AIGC 的中场，我们需要创作领域的「Codex」

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AIGC 的中场，我们需要创作领域的「Codex」

极客老友2026/07/31

摘要

AI 在实现更多人的创作需求，走向全民创造时代。

作者｜Moonshot

编辑｜郑玄

最近，影视飓风开始进入 AI 影视赛道，选择与 TapNow 推出一套 AI 影像创作教程。

一套教程的出现，本身就是个信号，它说明 AI 影像正在走出「展示奇观」的阶段，开始形成可以被讲解、学习和复用的创作方法。

被教程吸引进来的，也未必都是准备拍电影的人。

车企、游戏公司和消费品牌都在增加视频内容的使用：产品发布需要概念片，游戏上线需要世界观短片，市场部门则要持续生产品牌视频、更新社交媒体。

对这些团队来说，AI 影像正在从一项新技术，变成工作里可以调用的制作能力。

但真正开始做视频以后，问题很快就从「怎么生成」变成了「怎么把视频做下去」。

一条完整的视频还要经过创意开发、视觉设定、分镜、素材生成、修改和剪辑。视频一旦从十秒左右的镜头走向完整作品，人物、场景和前后决定都要保持连续，原本分散在不同工具里的问题也会同时出现。

观众看到的是一条视频，但创作者面对的是一个项目。AI 影像已经不缺会生成的工具，缺的是一套能把项目做完的系统。

为此，TapNow 推出了 Creative OS，并将其定位为「世界首个 AI 原生创作系统」，平台的创作者们也把它类比为「创作界的 Codex」。

但 AI 影像，为什么开始需要一个操作系统？

01

AI 视频的真实落地

要回答这个问题，让我们先回到真实的创作场景里。为了理解 Creative OS 怎样进入真实生产，我实际体验了两个差别很大的项目，也带着一篇多年没有拍出来的短片剧本，观察它在专业影视上的能力边界。

第一个是准备改成自媒体视频的想法，只有一个大概方向，还没有发展成脚本；

第二个是已经立项的内容工作，时长、形式和更新频率基本确定；

第三个是我写完的短片剧本。因为拍摄成本和精力限制，一直停留在文字里。

一个念头、一项工作和一篇剧本，刚好构成了 AI 影像进入真实生产的三个台阶： 先进入个人内容创作，再进入 企业内容生产 ，再最后尝试承接电影级表达。

TapNow 的创作者类型并不局限在「导演」上｜图源：TapNow

传统 AI 视频产品通常默认用户已经想清楚了。打开工具后的第一步，就是输入 Prompt。但要写出一条准确的 Prompt，我得先确定人物、剧情、叙事方式和视觉风格，再把这些内容翻译成模型能够理解的语言。

可问题就在这里： 如果我已经能把一切描述清楚，最困难的创意阶段其实已经结束了 。

对于刚开始尝试 AIGC 的用户，这一步是劝退级的门槛。但 Creative OS 里的 Brainstorm 提供了另一种起点。

Brainstorm 不会直接把一个模糊想法生成视频，而是沿着现有方向继续发散，带着我把还没想清楚的问题拆成人物设定、叙事方向和视觉方案，再给出几组可以选择、修改和继续追问的提案。

这些没在脚本里体现的内容，Brainstorm 会直接拿出可用方案｜图源：TapNow

这也让我看到了 Brainstorm 对非专业用户的价值。

自然语言处理让 AI 听懂了人的想法，Brainstorm 则是反过来，把视听语言里的专业问题，翻译成普通用户也能看懂的方案。 它让 AI 听懂「外行」，也让「外行」看懂内行在判断什么。

用户不需要先学会景别、运镜和用光，才能迈进创作的第一步。专业判断依然存在，作出判断的人也仍然是用户，只是一个模糊想法终于有了继续往下发展的路径。

Brainstorm 的前期推演同样适用于企业内容。像是产品发布、游戏宣发和品牌活动，往往都从一个传播目标为起点，再逐渐长出视觉概念和视频方案。

当方向讨论清楚后，Agent 还会把前面的创意直接整理成一个对外展示的网页。省掉了把聊天记录重新整理成提案的步骤，可以直接进入汇报、评审和客户沟通环节。

Agent 生成的提案网页｜图源：TapNow

Brainstorm 解决了「怎样开始」的问题。接下来要解决的，是怎样把一套方法稳定地重复下去。

02

让 AI 进入已经运转的工作流

第二个项目，是一个脚本结构、视频时长和更新频率都已经确定的内容项目。

目前项目进展了很多期，但我面临着特别现实的问题：人已经找到方法，AI 却没有把它记住。这也是很多打工人和 AI 协作共创的常态。

每换一篇新脚本，我都要重新说明画面风格、怎样拆解剧情、怎么运镜……即使工作内容高度相似，我和 AI 的沟通仍然要从头开始。

Creative OS 里的 Skill 解决的就是这个痛点。

我在 TapNow 里完成第一条成片后，就可以把这套流程封装成一个 Skill。之后，我只需要在新窗口调用它，再输入一篇新的脚本，Skill 就会沿着之前的画风、改编方法和制作步骤自动推进，我只需要检查结果，再处理这一期内容里的特殊部分。

Skill 很像 WPS 里的工作模板。模板不会替人完成所有工作，却能保留一套已经验证过的格式和方法，让后来者不用每次重新搭建。

一套方法能够被重复以后，AI 才真正有机会进入日常工作 ，毕竟对于需要持续更新的内容项目来说，稳定地做出第二条、第三条，往往比偶尔生成一条效果出色的视频更重要。

我调用 Skill，只需要输入新的脚本，TapNow 会自动跑一遍已有的工作流｜图源：TapNow

而在工作场景里，一个项目也很少只由一个人，在一个平台里单独完成，往往要经过策划、设计、视频和客户审核，在多个同事和软件之间流转。

于是 Creative OS 做出了 Plugins（插件），让 AI 可以直接进入这些已经存在的工作资料。

比如，公司准备举办一场新品发布会。策划人员可以让 Agent 读取飞书里的会议纪要，再结合 Notion 中的客户 Brief，整理出活动方案和汇报 Deck。

设计师可以从 Pinterest 挑选参考图，确定发布会的视觉风格；负责视频的同事也可以使用同一批资料，完成发布会预热视频；客户新的要求还可以从 Slack 同步；视频进入审核阶段，还可以通过 Frame.io 完成批注和版本确认，最终成片可以放到 Vimeo 管理、分享和展示。

在过程里，Brainstorm 还能辅助策划，提供更丰富的视觉方案；如果品牌已经形成稳定的视觉规范和内容方法，可以继续把它们保存成 Skill 复用。

原本需要多个软件、多个岗位反复协调的工作，在 Creative OS 里变成了一条连续的生产线。

从 Brainstorm 到 Skill 再到 Plugins， Creative OS 超越了单一的 AI 影像，深入到了更泛化的内容工作场景。

这种场景对应着一群数量更大的用户。TapNow 面对的企业用户，往往分布在品牌、市场、游戏发行和产品传播团队。他们很少把自己称为影视创作者，却在持续生产视频内容。

因为做方案、找参考、出物料、剪视频和完成跨部门协作，就是工作的一部分。

文档的流转可以全部在 Creative OS 里实现｜图源：TapNow

对他们来说， TapNow 不只是影视工具，也是一套从策划走到影像的创作工具。

专业影视项目有明确的行业边界，企业里的产品传播、品牌活动和内容更新却每天都在发生。

Creative OS 能覆盖多少这样的工作，构成了 TapNow 的应用广度，象征了 Creative OS 的横坐标。

另一条纵坐标，是它在自己最擅长的 AI 影像领域，究竟能走多深。

03

AI 横店，一套 AI 创作系统的专业上限

第三个项目是一篇多年没有被拍出来的短篇剧本。它对 TapNow 的要求最高，因为剧本影视化涉及人物、场景、镜头、表演、声音和剪辑。

在我输入短片剧本后，TapNow 会直接给我生成一套项目方案｜图源：TapNow

受限于体验时间，我没有把它从剧本完整跑到成片。但这次体验让我观察到 TapNow 为复杂影像项目准备了哪些能力。

短片的宣传小片｜图源：TapNow

打开 TapNow 时，最先吸引我的，是首页那批极具电影感的样片。

其中不少作品长达五到二十分钟，有人物，有场景，也有完整的情绪和叙事，在篇幅上已经进入电影短片的范围。

这些作品展示的不只是画面质量，也在展示 TapNow 能够把 AI 影像推到多高。

模型、专业 Prompt、角色资产、Skill、3D 场景和镜头工具，被 TapNow 集中在同一个平台里。为了理解这种密度，我把 TapNow 看成一座「AI 横店」。

TapNow 建立了一个完善的 AI 角色库供用户直接调用｜图源：TapNow

剧组经常在横店扎堆，因为场景、群演、服装、道具、器材和制作班底都聚集在那儿。剧本需要一条古代街道，或者临时增加一场夜戏，制片团队能迅速找到相应的资源。

TapNow 也在尝试搭建类似的环境。

平台提供了大量的视频模型，因为模型决定了画面能够达到的高度。但模型越多，创作者越难判断什么时候该用哪一个。

比如同样是一条视频，汽车高速行驶的镜头和游戏角色的表情特写，对模型的要求完全不同。

Harness Layer 会根据具体任务，准备更合适的模型、专业 Prompt、参考资产和生成方法。它就像一名熟悉所有制作部门的制片人，用户提出画面要求，它负责安排合适的班底。

这套匹配能力也来自 TapNow 与模型供应商的前置合作。

在新模型正式发布前，双方就会针对具体场景沟通，提前调整 Prompt 和 Agent 工作流。等模型上线，用户调用的模型是已经优化好的方案，发布后就能丝滑使用。

TapNow 提供的海量模型｜图源：TapNow

3D 虚拟片场解决的是另一个问题：怎样把镜头放进一个稳定的空间里。

它可以把一张场景图，搭成一个能够进入和拍摄的空间。底层的世界模型还会推算出图片之外的部分，让摄影机能够向前走、转到侧面，或者拍摄原图里没有出现的角度。

这功能很像先搭好一座可以反复使用的虚拟摄影棚。

车企可以围绕同一个展厅和产品空间制作不同机位的宣传镜头，品牌想要制作的横屏宣传片、竖屏短视频和发布会物料，都能从同一个空间里取景。

3D 世界可以把一张静帧图扩展为一个可调用的场景｜图源：TapNow

场景搭好以后，TapNow 的多角度和镜头切分功能再负责「拍」，可以围绕同一个场景生成不同机位，再把一个连续动作拆成一组镜头。

因为真实片场也不会只拍一个机位。导演会准备全景、中景、特写和反打，给后期剪辑留下重新组织场面的空间。

视频剪完后，过去还要再花一轮时间单独处理声音。

TapNow 新接入的视频原生 AI 声音模型 Sonilo Sound Effects 1.0 就能识别视频里的动作和场景，自动补上动作声与环境声，并把时间点对齐。

再配合 Sonilo 的音乐模型，上传一次视频，配乐和声音设计就能一起完成，用户可以直接拿到一个声画完整的版本。

这些视听能力也不只服务 AI 电影。

产品广告里，需要准确表现产品、空间和运动镜头，游戏宣发视频里，要维持角色与世界观的一致性。这些低频却关键的能力，决定了 TapNow 能否承接复杂、专业、高规格的影像项目。

而一套 AI 影像系统的专业上限，最后还是要由作品来证明。

04

AI 视频的商业化，可能先发生在一到十分钟之间

长片电影仍是 AI 影像最远的目标。但在现阶段， AI 视频的「工业化」和「商业化」，可能先发生在一到十分钟之间。

十秒 Demo 太短，只要一个镜头足够惊艳，人物有没有变化、空间能不能接上、故事是否成立，都可以暂时藏起来。

九十分钟的电影又太长，它会同时考验长叙事、制作管理、算力成本和发行体系。现阶段，大多数 AI 团队还很难承担这一整套压力。

一到十分钟的中视频刚好处在中间。它足够长，人物、场景、风格和节奏都要经得起时间检验；它也足够短，个人和小团队仍然承担得起试错；它还刚好是品牌短片、MV、动画和自媒体视频的长度舒适区，已经有成熟的发布渠道和明确的内容需求。

AI 视频最早形成规模的地方，很可能就在这里。

市场也证明了这一点，目前国内超过 70% 的车企、部分头部的游戏厂商，都在把 TapNow 纳入产品传播、游戏宣发和品牌内容中的固定生产环节。

当 AI 开始进入有预算、有流程、有交付要求的项目，AI 影视的工业化就有了更具体的尺度。

这些领域正是 AI 影像最先能商业化的地方｜图源：TapNow

创作者敢不敢给出报价和工期？客户能不能提出修改？团队做完这一条以后，还有没有能力继续制作下一条？

当这些问题都有稳定答案，AI 视频才能变成一个行业，一门生意，它也会拥有一套比「效果展示」更具体的评价标准。

当 AI 视频从一个镜头走向一部作品，平台的竞争方式也会跟着改变。

第一轮竞争看的是模型和功能。谁接入的模型更多，画布更灵活，工作流更完整，谁就能吸引创作者。这些能力今天仍然重要，但正在逐渐成为 AI 视频平台的基本配置。

下一轮竞争，要看平台能不能持续产生完整作品，它能承接多复杂的项目，能不能让创作者从一个想法走到交付，又能不能聚集一批愿意长期使用这些专业能力的人。

TapTV 上不断涌现的中短片，就是一种答案。大量的优秀 AIGC 创作者在 TapTV 上分享制作过程，作品可以传播，方法可以学习，一些内容也借由 TapNow 引荐，开始进入专业展映和行业活动。

TapTV 上汇集了大量的优质 AI 短片｜图源：TapNow

当这些经验继续回到新的项目里，TapNow 积累的就不再只是一组功能，还包括创作者、作品和逐渐形成的专业标准。

至此，文章开头的问题「AI 影像为什么开始需要一套操作系统？」也有了答案。

当创作停留在一次生成，一件工具就够了。项目开始变长以后，创意、资料、人物、场景、镜头和团队协作会陆续加入，还会在反复修改中不断变化。它们需要围绕同一部作品保持联系，也要沿着前面作出的决定继续推进。

Creative OS 处理的，正是从「想法」到「项目」的全过程。

从影视飓风推出教程，让普通用户第一次接触 AI 影像，到 TapNow 提供完整的创作环境，再到 TapTV 展示作品和工作流，最后进入电影节与行业活动。

TapNow 正在搭建一条从入门到专业创作，从一个想法到一部作品，全链路能跑通的路径。

两端之间那段漫长的制作过程，就是 TapNow 希望用 Creative OS 覆盖的位置。

*头图来源：TapNow

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