专访像素吐司刘航: 当AI开始精修“真实视频”,后期生产力正在被重新定义
图1 BIRTV 2026 8A馆8A30展位,真实视频像素蛋糕与像素吐司联合展示AI影像后期能力 导语 当行业仍在讨论AI能生成什么时,专访正被重新另一条更贴近真实生产的像素修后路线正在加速:让AI进入既有素材,接手重复、吐司耗时而又必须精确的刘航后期工作。像素吐司选择的当A定义视频人像精修,正是始精这条路线上的典型样本。 从像素系列展位看见AI后期的期生“交付感” 8月19日至22日,BIRTV 2026在北京中国国际展览中心(朝阳馆)举行。产力走进8A号馆,真实视频8A30展位几乎很难被忽略:明亮的专访正被重新黄色结构、像素蛋糕与像素吐司的像素修后双品牌标识,以及高悬的吐司“专业高效AI精修”“电影级AI视频精修”,把展位的刘航核心主题表达得非常直接。 相比只展示概念片或生成结果,当A定义像素吐司把现场重点放在可操作、可对比的工作流上。多台演示设备持续播放精修前后的同屏画面,观众可以近距离观察皮肤纹理、眼周细节、人物轮廓和动态镜头中的稳定性;大屏则循环展示婚礼、商业人像等场景,让一项通常藏在剪辑机房里的后期能力,变成了“一眼可见”的体验。 展板上的信息也很务实:专业级人像美化、4K级处理导出、智能裁剪空镜不收费,并设置从体验到企业的五档年度点数套餐。对于专业用户而言,真正值得关注的是过去难以准确估算的按帧人工成本,开始被换算成更清晰的时间、点数和交付周期。 像素吐司产品速览 定位:面向专业视频创作者的AI视频人像精修工具,并非生成式视频工具或完整剪辑软件。 核心能力:4K人像美化、AI精准追色、多人物识别与独立调整、动态追踪和帧间稳定处理。 典型用户:电影电视、TVC广告、短剧、MCN短视频、影楼、婚礼跟拍及视频写真团队。 当前效率:据现场采访,1分钟素材通常约需6分钟渲染;单个项目目前支持最长10分钟。 01 / 产品现场 从像素蛋糕到像素吐司:把“修图”能力迁移到视频 像素吐司的产品逻辑,来自团队在静态影像领域的长期积累。刘航介绍,像素蛋糕已经在图片人像精修中形成了成熟的算法与效果体系:用户不必在Photoshop里逐点手修,也能得到接近商业交付标准的结果。于是,一个自然的问题随之出现——图片可以高效精修,视频为什么不行? “大家已经有了修图的概念,但‘修视频’的概念还没有真正建立起来。”——刘航 但把图片能力搬进视频,并不是将同一个模型重复运行若干次那么简单。静态照片只有一个瞬间,视频却要面对镜头运动、人物表情变化、遮挡、光线切换和数以千计的连续帧。只要某一帧的人脸识别或轮廓处理出现偏差,观众看到的就可能是闪烁、跳变和“效果掉了”。 刘航透露,像素蛋糕在图片端已经积累300多个效果,现阶段迁移到视频端的有40多个。每迁移一项,都要重新收集大量图片和视频素材,针对帧间平滑、运动传播、遮挡恢复等问题反复训练与调校。团队中不仅有算法与工程人员,还有调色师、剪辑师和质量检测等影视从业者共同把关——技术决定“能不能做”,审美团队则决定“做到什么程度才算自然”。 图3 同一展位展示像素蛋糕的静态人像精修能力,构成像素吐司从图片走向视频的技术起点 02 / 核心能力 “电影级”不是把人磨得更平,而是动起来仍然真实 在消费级视频应用中,一键美颜并不稀缺。真正困难的是,当素材要进入电影、电视剧、广告或高规格商业项目时,处理结果能否经得起4K大屏、复杂光线与连续运动的检验。刘航解释,像素吐司所说的“电影级”,并不是一种简单的视觉标签,而是希望达到商业级视频交付对自然度、细节和稳定性的要求。 图4 像素吐司现场演示视频人像精修前后对比,强调在清理瑕疵后保留肌肤质感 具体到功能层面,像素吐司围绕人像建立了较细的处理颗粒度:皮肤瑕疵、祛斑祛痘、黑眼圈、抬头纹、眼周纹、法令纹、颈纹、肤色与中性灰磨皮;脸型、五官和面部流畅度;以及长腿、瘦腿、瘦腰、发际线、眼镜反光等更具体的场景需求。系统还可区分男性、女性、儿童和老年人,并在多人同框时识别不同人物、分别调整,避免所有人被套上同一套美颜参数。 从现场的前后对比可以看到,团队刻意强调“去掉瑕疵但保留纹理”。这也是专业精修与强滤镜之间的分界:磨皮如果抹掉毛孔和明暗层次,人物会立刻产生塑料感;轮廓调整如果没有稳定的跟踪,转头、遮挡或大幅运动时就会露出算法痕迹。对视频来说,单帧漂亮只是起点,帧与帧之间不跳、不闪、不穿帮,才是真正的技术门槛。 03 / 效率与成本 从十几个小时到约十分钟:AI开始改写视频精修的成本结构 对于行业用户,效果之外更现实的问题是速度。传统专业流程往往需要后期人员进行遮罩、打点、追踪和逐帧修正,一分钟素材就可能消耗十几个小时。按照刘航给出的典型场景,同样是一分钟视频,像素吐司通常约6分钟完成渲染;若把参数调整与检查时间计算在内,目标是将精修环节压缩到十分钟左右。实际耗时会随分辨率、素材复杂度、所选功能与网络环境变化,但工作量已经从“以小时甚至工作日计”转向“以分钟计”。 成本结构也由此改变。以往电影、广告中的高级人像处理可能按镜头、按帧或按外包项目计价,价格不仅高,而且项目越长、人物越多,预算与周期越难控制。像素吐司采用年度套餐加导出点数的方式,把计算和效果成本显性化。现场还介绍,同一项目调整参数后再次导出不重复扣点,展板则明确标注智能裁剪后的空镜不收费,试图把费用更多地对应到真正接受处理的有效画面。 更值得注意的是标准化。过去同一批素材交给不同修图师,审美、熟练度和交付下限可能差异明显;当算法能够稳定完成一套基础精修,行业的最低质量标准会被整体抬高。专业人员并不会因此失去价值,反而可以从大量重复劳动中抽身,把时间投入到情绪、色彩、节奏和叙事这些更需要判断力的环节。 AI在这里替代的首先不是创作者,而是那些必须做、耗时长、却很少创造新增价值的重复操作。 04 / 工程边界 把边界说清楚:10分钟限制,以及还没“死磕”完的功能 一款生产力工具是否可信,不只取决于它能做什么,也取决于它是否坦诚面对边界。刘航在采访中表示,像素吐司当前单个项目支持最长10分钟。对短广告、短剧片段、婚礼快剪和社交视频而言,这一时长已覆盖不少高频需求;但面对20分钟访谈、长纪录片或电影项目,现阶段仍需要分段处理,长视频的等待与项目管理还有继续优化的空间。 某些静态图片上看似简单的调整,到了视频里也会骤然变难。以去双下巴、瘦手臂为例,人物一旦快速转身或发生遮挡,局部边缘就可能闪动。刘航表示,团队不会把所有图片功能简单打包上线,而是针对每个效果单独训练、反复比较,在大幅运动中仍能稳定后才进入产品。这种“一个效果一个效果地死磕”,听起来不如大模型一键生成刺激,却更接近专业软件应有的工程路径。 这也解释了像素吐司与传统剪辑软件的关系。它现阶段并不试图替代Premiere Pro、DaVinci Resolve、Final Cut Pro或After Effects,而是将视频人像精修做成一个专用环节,嵌入现有后期流程。当工具的输入、处理时间、输出质量和计费都趋于可预期,它才可能真正进入团队生产,而不是停留在展会演示。 05 / 未来方向 图5 展台大屏以婚礼等真实拍摄场景演示AI视频精修,突出人物与光影的连续处理 从人像精修走向画质修复、超分与AI追色 BIRTV连接的是更完整的广播影视产业链,因此,来到展位咨询的也不只是短视频创作者。刘航提到,不少广播电视行业用户提出了老片修复与视频超分需求:电视台和影视机构沉淀了大量标清历史素材,而今天的播出平台和大屏终端已经进入高清、超高清时代,如何在保留原始信息的基础上完成修复和分辨率提升,是AI非常适合进入的场景。像素吐司团队已在研究相关能力。 另一个方向是AI追色。传统调色软件经过多年发展,已经建立起成熟的标准、工作习惯和生态,新工具若只是复制曲线、色轮等功能,很难产生真正的代际变化。像素吐司希望做的是,让用户提供一张参考画面,由AI分析目标色彩和光影风格,再将其稳定迁移到一段视频中。它未必一次就能取代专业调色师的最终判断,却可以显著降低风格试错成本,帮助创作者更快找到符合故事情绪的视觉方向。 从人像精修,到老片修复、视频超分,再到基于参考画面的AI追色,这些方向指向同一件事:AI开始深入素材进入生产线,而不只是站在工作流之外生成一个全新的结果。 结语:AI真正的价值,是把时间还给创作者 逛完本届BIRTV,一个明显感受是,行业对AI的关注点正在变化。早期大家更关心“能不能生成”,如今专业用户追问的则是:能否稳定、能否保真、能否批量、能否进入已有流程,以及成本和交付时间是否可预测。只有跨过这些门槛,AI才会从惊艳的演示变成可靠的生产力。 像素吐司提供了一个很有代表性的观察切口。它不试图生成另一个人,而是基于真实拍摄素材,在保留人物身份、肌肤纹理与现场光影的前提下完成修饰;它也不把AI包装成一个无所不能的按钮,而是承认动态视频中的每一项能力,都需要被逐帧验证、持续训练和反复校准。 未来,AI或许会承担越来越多的遮罩、追踪、修复、超分和基础调色工作,但审美、叙事与最终取舍仍然属于创作者。工具真正值得期待的地方,不是把人从创作中拿走,而是把创作者从机械劳动中释放出来。 当AI把时间还给创作者,真正决定作品高度的,仍然是人对真实、审美和故事的判断。 说明:文中性能、时长、计费及在研功能信息来自BIRTV 2026现场采访与展位资料;具体表现与政策请以像素吐司正式版本及官方最新说明为准。



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