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

发布时间：2026-11-06 08:46:16 来源：爬虫搭建服务器搭建_干货攻略汇总 作者：热点

 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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