实测纳逗 Pro：能做专业影视级内容的AI平台长啥样

专业影视级 AI 内容创作，不只是改善抽卡效率。

这个春天，谁的社交媒体，还没有被各种小猫炒菜、小狗做播客，酱板鸭救狐狸的 AI 视频刷屏？

魔性视频爆火的背后，AI 视频也已经跨过从能不能用到好不好用的关键节点。

能否实现稳定产出高质量可直接商用、达标影视级甚至院线级标准，能否真正切入专业影视创作链条，深度适配专业级影视制作全流程，补齐当下行业空白，成为了这一阶段新的行业命题。

相应的，行业话语权，也逐渐从模型方，转移到了更了解影视行业本身，更懂审美，以及拥有丰富资源调度能力的专业影视公司以及平台方手中。

3 月 30 日，爱奇艺正式官宣发布的专业级影视制作平台纳逗 Pro，正是其中代表。通过将行业领先基座模型与爱奇艺深耕多年的影视内容制作经验深度结合，纳逗 Pro 直接将目标对准了电视剧、院线级内容从剧本生成、分镜设计到成片输出的创作全流程。

那么，纳逗 Pro 究竟体验如何？以下是我们深度测试的过程。

AI 如何打破专业内容生产的重资产壁垒

知名影视出品人、制片人郑林曾这样复盘过去影视行业的痛点：为一场日出光线，剧组几百人等三天；为三秒爆炸镜头，后期渲染两个月；美术部门为虚构城池打磨数月，影视行业百年以来都是重资产、长周期、高度依赖物理配合。

但在纳逗 Pro 里，我们通过一句精准提示词就能实现接近专业影视级的画面。还能自由接入爱奇艺自研奇智大模型，以及即梦、可灵、Vidu、海螺、Wan 等主流大模型最新版本，完成文、图、音、视频全模态生成。

接下来，我们重点测试一下 AI 对复杂场景的影视级还原情况。过去影视行业一直有一个调侃，横店一下雪，必出爆款，只可惜，横店几年都不会下一场雪。所以，我们打算参考《甄嬛传》《步步惊心》的雪景名场面，生成一条视频。

在上传了 AI 辅助生成的角色参考图后，我输入提示词：少女站在高大宫墙边的红色梅花树下，漫天大雪，眼中带泪，鼻尖微红。昂着头，轻声说，我想改变这一切，却促成了这一切。景别中景，镜头顺时针旋转俯拍。

生成的视频里，角色台词、背景配乐、大雪场景、略带哭腔的音色完美贴合情绪，画面质感完全是专业级水准。

更绝的是工作台中首尾帧能力带来的完整镜头衔接力：我用上一段视频的尾帧作为下一段的首帧，生成同款场景下人物低头内心独白的画面，让镜头从远景俯拍缓缓推进成近景平拍。可以看到，整个过程中，人物、背景高度统一，没有丝毫割裂感。

接下来，我又增加了难度，让镜头跟随视线拉远完成画面主角的切换。这里我故意选了三个人并排走路，并让其中一个回头又转身。

镜头随着她的眼光远远望去，是一群人（一个是身着红色官袍、乌纱帽的男生，一个带着玉头冠的老人，和一个与她长得很像的女生）在大雪中朝她远去的背影。其中那个与她长得很像的女生，转头挥手，笑着喊了一声姐姐再见，然后扭头回去继续向前，大雪中这群人的身影逐渐消失。

这里比较惊喜的是，即便提示词写的是笑着挥手，模型却读懂了告别背后的怅然与哀伤，自动补充了雪地脚步声、人物情绪，镜头随目光拉远切换主体的过程，逻辑也非常丝滑。可以说，视频去掉 AI 水印后，几乎无法分辨实拍与 AI 生成，能够以假乱真。

但如果只把纳逗 Pro 当成根据提示词、根据图片生成视频，就有些太小看了它的专业内容生产能力。

告别抽卡式试错，

普通人也能生成大片质感画面

普通 AI 视频工具的通病很明显：提示词写得再精细，生成结果依然靠运气，运镜、构图、叙事连贯性等专业技巧，普通人仅靠自己有限的表达能力，很难让 AI 生成影视级标准内容，更别说支撑长视频的生成。

毕竟，要实现这些，需要对影视行业的深度理解与资源沉淀。

深度体验纳逗 Pro 一周多时间后，我最大的惊喜在于，它真的懂镜头语言了，除了能让画面动起来，还懂得特写、远景的切换逻辑，用运镜营造情绪呼吸感，画面不仅完全贴合影视拍摄真实需求，连景别、构图、镜头时长、音效配乐都精准匹配。

针对专业镜头语言的描述，纳逗 Pro 推出了素材泛搜智能体。创作者用自然语言描述需求后，纳逗 Pro 会依托爱奇艺的影视版权素材库，提供专业的镜头、场景、角色参考，以及相关素材的专业提示词参考。

比如这里，我想把小美人鱼故事改成一个影视版，重点刻画小美人鱼长出双腿之后上岸的场景。至于该怎么做画面布局，拍摄技巧组合，完全不用我来绞尽脑汁的思考，通过素材泛搜的参考入口，输入「女主角躺在海边」，就可以看到古装剧中有类似的画面，并且系统已经写好了居中画面的提示词：

白裙女青年倒在浅滩的岩石上，显得虚弱无助。白裙女青年身穿白色古装，以近景居于画面中心，侧卧在水中，面部贴着岩石，双眼紧闭，神情虚弱。固定镜头，自然漫反射光线，整体色调偏冷，氛围凄凉、无助，古装剧情风格。

不难看出，这份提示词几乎是影视工业标准的专业指令，从景别、运镜、布光到叙事节奏，都能精准控制。接下来，我只需要将其略作改写：

@ 小美人鱼人类形态，倒在浅滩的岩石上，显得虚弱无助，身穿白色连衣裙，以近景居于画面中心，侧卧在水中，面部贴着岩石，双眼紧闭，神情虚弱。固定镜头，自然漫反射光线，整体色调偏冷，氛围凄凉、无助。

根据精准的提示词指令，AI 就能产出画面还原度拉满，海浪拍打岸边、湿掉的裙子、眼角泪水等细节全部精准呈现，氛围完全贴合预期的专业效果。

专业党福音：美术、视效、分镜 agent，

解决专业内容生成壁垒

除了视频内容生成，针对常见的编剧、美术、分镜、视效环节，纳逗 Pro 也推出了专门的智能体。

比如，AI 视频生成的通病之一就是正面相对正常，但人物转身或者运动，就会出现侧脸、背影崩坏。纳逗 Pro 通过美术智能体直接解决了这个问题，我们可以一键生成人物正面、全身、背景多角度形象。

比如这里，我想让它生成一个拿着剑的古代中年男性，AI 细节图里，连拿剑左右手、背包位置这类细节都能精准还原。

但仔细观察后，我发现男主角身后的背包造型有些违和。接下来我会在画布中，不断做细节调整。这里有一个小技巧，画布中的图片编辑功能，纳逗 Pro 提供了很多精细的能力选项，如果我们想要修改、抹除小细节这种小范围调整，可以用消除 / 扣除工具可以做到手工级别精细控制；如果需要大的造型改动（比如在第八稿中去掉书包），直接用重绘更高效。

在这个过程中，使用平台的画布功能记录每一次微调过程的好处在于，避免改到第八版之后，（甲方）还是觉得还是原版更好看，但是素材管理混乱找不到原始素材的尴尬。

类似的，人物、场景、道具、分镜都能用这种 agent 结合画布的方式做过程管理。所有细节画面定稿后，我们最后可以再通过融图的方式，将它们作为视频生成的参考。

以下是我把生产的背景、人物三视图、道具图融图之后生产的视频内容

这种所有画面细节精细管理的生产方式，在制作一个短片的时候可能看不出什么优势，但是当我们需要生产一个连续的剧集，所有要素需要跨视频保持一致的时候，它能帮我们彻底解决 AI 生成前后不统一的顽疾：比如以下几个视频中，可以看到地砖的纹路、积雪消融的位置、梅花的造型，女主角的簪子、手帕、玉佩，都保持了完全一致。

可以全产业链协作的 AI，

才是专业影视级 AI

以上展示的案例，会更偏向于摄影、美术、灯光、道具环节的纯视频、图像生成。

但真正的影视工业级 AI 产品，应该能服务上到编剧、导演、制片，下到灯光、美术、选角的方方面面，帮助他们用 AI 提效。

在纳逗 Pro 中，对编剧来说最好用的功能当属编剧智能体，借助编剧智能体，我上传了童话《小美人鱼》的完整故事之后，AI 会自动帮我将其改编成标准剧本的形式，剧情梗概、人物设定、场景设计、道具搭配，标准格式剧本一应俱全。

完成剧本生成之后，剧本写的到底怎么样？接下来，剧本评估智能体，会完成剧本整体质量以及市场接受度的评估，并对人物互动关系、大场景数量、场景复用统计等情况进一步细化，让制片人在项目正式开始前，就对拍摄周期、项目影响、大致的成本投入有一个相对精准的预估。

另外，在编剧智能体中，AI 除了评估工作量之外，还会给出内容质量与修改建议，整体来说，AI 给出的建议还是非常专业且具备可操作性的。

当然，除了自创剧本，我们还能直接根据已有 IP 做改编。目前爱奇艺 IP 库覆盖剧本、小说、漫画及影视作品，支持创作者 AI 影视化、二次改编，及长剧改编为中短剧等创作形态。通过纳逗 Pro，他们可以直接提起申请，寻求 IP 开发合作。

完成剧本创作与修改后，接下来，对导演以及制片来说，对拍摄进度的精准把握是重中之重。在工作台中，AI 会根据上传的剧本自动提取其中的关键人物主体，并生成对应形象，接下来，我们还可以在分镜控制环节，一目了然的看到每一集，以及每一集不同分镜的拍摄方式、台词等细节。

通过以上智能体的能力串联以及工业化的视频内容生产能力，不难发现，纳逗 Pro 是全行业第一个把影视创作的全流程（从素材参考、提示词优化，到精细化调整、专业镜头生成，再到 IP 库开放）都做了生产级落地的产品。它的产品能力，无论是画面质感、镜头逻辑，还是细节还原度，都完全可以实现以假乱真，应对短片、短剧等中短篇幅内容的创作上，已经绰绰有余。

而借助以上能力，AI 影视已经彻底走过能不能用的初级阶段，正式进入好不好用、够不够专业、生态是否建设完成的下半场竞争。

为了加速这一过程，据悉，纳逗 Pro 还会与爱奇艺号、分账系统深度打通，创作者的作品可直接进入平台分发，获得收益；创作者社区也很快就会上线。

届时，在创作端，是纳逗 Pro 帮助从业者将影视行业重资产、长周期、高门槛重工业生产模式，转化为更轻量、高效、可控的 AI 协同创作模式，降低内容创意的落地成本；在分发端，则是纳逗 Pro 的流量与分成加持，打通内容创作-收益的闭环。

而伴随 AI 对影视行业的改造，逐渐从单点的创作辅助，进化到深入串联起内容创作到分发运营的全流程，整个内容行业的真正爆发，才刚刚拉开序幕。

*头图来源：爱奇艺

文章来自于微信公众号 "极客公园"，作者 "极客公园"