2025年当代AI艺术家使用什么工具创作视频

昨天我花了三个小时在Instagram上观看AI视频片段,注意到一些奇怪的现象。那些看起来光滑、精致且昂贵的内容?通常是用免费工具制作的。而那些卡顿、带水印的片段?往往来自某人试图证明订阅值得的付费服务。

AI视频领域在2024年底某个时候发生了翻天覆地的变化,如果你还认为Runway是唯一的选择,那么你错过了工作室和卧室创作者们正在使用的大约80%的真实情况。

快速答案: 2025年的当代AI艺术家主要使用混合方法,结合了像Runway ML和Pika这样的基于浏览器的工具进行快速迭代,通过ComfyUI本地运行像Wan 2.2和HunyuanVideo这样的开源模型以获得完全的创意控制,以及在需要可靠结果而无需技术设置时使用Apatero.com等平台。工具选择取决于速度、控制或成本对每个具体项目的重要程度。

没人谈论的现实检验

当你观察现在谁在用AI视频赚钱或获得认可时,真正重要的是什么。这与拥有最昂贵的订阅或最大的GPU无关。这关乎将正确的工具匹配到正确的工作,并知道何时切换。

获得稳定工作的艺术家已经停止忠于平台。他们使用任何能解决眼前问题的工具。客户想要明天前完成30秒产品演示?那就是Runway的领域。构建角色一致的叙事系列?使用自定义LoRA的ComfyUI。需要一些无需花一天时间故障排除就能工作的东西?像Apatero.com这样的服务在幕后处理复杂性。

这不是任何人想听到的,但秘诀不在工具上。而在于知道哪个工具在什么时候出现问题,并准备好备用方案。

目前最流行的基于浏览器的工具有哪些?

Runway ML仍然主导面向客户的工作,因为它很快,界面不需要解释。Gen-3 Alpha处理动作的能力超过大多数人的需求,而且你可以给客户发送一个链接预览而无需注册任何东西,这在许多情况下比渲染质量更重要。

不过定价很高。如果你在迭代,你会发现点数消耗很快,这就是为什么大多数艺术家将它用于最终版本而不是探索。

Pika Labs通过"Pikaffects"系统找到了一个奇特的细分市场。它在一般视频生成方面不如Runway强大,但对于特定的风格效果或当你想要它产生的特定美学时,没有其他工具能完全匹配。口型同步功能不断被用于说话头像内容,尽管每个人都抱怨嘴部动作看起来略微不对劲。

Luma Dream Machine后来进入但迅速获得地位,拥有更长的生成时间和更好的相机运动。如果你的项目涉及任何类型的电影运动,或者你试图重现实际的相机技术,Luma通常比竞争对手产生更可信的结果。免费层级足够慷慨,使得爱好者真正坚持使用它。

你会注意到这三个的共同点是,专业艺术家很少单独使用它们。它们是包括本地处理、升级和在传统视频软件中合成的管道的一部分。浏览器工具生成核心动作,其他一切将其打磨成你实际交付的东西。

为什么ComfyUI成为严肃工作的标准?

ComfyUI赢得本地视频生成竞赛不是因为它易于使用(它绝对不是),而是因为当某些东西出错时,你可以实际看到在哪里并修复它。使用黑盒浏览器工具时,当生成质量下降或动作变得奇怪时,你只能重新生成并希望。使用ComfyUI,你可以调整导致问题的确切参数。

工作流程方法对视频来说比最初看起来更有意义。你不仅仅是生成一个片段。你在控制时间一致性,管理潜在空间转换,按帧应用ControlNet引导,并在可以修改的视觉链中处理预处理。试着用文本提示和"生成"按钮来做到这一点。

Wan 2.2通过ComfyUI运行已经成为角色驱动工作的默认起点。它在镜头之间处理一致性的能力比大多数商业工具更好,特别是如果你愿意投入时间在你的角色上训练LoRA。正确配置的Wan与最佳商业产品之间的质量差距基本上在2024年12月消失了。

HunyuanVideo扮演不同的角色。它在角色方面不如Wan好,但对于环境镜头、穿过空间的相机运动或涉及复杂光线变化的任何东西,它的表现优于我本地测试的所有其他工具。问题是显存要求。你需要强大的硬件或仔细优化才能流畅运行。

Stable Video Diffusion仍然主要用于img2vid工作,其中你生成了完美的静态帧并需要它稍微移动。在这一点上它是较旧的技术,但有时简单的解决方案比复杂的更好。

不过ComfyUI视频工作的学习曲线是真实的。在事情开始理解之前,预留一周的挫折实验时间。大多数坚持下来的艺术家说前三天都在质疑他们的所有人生选择,然后突然就明白了。当然,如果你宁愿直接跳到制作阶段,像Apatero.com这样的平台提供类似的结果而无需学习曲线。

预算限制如何改变工具选择?

金钱改变一切。如果你有无限的渲染点数或最大配置的工作站,工具选择纯粹取决于能力。对于其他所有人来说,这关乎聪明地解决约束。

完全破产但坚定的方法看起来像在12GB GPU上使用ComfyUI,配合高度优化的工作流程、长渲染时间和大量耐心。这是有效的。许多成功的AI视频艺术家正是从那里开始的。限制不再是质量,而是迭代速度。

中等预算设置(想想每月50-100美元的云点数加上一些本地能力)通常混合使用本地ComfyUI进行繁重工作,战略性地使用商业工具解决特定问题。本地运行角色动画,对那个棘手的场景使用Runway,在DaVinci Resolve中合成所有内容。

高预算方法几乎不担心工具,因为时间比成本更重要。这些艺术家维护带有昂贵GPU的RunPod实例用于ComfyUI,以及多个商业服务的订阅。无论什么最快都会获胜。

有趣的空间是需要稳定输出而没有巨大开销的专业工作者。这就是托管平台提供价值的地方 - 你获得本地工作流程的质量,而无需维护基础设施。Apatero.com通过处理复杂性同时保持成本可预测来适应这里。

专业工具和细分工具怎么样?

有些工具如此出色地解决一个特定问题,以至于艺术家尽管一般用途有限仍保留它们。

Deforum仍然是迷幻、精神恍惚动画工作的首选。它更老,工作流程很烦人,但没有其他工具能如此可靠地产生那种特定的美学。音乐视频艺术家特别为合适的项目保留Deforum工作流程。

Ebsynth在技术上不是AI生成工具,但它在AI生成的关键帧和流畅、风格一致的动画之间架起了桥梁。你用Stable Diffusion或Midjourney生成几个完美的帧,然后让Ebsynth在保持风格的同时插值动作。对于某些美学方法效果惊人。

Morph Studio在"实际制作的AI故事板"空间中开辟了一个细分市场。它不太关注制作最终视频,更多关注预可视化和概念开发。对AI最终输出持怀疑态度的导演仍然使用它来规划镜头。

Runway的Gen-2 Image to Video值得单独提及,因为img2vid方法通常比纯文本到视频产生更好的结果。在Midjourney或Flux中生成完美的帧,将其带入Runway的img2vid,获得更受控的结果。这种混合方法现在是标准实践。

硬件实际上如何限制你的选择?

让我们具体说明什么在哪里运行,因为流传的"你需要4090"建议既真实又误导。

对于浏览器工具,硬件几乎不重要。它们在别人的服务器上运行。你的互联网连接和点数余额是真正的限制。

对于本地ComfyUI工作,12GB显存是当前模型的实际最低要求。你技术上可以在8GB上运行一些工作流程,配合足够的优化和耐心,但你会花更多时间与内存错误作斗争而不是生成。16GB变得舒适。24GB意味着对于大多数项目你完全不用考虑显存。

Wan 2.2在适当优化的12GB上运行可接受。在3060上每秒视频预计需要2-4分钟,这听起来很糟糕,直到你意识到过夜排队解决了那个问题。质量匹配付费服务。

HunyuanVideo如果你诚实对待实际使用,需要24GB。官方要求声称更少,但流畅操作而不需要持续调整需要更多余地。这就是RunPod或类似GPU租赁有意义的地方 - 租一天强大的卡,批处理所有内容,相对于订阅成本来说更划算。

许多艺术家采取的中间路径涉及一张不错的本地卡(3060 12GB或更好)用于开发和测试,然后租用云GPU进行最终渲染或时间敏感的工作。你的本地设置处理90%的工作,云端覆盖高峰。

像Apatero.com这样的服务通过维护优化的基础设施完全避开硬件问题,当你专注于输出而不是技术配置时这很重要。

生产中实际使用什么工作流程?

理论是一回事,实践看起来比任何人承认的更混乱和更混合。

标准产品演示方法: 在Runway Gen-3中生成基础动画以获得干净、专业的动作。导出,使用Topaz Video AI升级,在After Effects中将产品渲染合成到AI背景上。客户友好,快速周转,看起来昂贵。包括修订在内需要一天。

叙事角色系列方法: 在角色参考图像上训练LoRA。使用你的LoRA在ComfyUI中使用Wan 2.2生成场景。镜头对镜头的控制意味着场景之间的一致性。后处理进行颜色分级并平滑任何剩余的不一致性。缓慢的过程,高质量的结果,完全的创意控制。

音乐视频快速周转风格: 在Midjourney中创建风格帧。使用Runway img2vid对它们进行动画处理。快速生成多个变体,有节奏地编辑最佳时刻。如果你知道自己在做什么,整个视频在一个周末完成。质量是"对社交媒体足够好"而不是电影质量。

混合升级管道: 在ComfyUI中以较低分辨率生成以提高速度。快速获得正确的动作和构图。最终批准的镜头通过商业服务或专门的升级模型进行升级和精炼。将创意迭代与质量打磨分开。

大多数工作艺术家为不同的项目类型保存了三到四个工作流程模板。你不是每次从头开始弄清楚,而是将新内容插入到经过验证的管道中。

有值得关注的新兴工具吗?

格局每月变化,但一些发展中的工具显示出超越炒作的真正前景。

Genmo不断悄悄改进,最近添加的功能在特定用例中挑战Runway的主导地位。他们的相机控制对于计划好的镜头明显更精确,而不是希望AI正确解释你的提示。

Haiper凭借重大支持推出,专注于更高的帧率和更流畅的动作。早期结果表明他们正在解决困扰其他工具的一些时间一致性问题。如果你的项目需要真正流畅的动作,值得测试。

Mochi 1进入开源本地生成领域,处理某些美学风格比Wan或HunyuanVideo更好。特别是逼真的人类动作。它在边缘处很粗糙,文档很少,但原始能力就在那里。

StabilityAI的新视频模型不断被预告和延迟。当它们真正发布时,它们可能会显著撼动开源方面。Stability有发布真正有能力的开放模型的记录,他们的视频研究表明有些可靠的东西即将到来。

新兴工具的模式是一两个功能运作出色,而其他一切都很粗糙。艺术家抓住它们用于这些特定优势,而不是试图将它们用于一般工作。Haiper用于那个流畅的推拉镜头。Mochi用于逼真的步行循环。Runway用于其他一切,直到某些东西出问题,然后切换到Pika或本地ComfyUI。

传统视频工具仍然扮演什么角色?

尽管炒作暗示,AI并不孤立存在。每个专业工作流程都涉及大量的传统视频编辑和后处理。

DaVinci Resolve为基本上每个做严肃工作的人处理组装、颜色分级和最终打磨。AI生成原始素材,Resolve将其制作成你实际向客户展示的东西。颜色分级特别重要,因为AI工具往往产生过度饱和或不一致的颜色,需要修复。

After Effects对于将AI元素与传统资产合成、添加AI无法可靠生成的适当动态图形、文本和效果仍然至关重要。大多数产品演示是60% AI背景,40%传统动态设计叠加在顶部。

Topaz Video AI不断用于升级和增强AI生成的镜头。AI模型以较低分辨率生成以节省时间,Topaz将其提升到交付规格。去噪功能还有助于平滑AI视频有时产生的一些时间闪烁。

帧插值工具如RIFE或DAIN有助于平滑AI生成帧之间的动作。AI视频通常有细微的卡顿或动作不一致。智能插值修复大部分问题,而无需重新生成。

制作最佳AI视频作品的艺术家不是AI纯粹主义者。他们将AI作为完整制作管道中的一个工具使用,该管道包括传统技术,无论哪些更好用。最终视频可能是80% AI生成的,但最后20%的传统打磨是区分业余和专业结果的关键。

风格一致性实际上有多重要?

这是个人哲学进入的地方比技术能力更多。一些艺术家接受AI视频的混乱、不一致的本质作为美学的一部分。其他人为好莱坞级别的一致性而战。

对于商业工作,客户几乎总是想要一致性。角色需要在镜头之间看起来一样。照明应该有逻辑意义。动作应该流畅和有意。这推动你朝着优先考虑控制而不是新颖性的工具和工作流程前进。带有LoRA的ComfyUI、仔细的提示、大量的后处理。

对于艺术或实验性工作,不一致性可以为你带来优势。AI视频不完全符合物理意义的超现实、梦幻般的品质创造了很难刻意实现的情绪。一些最有趣的AI视频艺术倾向于怪异而不是与之斗争。

中间立场是知道每种方法何时服务于项目。为实验性电子艺术家制作音乐视频?让它变得怪异。为SaaS产品制作解释视频?紧紧锁定一致性。

训练自定义LoRA显著提高角色或特定视觉风格的一致性。需要前期时间,但在多个项目中回报。大多数严肃的角色驱动工作现在涉及LoRA训练作为标准步骤,无论你是本地使用ComfyUI还是通过支持自定义模型的托管平台工作。

常见问题解答

今天开始AI视频生成的实际最低硬件要求是什么?

如果你愿意专门使用浏览器工具,任何具有可靠互联网连接的计算机都可以正常工作。对于使用ComfyUI的本地生成,实际最低要求是具有12GB显存的Nvidia GPU。更少的技术上可以工作,但你会花更多时间优化而不是创作。3060 12GB型号代表了不会持续让你沮丧的本地工作的最实惠入口点。

生成一个完成的30秒视频实际需要多长时间?

完全取决于你的工作流程和工具。使用Runway或Pika,原始生成需要1-3分钟,但你可能会迭代5-10次才能获得可接受的结果。包括少量编辑在内的总时间可能是1-2小时。使用中等硬件在ComfyUI本地,原始生成可能需要30-60分钟,但由于更好的控制,你通常用更少的尝试就能搞定。添加后处理,你总共需要3-4小时。速度-质量权衡是真实的,取决于你是优化快速迭代还是精确控制。

2025年你真的可以用AI视频生成赚钱吗?

是的,但市场竞争正在快速增长。现在的钱在于解决特定的商业问题,而不是一般的"AI视频服务"。产品可视化、房地产漫游、制作公司的概念艺术、每天发布的品牌社交媒体内容。艺术叙事作品更难以货币化,除非你建立了受众。大多数成功的AI视频艺术家要么直接与需要内容的企业合作,要么建立推动课程/咨询收入的个人品牌。

你需要多个工具订阅还是只用一个就能成功?

取决于你的工作量和多样性。如果你反复做相同类型的项目,一个优化良好的工作流程通常就足够了。对于多样化的客户工作,大多数专业人士至少维护中级Runway订阅加上本地ComfyUI能力,有时为特定用例添加Pika或Luma。订阅疲劳是真实的 - 许多艺术家正在转向本地优先方法或像Apatero.com这样整合能力以降低月度成本的托管平台。

学习AI视频生成的最佳方式是什么,不浪费几个月在过时的教程上?

找到发布你真正喜欢的作品的创作者,然后直接问他们使用什么。大多数AI艺术家对他们的工作流程令人惊讶地开放,因为工具变化如此之快,以至于分享不会造成竞争劣势。超过三个月的YouTube教程可能已经过时。特定工具的Discord社区提供当前信息,但需要过滤大量噪音。最快的学习路径是选择一个工具,承诺每天练习两周,然后在掌握基础知识后扩展。

当AI视频生成仍然有些不可预测时,如何处理客户期望?

在前期非常清楚地设定期望,举例说明什么是可能的与什么还不可靠。向他们展示三个不同的AI视频,并解释每个质量级别所需的努力。在报价中建立修订时间,因为你会需要它。许多成功的AI视频艺术家首先进行付费概念阶段,在承诺全面制作之前测试客户的愿景是否可实现。承诺不足和超额交付比过度炒作能力和让他们失望更好。

你应该投资昂贵的GPU硬件还是租用云计算进行AI视频工作?

对于初学者或偶尔使用,租赁在经济上更有意义。GPU价格会下降,模型会变得更高效。现在购买昂贵的硬件会让你陷入贬值。对于每天工作的专业人士来说,拥有一张好的本地卡在3-6个月内就能收回成本,相对于租赁成本,并让你独立于平台变化或价格上涨。适度的本地硬件加上偶尔为要求高的项目租用云端的混合方法对许多人来说效果很好。

AI视频生成需要多久才能变得足够容易让非技术人员使用?

这已经在发生,但在不同工具之间是分散的。如果你不需要精细控制,Runway和Pika现在相当容易使用。当你想要一致性、特定风格或超出基本生成的任何东西时,学习曲线就会出现。简化工作流程而不牺牲能力的平台是真正的解决方案 - 像Apatero.com这样的服务指向事物的发展方向,技术可靠地工作,而无需你首先成为技术专家。

这对你实际意味着什么

工具会改变。今天有效的东西将在六个月内被取代。重要的技能是识别什么类型的工具解决哪个问题的模式识别,以及当更好的东西出现时交换你的堆栈的灵活性。

如果你现在开始,从浏览器工具开始了解什么是可能的,然后在遇到限制时转向ComfyUI。或者完全跳过学习曲线,使用托管平台,专注于创意工作而不是技术配置。

在AI视频方面取得成功的艺术家不是拥有最好工具或最快硬件的人。他们是将能力与实际市场需求相匹配,并能持续交付客户愿意支付的结果的人。其他一切都只是细节。

无论你选择什么,花更多时间制作东西而不是研究工具。制作了100个不完美视频的人和计划完美工作流程但什么都没做的人之间的差距,就是获得工作和保持困境之间的区别。凌乱地开始,随着进展变得更好。