创作正被短视频内容革命所塑造。

看数据：43.7% 的视频为竖屏，且59.2% 不超过 8 秒。这一交集——短且竖的视频——正对应 TikTok、Instagram Reels 与 YouTube Shorts 主导的内容形态。

近 6 成 AI 生成视频时长不超过 8 秒，反映出创作生态正围绕社交媒体的注意力跨度优化。

这对行业意义深远。AI 视频生成并非取代传统视频制作——它正在创造一个全新的、一次性且高频的视觉内容品类。过去每周发布 3 条视频的社媒运营，如今每天可以发 3 条；过去为一条 TikTok 视频耗时数小时的创作者，现在能在一个下午迭代出数十个概念。

成本结构同样被颠覆。以当前定价，生成一段 4 秒的 AI 视频仅需“几毛钱级别”。与之相比，素材库授权每条 $50–$200，外包视频剪辑 $50–$150/小时，专业拍摄制作 $1,000+ 每分钟。AI 视频无需达到好莱坞水准——它只需达到社交媒体信息流的质量门槛，而现在已经做到了。

全球覆盖与语言分布

数据最引人注目的维度之一是其全球多样性。来自 220 个国家 的用户在平台上生成了视频，提示词中检测到 24 种不同语言。

英语以 47.3% 领跑但未形成统治。这一点颇为不凡——在许多西方构建的 SaaS 平台上，英语常占 70–80% 的使用量。Vivideo 更分散的分布表明其在非英语市场获得了真正的牵引力。

越南语占比 23.1% 是最突出的发现。几乎每四条提示就有一条使用越南语，使其以显著优势成为平台第二大语言。这反映了东南亚生成式人工智能内容创作的爆发式增长——当地年轻、数字原生的人群正在以快于许多西方市场的速度采用生成式 AI 工具。

阿拉伯语占 11.4% 也是重要信号。MENA 地区对 AI 视频工具的拥抱，表明阿拉伯语视觉内容创作存在尚未满足的需求——这一市场长期被西方创意工具所忽视。

由 18 种语言构成的长尾（俄语、土耳其语、德语等）再次印证了一个关键洞察：AI 视频创作是全球现象，而非硅谷潮流。

跨平台的 AI 视频使用

平台访问模式揭示了用户在日常工作流中如何使用 AI 视频工具。

网页端访问的压倒性占比（96.6%）印证了 AI 视频创作主要仍在桌面环境完成。这合乎直觉：撰写提示、审阅生成结果、不断迭代与下载输出，都更适合更大的屏幕与桌面级输入方式。

不过，3.4% 的移动端使用不应被忽视。随着移动端界面优化与生成速度提升，这一早期采用行为可能显著增长。智能手机是视频被“消费”的主要场所；只是时间问题，它也会成为 AI 视频“创作”的可行平台。

AI 视频的内容安全

负责任地部署生成式 AI 需要坚实的内容审核体系。我们对生成内容的分析，为 AI 视频行业所面临的安全挑战提供了一个观察窗口。

约有 9% 的生成内容 被我们的审核系统标记为可能不当——这一比例与其他生成式 AI 平台相当，同时也凸显持续投入安全建设的必要性。

这约 9% 的标记率涵盖多种情况，从轻微的暗示性内容到更明显的政策违规。需要指出，“被标记”并不等于“交付给用户”——许多内容在交付前即被拦截，用户从未接触到。

与文本或图像生成相比，AI 视频的内容安全更为复杂：视频可能以无害开场，却在后续画面逐帧滑向问题领域。时间维度的审核——跨越整段片子的分析——远比单帧检测更为复杂。

行业正积极投入这一领域。Vivideo 采取多层次的审核体系，结合模型级安全过滤、生成后内容分析与用户举报机制。随着 AI 视频质量提升与时长延长，审核技术也必须同步进化。

增长轨迹

2025 年末至 2026 年初，AI 视频的增长堪称非同凡响。

*2026 年 2 月为部分数据（截至 2026 年 2 月 23 日，月份仍在进行中）

数据本身已说明一切。从 12 月到 1 月的 5x 飙升，正是平台进入拐点的指数型曲线。这并非由某个爆款瞬间驱动——而是跨地域、跨用例、跨用户群体的广泛采纳共同推动。

从 2025 年 12 月的 12,000 单到 2026 年 1 月的 62,000 单——环比增长 417%，标志着 AI 视频已跨越关键采纳门槛。

2 月的 46,000+ 订单（仍有剩余天数）表明平台在高位持续，而非一次性峰值。若 2 月收官接近 1 月水平，将进一步确认增长是结构性的，而非季节性的。

多重因素可能推动了这轮加速：模型质量提升（Veo 3.1 发布）、大众对 AI 视频能力的认知扩散、单次生成成本下降，以及创意行业整体对人工智能的加速采用。

关键结论与展望

数据给出的结论

1. AI 视频已成主流。 覆盖 220 个国家/地区的 205,000+ 用户不再是早期采用者市场，而是一款全球性的创作工具。
2. 文本转视频是入门，图像转视频是进阶。 新用户从文本提示起步；成熟创作者转向图像引导生成以获得更强控制力。
3. 竖屏是未来的主流格式。 随着 43.7% 仍在上升，9:16 很可能在 2026 年内超过 16:9，受益于短视频社媒的持续增长。
4. 模型整合正在发生。 Veo 3.1 的 96.4% 份额表明，在 AI 视频领域，模型质量差距会带来“强者通吃”的格局。
5. 全球南方走在采纳前列。 越南语、阿拉伯语、土耳其语与俄语提示总量已超过其他非英语的西方语言，挑战了“AI 工具主要是西方现象”的既定看法。

2026 年余下时间的预测

1. 到 2026 年 Q4，Vivideo 上的 AI 视频生成月订单将突破 1 million，受益于更长时长能力、质量提升与持续降本。
2. 竖屏将超越横屏，在 2026 年年中成为 AI 生成内容的默认画幅比例。
3. 图像转视频将提升至 40%+ 的订单占比，随着多步 AI 工作流（图像生成→视频生成）愈发顺滑。
4. 移动端创作将达到 10–15% 的流量，伴随平台对移动端优化界面的投入加大。
5. 内容审核将成为关键差异化能力，因为全球监管对 AI 生成媒体的审查持续加码。
6. 新的模型进入者（来自 Meta、Stability AI 与中国实验室）将挑战 Veo 的主导地位，市场或将再度分化。

AI 视频创作产业正处于拐点：工具已足够好，成本已足够低，需求已足够全球化，足以支撑指数级增长。问题不再是是否由 AI 改变视频创作——而是速度有多快。

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