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 圖1  BIRTV 2026 8A館8A30展位，像素蛋糕與像素吐司聯合展示AI影像后期能力

導語  當行業仍在討論AI能生成什么時，另一條更貼近真實生產的路線正在加速：讓AI進入既有素材，接手重復、耗時而又必須精確的后期工作。像素吐司選擇的視頻人像精修，正是這條路線上的典型樣本。

從像素系列展位看見AI后期的“交付感”

8月19日至22日，BIRTV 2026在北京中國國際展覽中心（朝陽館）舉行。走進8A號館，8A30展位幾乎很難被忽略：明亮的黃色結構、像素蛋糕與像素吐司的雙品牌標識，以及高懸的“專業高效AI精修”“電影級AI視頻精修”，把展位的核心主題表達得非常直接。

相比只展示概念片或生成結果，像素吐司把現場重點放在可操作、可對比的工作流上。多臺演示設備持續播放精修前后的同屏畫面，觀眾可以近距離觀察皮膚紋理、眼周細節、人物輪廓和動態鏡頭中的穩定性；大屏則循環展示婚禮、商業人像等場景，讓一項通常藏在剪輯機房里的后期能力，變成了“一眼可見”的體驗。

展板上的信息也很務實：專業級人像美化、4K級處理導出、智能裁剪空鏡不收費，并設置從體驗到企業的五檔年度點數套餐。對于專業用戶而言，真正值得關注的是過去難以準確估算的按幀人工成本，開始被換算成更清晰的時間、點數和交付周期。

像素吐司產品速覽

定位：面向專業視頻創作者的AI視頻人像精修工具，并非生成式視頻工具或完整剪輯軟件。

核心能力：4K人像美化、AI精準追色、多人物識別與獨立調整、動態追蹤和幀間穩定處理。

典型用戶：電影電視、TVC廣告、短劇、MCN短視頻、影樓、婚禮跟拍及視頻寫真團隊。

當前效率：據現場采訪，1分鐘素材通常約需6分鐘渲染；單個項目目前支持最長10分鐘。

01  /  產品現場

從像素蛋糕到像素吐司：把“修圖”能力遷移到視頻

像素吐司的產品邏輯，來自團隊在靜態影像領域的長期積累。劉航介紹，像素蛋糕已經在圖片人像精修中形成了成熟的算法與效果體系：用戶不必在Photoshop里逐點手修，也能得到接近商業交付標準的結果。于是，一個自然的問題隨之出現——圖片可以高效精修，視頻為什么不行？

“大家已經有了修圖的概念，但‘修視頻’的概念還沒有真正建立起來。”——劉航

但把圖片能力搬進視頻，并不是將同一個模型重復運行若干次那么簡單。靜態照片只有一個瞬間，視頻卻要面對鏡頭運動、人物表情變化、遮擋、光線切換和數以千計的連續幀。只要某一幀的人臉識別或輪廓處理出現偏差，觀眾看到的就可能是閃爍、跳變和“效果掉了”。

劉航透露，像素蛋糕在圖片端已經積累300多個效果，現階段遷移到視頻端的有40多個。每遷移一項，都要重新收集大量圖片和視頻素材，針對幀間平滑、運動傳播、遮擋恢復等問題反復訓練與調校。團隊中不僅有算法與工程人員，還有調色師、剪輯師和質量檢測等影視從業者共同把關——技術決定“能不能做”，審美團隊則決定“做到什么程度才算自然”。

 圖3  同一展位展示像素蛋糕的靜態人像精修能力，構成像素吐司從圖片走向視頻的技術起點

02  /  核心能力

“電影級”不是把人磨得更平，而是動起來仍然真實

在消費級視頻應用中，一鍵美顏并不稀缺。真正困難的是，當素材要進入電影、電視劇、廣告或高規格商業項目時，處理結果能否經得起4K大屏、復雜光線與連續運動的檢驗。劉航解釋，像素吐司所說的“電影級”，并不是一種簡單的視覺標簽，而是希望達到商業級視頻交付對自然度、細節和穩定性的要求。

 圖4  像素吐司現場演示視頻人像精修前后對比，強調在清理瑕疵后保留肌膚質感

具體到功能層面，像素吐司圍繞人像建立了較細的處理顆粒度：皮膚瑕疵、祛斑祛痘、黑眼圈、抬頭紋、眼周紋、法令紋、頸紋、膚色與中性灰磨皮；臉型、五官和面部流暢度；以及長腿、瘦腿、瘦腰、發際線、眼鏡反光等更具體的場景需求。系統還可區分男性、女性、兒童和老年人，并在多人同框時識別不同人物、分別調整，避免所有人被套上同一套美顏參數。

從現場的前后對比可以看到，團隊刻意強調“去掉瑕疵但保留紋理”。這也是專業精修與強濾鏡之間的分界：磨皮如果抹掉毛孔和明暗層次，人物會立刻產生塑料感；輪廓調整如果沒有穩定的跟蹤，轉頭、遮擋或大幅運動時就會露出算法痕跡。對視頻來說，單幀漂亮只是起點，幀與幀之間不跳、不閃、不穿幫，才是真正的技術門檻。

03  /  效率與成本

從十幾個小時到約十分鐘：AI開始改寫視頻精修的成本結構

對于行業用戶，效果之外更現實的問題是速度。傳統專業流程往往需要后期人員進行遮罩、打點、追蹤和逐幀修正，一分鐘素材就可能消耗十幾個小時。按照劉航給出的典型場景，同樣是一分鐘視頻，像素吐司通常約6分鐘完成渲染；若把參數調整與檢查時間計算在內，目標是將精修環節壓縮到十分鐘左右。實際耗時會隨分辨率、素材復雜度、所選功能與網絡環境變化，但工作量已經從“以小時甚至工作日計”轉向“以分鐘計”。

成本結構也由此改變。以往電影、廣告中的高級人像處理可能按鏡頭、按幀或按外包項目計價，價格不僅高，而且項目越長、人物越多，預算與周期越難控制。像素吐司采用年度套餐加導出點數的方式，把計算和效果成本顯性化。現場還介紹，同一項目調整參數后再次導出不重復扣點，展板則明確標注智能裁剪后的空鏡不收費，試圖把費用更多地對應到真正接受處理的有效畫面。

更值得注意的是標準化。過去同一批素材交給不同修圖師，審美、熟練度和交付下限可能差異明顯；當算法能夠穩定完成一套基礎精修，行業的最低質量標準會被整體抬高。專業人員并不會因此失去價值，反而可以從大量重復勞動中抽身，把時間投入到情緒、色彩、節奏和敘事這些更需要判斷力的環節。

AI在這里替代的首先不是創作者，而是那些必須做、耗時長、卻很少創造新增價值的重復操作。

04  /  工程邊界

把邊界說清楚：10分鐘限制，以及還沒“死磕”完的功能

一款生產力工具是否可信，不只取決于它能做什么，也取決于它是否坦誠面對邊界。劉航在采訪中表示，像素吐司當前單個項目支持最長10分鐘。對短廣告、短劇片段、婚禮快剪和社交視頻而言，這一時長已覆蓋不少高頻需求；但面對20分鐘訪談、長紀錄片或電影項目，現階段仍需要分段處理，長視頻的等待與項目管理還有繼續優化的空間。

某些靜態圖片上看似簡單的調整，到了視頻里也會驟然變難。以去雙下巴、瘦手臂為例，人物一旦快速轉身或發生遮擋，局部邊緣就可能閃動。劉航表示，團隊不會把所有圖片功能簡單打包上線，而是針對每個效果單獨訓練、反復比較，在大幅運動中仍能穩定后才進入產品。這種“一個效果一個效果地死磕”，聽起來不如大模型一鍵生成刺激，卻更接近專業軟件應有的工程路徑。

這也解釋了像素吐司與傳統剪輯軟件的關系。它現階段并不試圖替代Premiere Pro、DaVinci Resolve、Final Cut Pro或After Effects，而是將視頻人像精修做成一個專用環節，嵌入現有后期流程。當工具的輸入、處理時間、輸出質量和計費都趨于可預期，它才可能真正進入團隊生產，而不是停留在展會演示。

05  /  未來方向

 圖5  展臺大屏以婚禮等真實拍攝場景演示AI視頻精修，突出人物與光影的連續處理

從人像精修走向畫質修復、超分與AI追色

BIRTV連接的是更完整的廣播影視產業鏈，因此，來到展位咨詢的也不只是短視頻創作者。劉航提到，不少廣播電視行業用戶提出了老片修復與視頻超分需求：電視臺和影視機構沉淀了大量標清歷史素材，而今天的播出平臺和大屏終端已經進入高清、超高清時代，如何在保留原始信息的基礎上完成修復和分辨率提升，是AI非常適合進入的場景。像素吐司團隊已在研究相關能力。

另一個方向是AI追色。傳統調色軟件經過多年發展，已經建立起成熟的標準、工作習慣和生態，新工具若只是復制曲線、色輪等功能，很難產生真正的代際變化。像素吐司希望做的是，讓用戶提供一張參考畫面，由AI分析目標色彩和光影風格，再將其穩定遷移到一段視頻中。它未必一次就能取代專業調色師的最終判斷，卻可以顯著降低風格試錯成本，幫助創作者更快找到符合故事情緒的視覺方向。

從人像精修，到老片修復、視頻超分，再到基于參考畫面的AI追色，這些方向指向同一件事：AI開始深入素材進入生產線，而不只是站在工作流之外生成一個全新的結果。

結語：AI真正的價值，是把時間還給創作者

逛完本屆BIRTV，一個明顯感受是，行業對AI的關注點正在變化。早期大家更關心“能不能生成”，如今專業用戶追問的則是：能否穩定、能否保真、能否批量、能否進入已有流程，以及成本和交付時間是否可預測。只有跨過這些門檻，AI才會從驚艷的演示變成可靠的生產力。

像素吐司提供了一個很有代表性的觀察切口。它不試圖生成另一個人，而是基于真實拍攝素材，在保留人物身份、肌膚紋理與現場光影的前提下完成修飾；它也不把AI包裝成一個無所不能的按鈕，而是承認動態視頻中的每一項能力，都需要被逐幀驗證、持續訓練和反復校準。

未來，AI或許會承擔越來越多的遮罩、追蹤、修復、超分和基礎調色工作，但審美、敘事與最終取舍仍然屬于創作者。工具真正值得期待的地方，不是把人從創作中拿走，而是把創作者從機械勞動中釋放出來。

當AI把時間還給創作者，真正決定作品高度的，仍然是人對真實、審美和故事的判斷。

說明：文中性能、時長、計費及在研功能信息來自BIRTV 2026現場采訪與展位資料；具體表現與政策請以像素吐司正式版本及官方最新說明為準。