模型够强了，痛点转移到"流程"

过去两年，AI 视频竞争集中在单个模型能力：画面是否足够真实、人物运动是否自然、镜头能否生成得更长、参考素材能否被准确理解。随着文本、图像和视频模型快速迭代，创作者拥有的能力越来越丰富，但新的问题也随之出现——一部作品往往横跨脚本、视觉设计、镜头生成、声音和剪辑等多个环节，如果仍需要在不同平台之间频繁切换，再强的生成能力也很难充分转化为稳定的生产效率。AI 视频正在从"比模型"走向"比工作流"。

PixTV AI 用无限画布把环节收进一个空间

9 月 14 日，一站式 AI 视频生成与无限画布创作平台 PixTV AI 正式上线，聚合 GPT 6、Opus 5、GPT Image 2.5、Seedance 2.5 等头部文本、图像与视频模型，把故事脚本、图像生成、视频生成、声音、音乐、素材管理与视频剪辑纳入同一创作空间。Infinite Canvas 无限画布是其核心产品形态：创作者可以在画布中添加文本、图片、视频、音频和剪辑等不同节点，并围绕人物、场景、镜头及素材自由组织内容，故事脚本可以与对应人物设定放在一起，参考图片能够继续发展为动态镜头。

单图"演起来"的技术也成熟了

同期，阿里 Wan-Animate-2 把"让一张图动起来"推向实用：给定参考图与样例视频，可生成角色执行样例动作与表情的视频，支持多角色与口型同步，并原生支持 ComfyUI，个人环境即可尝试。日本已出现从环境搭建到提示词设计的完整中文教程，生产方法被系统化为可复制步骤。曾是最大的制作痛点——"角色一致性"（跨镜头变脸），正被参考图动作迁移技术逐步解决，系列化作品的生产基础就此成型。

工作流才是下一阶段的护城河

当各家模型能力趋同，决定产能的将是：能否把分散环节收进一套可复用流程、让新手易上手、老手更快。PixTV 式的无限画布与 Wan-Animate-2 式的单图驱动，代表了两个方向的探索——一个管"全局编排"，一个管"角色表演"。谁先让创作者忘记工具、只想着故事，谁就拿到下一程的门票。视频生成的下半场，赢家未必是模型最强那家，而是把工作流打磨得最顺手那家。