免費的視訊AI，現在也能拿來拍修仙爽劇了？？？

你沒看錯，我們這就來展示一下免費視訊AI的效果。

一個修仙爽劇——《一覺醒來，整個宗門都不夠我打的》。

如何？是不是爽劇味兒一下子就上來了？

重點是，這不是我們手動拆分鏡、手動挑模型、再一段段拼出來的。

而它的背後，用的正是Agnes AI最新推出的視訊創作平台——Pavo。

簡單來說，Pavo是一款PC端AI圖片、視訊與短劇創作平台；更關鍵的，它是第一款不限時、真正免費可用的視訊、短劇、圖片創作平台。

而早在這個月初，Agnes AI就已經把全模態API免費開放給了開發者。這一次，它又進一步把創作流程本身也打包給了普通創作者。

那麼接下來，老規矩，一波實測走起~

一句話拍短劇，Pavo先幫你把活拆了

能生成視訊，這其實並非Pavo的重點，畢竟這事現在大家都已經司空見慣了。

真正有意思的是，Pavo把短劇創作這件事拆成了一條能跑通的工作流。

為了方便理解，接下來我們就手把手再做一個有趣的視訊——一支修仙防脫洗髮水廣告。

一位威嚴修仙掌門站在雲海山巔，白髮飄飄，身後萬劍齊飛。他準備念出霸氣台詞，突然發現自己頭頂被風吹得有點稀疏，表情瞬間慌張。下一秒，他拿出一瓶古風包裝的防脫洗髮水，畫風從嚴肅玄幻切到誇張廣告。洗完後，頭髮像瀑布一樣恢復，連飛劍都開始給他鼓掌。

Pavo的第一步，是先把一句話需求整理成製作需求卡片；它自動生成了標題、概梗、時長、畫幅、拆分鏡模式、視覺風格和補充說明：

在確認無誤之後，Pavo繼續往下拆。

包括角色設計、場景設計和核心道具設計；同樣是確認過後，Pavo會對應地生成圖片：

不過這一步Pavo生成的人物有些年邁，這時，我們就可以要求它做修改：

於是Pavo就對角色做了重新設計：

鏡頭1：雲海山巔，掌門迎風而立，仙劍林立。

鏡頭2：大風吹起白髮，露出頭頂稀疏，掌門慌張。

鏡頭3：掌門拿出古風防脫洗髮水，表情從慌亂變成自信。

鏡頭4：清水沖洗，頭髮重生，金色輪廓光打在髮絲上。

鏡頭5：掌門自信甩髮，飛劍為他鼓掌，完成離譜但完整的廣告收束。

第一次生成的視訊裡，部分鏡頭有分鏡序號和四宮格佈局殘留；有一段和前後鏡頭銜接不上；還有頭髮狀態、台詞細節不符合預期。

2、3的視訊要重新生成，視訊2有序號，而且和上一個視訊銜接不上；他的頭髮應該先是好的假髮，被大風吹跑了，才禿頭。分鏡3的視訊完全和分鏡不符，其他視訊不要動。

第二輪，鏡頭2改成大風吹過，掌門假髮被吹跑，露出發量危機；鏡頭3改成掌門拿出洗髮水，對鏡頭展示。

但對於這個結果，我們還是不太滿意，繼續提出修改建議：

2還是不行，他不是全禿，是禿了頭頂，並且人物要開頭就在說話,說這天下……還沒說完，意識到頭皮一涼，連忙驚慌失措地摀住頭皮，等、等等!本座的秀髮!3的台詞改成:”慌什麼!本座有神物在手!草本古方，固發養根，洗!發!水!”，5也重生吧，別冒出多餘的手臂。

最後，在全部生成結果確認無誤之後，Pavo便把5個鏡頭合成了約53秒的豎屏廣告片。

但有一說一，作為一句話起步、平台自動拆分鏡、自動出圖、自動生視訊、還能定向返工的短劇廣告demo，它已經足夠說明Pavo的核心價值：是在幫你組織一條創作流程。

這背後就是Pavo的短劇Harness，本質上是一套面向創作者的智能創作系統。

使用者不用自己研究複雜流程，也不用先拆劇本、想鏡頭、挑模型。只要輸入一句話，系統會先判斷你到底想做那類內容：搞笑發癲短劇、情緒劇情、反轉故事，還是宣傳片、廣告片這種傳播表達視訊。

然後平台通過多Agent協作，把任務交給不同專業角色。

有的負責理解創意和使用者意圖，有的負責生成劇情結構，有的負責拆成分鏡和鏡頭節奏，還有的負責結合不同模型能力，自動選擇更合適的生成方式。

比如角色一致性要求高的鏡頭，可以優先走參考圖或參考視訊方案；更強調效率和運動銜接的鏡頭，則可以採用首尾幀等方式完成。

平台裡還內建了一批面向短劇創作的Skills，用來做風格識別、結構最佳化、鏡頭調度、模型適配和結果調優。

說白了，Pavo在做的不是給你一個生成按鈕。它更像把短劇創作裡的導演、編劇、分鏡師、製片助理和模型調度員，塞進同一個工作流裡。

按照這個方式，我們又實測了一個有趣的案例——《PPT成精了》。

一個打工人深夜加班改PPT，已經改到第18版。凌晨兩點，電腦螢幕裡的PPT突然成精，開始自己吐槽老闆需求太飄、字型太亂、邏輯太散。打工人一開始被嚇到，後來和PPT一起聯手，把一份混亂匯報改成老闆看了沉默的“戰略級方案”。

當然，Pavo未必能一鍵替代專業影視團隊，但它起碼能讓一個自媒體博主、營運、廣告策劃，先把腦子裡的東西快速變成一個能看的版本。

並且從效果上來看，完全是可以在抖音、視訊號等短影片平台上hold住。

以及，再次強調一下重點，自研模型全免費！

看完這幾個case，一個問題就自然地冒出來了：

這麼高頻地試短劇、調人物、改分鏡、跑視訊，如果每一步都按商業API計費，創作者很容易還沒跑出成品，帳單先上頭了。

這也是Agnes AI這次最核心的背景。

自6月1日起，Agnes AI面向全球開發者和創作者無限期免費開放旗下核心全模態模型API，包括：

據統計，Agnes全模態模型單周呼叫量已經達到4.66兆Token！

其中，文字模型呼叫量達2.80兆，多模態模型（圖片、視訊等）呼叫量達1.86兆。

我們從這組數字可以看到一旦視訊、圖片、Agent這類高頻試錯場景的成本被打下來，使用者真的會開始瘋狂試。

免費API的意義，就是把試錯這件事變得可承受。

而Pavo則是更進一步。API解決的是底層呼叫成本，Pavo解決的是上層創作流程。

Pavo主要由Agent、圖片生成、視訊生成和劇情短片四個模組組成。使用者可以在Pavo內部選擇模型、調整參數，也可以讓Agent和智能模型路由幫忙決定該怎麼生成。

你生成的人物圖、場景圖、道具圖，可以直接被後續視訊生成呼叫，不用反覆下載、保存、再上傳。

同一個角色要連續出現在多個鏡頭裡，同一個商品要在廣告裡保持外觀一致，如果每一步都跨平台搬素材，創作會被大量瑣碎操作打斷。

Pavo可以根據任務類型、生成難度和畫面要求，匹配相應的視訊模型。

簡單常規場景，可以優先呼叫兼顧效果和成本的模型；人物動作、複雜運鏡、多鏡頭敘事等更難的場景，則可以調度更高性能的模型或更合適的生成方式。

使用者不用先研究“那個模型擅長什麼”，平台替你做一輪判斷。

它負責把需求理解、素材引用、模型呼叫、圖片生成、視訊生成、後續修改、成片輸出這些環節串起來。這也是為什麼我們在洗髮水廣告裡，可以針對2、3號鏡頭做局部返工，而不是整個項目推倒重來。

至於模型更新，Agnes-Video-2.5-preview本周內即將上線。

這次升級重點將包括生成速度提升、運鏡表現最佳化、物理規律還原增強、畫面多樣性提升、多參考圖生視訊/生圖，以及字幕亂碼問題改善。

過去一年，AI視訊一直在卷畫質，卷時長，卷運鏡，卷真實感。

這些當然重要。但真正落到創作者手裡，另一個問題會越來越突出：

你有了視訊模型之後，真的能穩定做出內容嗎？

畢竟短劇不是一個鏡頭，廣告也不是一張圖。

真正的創作流程裡，有主題、有角色、有場景、有節奏、有分鏡、有產品露出，還有無數次“這裡不對，再改一下”。

這也是Pavo這類平台的價值所在。

它把AI視訊從單點生成往連續創作推了一步。一個靈感進來，系統先理解內容類型，再拆劇情、做人設、定場景、出分鏡、選模型、生成圖片和視訊，最後繼續根據反饋調整。

這套流程聽起來複雜，但對使用者來說，入口反而很簡單。

輸入一句話，然後不斷補充自己的想法，Pavo會把背後那堆複雜流程全盤接住。

當然，客觀說，它還不能完全替代專業影視製作。

工業級影視創作需要更穩定的角色一致性、更精細的鏡頭控制、更複雜的表演調度、更成熟的剪輯和聲音體系。

現在的Pavo，更適合把一個靈感快速變成短劇雛形、社媒視訊、廣告創意樣片，或者自媒體內容素材。

但這已經足夠說明一個變化，即AI視訊正在從模型秀肌肉，走向創作者真能用。

免費API讓高頻試錯變得可承受，Pavo則讓創作流程變得更好上手。

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