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这是一位有脑子的AI导演,但是手底下的人干活有点子偷懒 最近半个月分别使用了Medeo和Flova来制作视频,都是我提前设定好的角色,可以说两位有让我惊喜的地方,也分别有让人觉得遗憾的点。 先来谈谈Medeo。再很多AI视频agent和大模型都在拼画质和物理规律的时候,Medeo已经进化成一个正儿八经的AI视频导演了。 1/ 反直觉的制作逻辑 最开始用 Medeo 做视频时,我下意识以为它和大多数视频制作AI一样:我给 Prompt,它给我做图,然后吐视频,再配音乐。 但是我发现它居然是先做音频,再反推画面! 也就是说,它并不是传统的先生成素材,而是先生成叙事。当我输入提示词后,它没有急着去生图,而是先制作了所有的旁白配音。它精准计算了这句话要读 4 秒,然后才转头去指挥底层的视频模型:“给我生成一个 4 秒的画面”。这个逻辑有种言出法随的感觉。 我查了一下,这在专业的剪辑领域叫“Audio-Driven Editing”(音频驱动剪辑) 或者“A-roll First”,对于包含解说或对话的视频,这是目前最科学的流程。这么做的好处显而易见:音画完美同步。 以前用 AI 做视频,最痛苦的就是画面生成了 3 秒,配音有 5 秒,或者反过来,只能在剪辑软件里各种花式拼接。Medeo 这种“先定时间锚点”的策略,直接把这个坑给填了。 这种策略的另外一个好处,我猜是不是Medeo的团队都很精啊,音频生成的成本比视频低,音频就像是更便宜的草稿。先生成音频就可以把视频消耗的成本控制住。如果先做画面,万一做多了要删减,做少了要重生,都是在浪费钱。 最后一点,我还没有测试过,不知道是不是真的如此。那就是如果先做音频,配音的语速、停顿等会呈现不同的波形,那么Agent是否就可以通过波形来指导哪里有停顿,适合切镜头,哪里语速快,画面要紧凑。 2/ 它居然还会看碟下菜 还没完,正当我以为这就是 Medeo 的固定套路时,我又丢给了它一个公司年会开场视频的需求。 这次它变了。 它是按我的分镜要求直接生成视频片段的。 这时候我才觉得这个 Agent 是真的有点东西。它似乎能识别任务属性: · 做科普/公司介绍: 这是听觉逻辑, 叙事优先 ,画面跟着旁白走。 · 做年会/MV: 这是视觉逻辑, 视觉优先 ,画面怎么酷怎么来,音乐只是氛围组。 至此,Medeo的工作流优势很明显了,叙事清晰,节奏完整,自动化程度高,像科普视频,公司宣传介绍这类视频,几乎一次出来就能用。我想在这种灵活的逻辑之下,AI视频的专业化工业化商业化是不是指日可待了。 3/ 理想很丰满,现实...还是有点bug 虽然 Medeo 的脑子很好用,但在高强度的实战中,我还是发现这位AI导演在手艺上的一些硬伤。 首先是那个让人又爱又恨的全自动。 除非你在一开始就按着它的头说每一步都停下来问我,否则它真的会一键把脚本、配音、分镜全干完。虽然它在左侧资产库里贴心地保存了所有中间素材(这点好评,方便复用),但一开始爽了,后面要修改的时候头就大了。 其次是可以自由拖动的分镜。 Medeo 的 UI 设计得很好,就像剪辑软件一样,直接把分镜、时间轴、字幕和配音严丝合缝对应起来,而且我可以直接在上面拖动分镜条来延长视频——但是!画面是延长了,旁白并不会自动续写。这就导致视频还在动,旁白已经没了。这让这个功能好像看起来很人性化,灵活程度很高,但实际上我拉了好几个分镜,延长的效果也就是镜头的远近推拉,是硬凑时长,并没有实际的增效作用。所以这个功能就是有点并没有什么x用的感觉。 最要命的是商业视频的死穴——Logo 和文字。 做一个公司宣传片时,我上传了一个logo图片,要求在视频中出现这个logo。这时候Medeo就有点死脑筋了,就是原封不动把原图展示了一下,甚至连抠图都不会。于是我原本16:9尺寸的视频在开头和结尾都非常不和谐的出现了正方形尺寸的画面(因为原图就是一个正方形的白底图片),像是ppt展示。 更要命的是,在我要求在某个分镜中出现的电脑屏幕里嵌上这个logo,Medeo 的逻辑不是贴图,而是重新画了一个。同理,场景里的文字也经常是乱码。 还有那个薛定谔的“人物一致性”。 做年会视频用了 4 个角色,虽然喂了参考图,但是一开始是完全直接生成了不相关的四个人。这个视频我唯一的要求一开始就是直接使用我上传的四个角色形象,但就是这一点就这么难。动态效果还不错的时候,人物就是完全不相干;人物稍微有点对了的时候,动效又很崩,要不是这里没法上传视频,真的很想让大家伙儿看看那个稀烂的效果。 想维持住人设,还是得疯狂抽卡重试。关键是Medeo似乎跟oiioii一样顽固,不听话程度也就是比oiioii稍微好一点吧。在我使用过的AI视频产品中,目前我认为人物一致性和画面效果相对最好的事Flova,当然Flova也有很大的问题,下次单独写一篇再说。 此外,Medeo的画面效果很多时候做出来有点之前在网络上很火的在新东方学动画3年后做的动效的感觉,人物呆板僵硬,也有好的时候,但是我发现它经常就有一种为了努力保持住人物一致性,只能让人物尽量少动。按理说现在这些视频Agent应该都用的目前最流行效果最好的哪些视频模型,但是这效果真的也挺难绷的。 最后,Medeo这个工作逻辑如果能够再灵活一些就更好了。比如说我的年会视频,实际上是强叙事+强视觉的融合,如果能够根据我的分镜设定来选择不同的工作逻辑完成不同的分镜段落设计是不是最终的效果就会更好。 本想不做任何限定要求再做个动画试试会不会好一点,奈何做了3个视频,积分耗尽了。这里也建议每一次执行动作最好能像Flova一样显示消耗了多少积分。 写在最后 用完 Medeo,我最大的感受是:它的产品哲学是领先于它背后的模型能力的。它现在就像一个刚从电影学院毕业的导演,有才华,理论满分,分镜逻辑无敌,但是手底下的人技术不够硬。如果你是做强叙事的科普视频,它是神器;但如果你要是做对一些细节和人脸要求极高的商业硬广,可能还是得自己上手修修补补。但是不管怎么样,我觉得Medeo都像是AI视频从玩具走向工具的一个分界线,也许真正的AI视频时代就要到了。
不睡的鲸
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青柚测评1· 2026-10-28
已经推出那么久了还是这么垃圾,要不是为了我的旅游抽奖,真的是看都不想看!!! 作为美团的第一款屎逝级创新产品,看得出来美团想做的是一款AI助理,帮助用户完成日常的一些琐事包括订餐、规划行程,在绝大多数时候都是以幻觉提供“稳定”输出的产品,目前存在"功能不完善、技术不可靠、体验不友好"三大核心问题,虽然定位为"小而美的AI生活小秘书",但实际表现更像是"大而不当的半成品",整体感觉更像是实习生的练手项目仓促上线?如果真是这样不如早点关掉,别让用户笑出声 0. 入口有问题,这样一个本应深度嵌入美团APP的服务,却独立成一个单独入口。事实上,美团APP内也早已存在一个名为“小团”的AI搜索助手,虽然无法代替用户下单,但是体验更为成熟(至少是能够准确理解用户意图并返回相关推荐),小美与主业务系统割裂严重,既然已有能力整合进搜索链路,为何还要另起炉灶呢?不得不引起人的深思hhh,真的有种同一个公司,两种智商的荒诞感 1. 习惯性遗忘上下文,在提出第一个需求后对于不符合推荐的商品提出新的需求后会习惯性遗忘我第一句话说了什么,注意力机制需要人来激活 2. 图1,明明有卖的东西他说没有,但是意外的是居然还知道要凑单 3. 图2不支持指定时间预约下单,在要求提供一日三餐的时间、预算以及希望每一餐吃什么以后,他只是告诉我在明天早上八点半提醒我下单,且不说第二天没提醒,只告诉我预算分配算什么?另…
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北岸的猫1· 2026-10-28
我作为一个保安(真保安),其实不会写代码(只会一点基础的html),折腾这些纯粹是个人爱好,话说AI写代码确实极大的提高了写代码的简易方便程度,我其实25号就已经更新了国内版本,并拿到了solo资格,26日晚上顺手做了一个美团外卖的商户后台(单纯想试试国内版本的solo模式还有国内大模型的能力),和国际版相比,缺少了重要的 solo builder模式,默认就是solo coder模式,可能是国内产品觉得coder模式更符合国内使用习惯?从大模型的代码方式来看,个人感觉有点像kimi的k2组合了豆包1.6!输出速度很快,代码风格也很像k2的风格,还有那个plan模式,我使用的感觉是没什么效果?上下文部分184K,就我来说比较够用了,因为我多数时间是用在做文案,在聊天窗口这里可以@自己编写的智能体来实现需要的智能体组合调用,这块还是很心水的,至于关键的生成页面的速度,我个人感觉吐代码的速度是挺快的但是,生成最终结果还是慢过国际版!在后端逻辑这部分卡了很久,思考的时间也是最长的,看了下代码风格感觉就是k2呢,国内大模型还需要更加努力呢!在后端生成这块速度明显要慢很多了,而且很多地方有明显的错误,本来是已经生成了,实际上它一直在自我修正中,最终没有完成这个项目的成功,报错了。我还尝试了下用solo模式写文案,怎么说呢,这部分也算是有点意思的内容,先通过智能体做一个小红书的文案专家,在生成…
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慢半拍1· 2026-10-28
Refly 标榜自己是和“Vibe Workflow”,这个降低技术门槛、试图用 Agent 节点重构自动化流程的愿景我是非常买单的,官网呈现出的极简克制感也确实在第一眼拉高了期待值。但深入体验后,我感觉目前 V1.0 版本最大的问题在于场景落地的“水土不服”以及自动化 ROI 的倒挂。 首先是模版库(Templates)的选品策略让我很困惑:既然团队源自国内且强调普惠小白,但预设案例里清一色的 X (Twitter)、Ins、LinkedIn 和 RSS 抓取,明显是针对海外生态的生长土壤。对于我们这种想做国内资讯去噪、或者只是想做一个简单的“新闻日报”的用户来说,几乎没有直接可复用的抓手,场景割裂感极强。 其次,在核心体验上,我实测了官方推荐的“新闻抓取+邮件摘要”,发现整个链路的运行 Latency(延迟)偏高。对于这种轻量级的信息获取任务,如果工具的执行效率跑不赢我手动操作,那自动化的爽感和价值就被完全稀释了。 最后,所谓的“自然语言一句话创建”目前还没能很好地解决用户的冷启动焦虑——这就好比给了我一把万能钥匙,但我却找不到锁在哪。我甚至尝试结合外部 AI 的建议去生成一些特定的流,但落地效果依然不理想,感觉工具对意图的理解力和最终的执行力之间还存在不小的 Gap。 总的来说,现阶段的 Refly 更像是一个有着漂亮概念外壳的 MVP,对于真正想上手解决具体痛点的用…
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青柚测评1· 2026-10-28
ShellAgent 2.0 初体验:想法很好,但产品还需打磨 首先,非常感谢降临派提供的邀请码,让我有机会提前体验到 ShellAgent 2.0。 说实话,最近对各种 Agent 都有点审美疲劳了。Github 上开源的框架一个接一个,轮子满天飞,但对普通人来说,门槛还是挺高的,不是要配一堆复杂的参数,就是做好了也不方便分享给朋友用。 所以 ShellAgent 喊出“三句话生成 App”的时候,我一下就来劲了。这不就是我想要的那个“零代码版的 Coze”嘛!把那些烦人的技术环节都包圆了,直接对话就能搞定,期待值直接拉满。 但实际上手折腾了几个场景,感觉就和想的不太一样了。 首先是稳定性和端到端体验的问题。 我尝试了几个在其他平台上相对成熟的场景,但在 ShellAgent 2.0 中都遇到了阻碍。例如,在测试“小红书笔记搜索”功能时,应用返回了一些看似存在但实则为 Mock 的数据;而在尝试“文生图”功能时,无论如何调整,系统都反复报错,无法成功生成图片。我理解,这些基础能力在 Coze 等平台的能力边界内是完全可以实现的,这让我感觉 ShellAgent 2.0 在核心功能的稳定性和流程的端到端打通上,还有一段路要走。对于 ToC 产品而言,用户的第一次体验至关重要,如果无法顺利跑通一个基本流程,很容易造成用户的流失。当然,我也相信这只是早期内测阶段的问题,期待官…
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