AI广告视频生成实战：从Gemini与豆包的模型差异到工作流优化

一位开发者在社区发帖探讨了如何利用全流程 AI 技术制作商业广告视频。受限于缺乏实体拍摄道具，该用户尝试构建了一套基于大模型的自动化工作流：首先利用 GPT 根据产品特性撰写分镜提示词，随后调用 Gemini 模型将提示词转化为结构化的 JSON 格式数据，接着生成分镜图片，最后结合图片与描述词输入给字节跳动的“豆包”模型生成最终视频。该用户反馈，在提示词相同的情况下，Gemini 的生成质量不如豆包，且目前的成品被评价为“像产品展示而非广告”，缺乏商业大片应有的叙事感与视觉冲击力。为此，该用户计划尝试引入“即梦 Seedance 2.0”工具进行优化，并寻求社区对去水印工具及脚本改进建议的指点。这一案例直观展示了当前利用 Gemini、豆包等主流模型进行商业化视频创作的具体路径与面临的落地挑战。

事件分析

💡 核心观点：AI视频生成实现了从零到一的突破，但要从单纯的产品展示进化为具备商业叙事的广告大片，仍需依靠提示词工程与导演思维的深度耦合。