万相2.6把“导演级视频”带进电商：短剧、虚拟主播与互动玩法

2025 年做电商内容，最现实的矛盾是：平台要视频、用户要剧情、品牌要转化，但团队往往只有“一条拍摄线 + 一位剪辑 + 一堆临时脚本”。结果就是内容产能跟不上节奏，爆款靠运气，成本却很硬。

**万相 2.6 这类“可控视频生成”工具的意义，不是让所有人去拍电影，而是把电商最缺的三件事补齐：角色一致、分镜可控、声画同步。**它把过去“抽卡式生成”推进到“像在排片”的工作流——这对短视频投放、直播切片、商品故事化种草，价值非常直接。

这篇文章我会用“人工智能在游戏与数字娱乐”的视角来拆：为什么“角色扮演 + 分镜控制”本质上像游戏里的 NPC 系统；以及电商与新零售团队如何把它变成更高产、更个性化、更可测量的内容体系。

1）从“抽卡生成”到“角色一致”：电商内容终于能规模化

先把结论说清楚：**电商视频规模化的前提不是画质，而是“同一个人/同一个IP在不同视频里始终像同一个人”。**否则你做不了系列化剧情，做不了虚拟主播矩阵，也做不了长期品牌心智。

万相 2.6 的关键升级在于“参考生视频”的思路：用参考素材锁定主体外观、动态风格，甚至进一步做到音色与语速等声学特征的迁移。这意味着你可以把一个“人设”当作资产沉淀下来，而不是每条视频都重新开盲盒。

角色一致性在电商里怎么用？

把“角色一致”翻译成电商语言，就是：

• 品牌虚拟主理人：同一个形象、同一种声线、同一套表达习惯，持续讲产品故事。
• 店铺剧情宇宙：连续短剧里主角不崩、人设不跑偏，才有追更。
• 导购型 NPC：不同场景（通勤/露营/年末聚会）里给不同推荐，但“这个导购”始终是同一个。

我见过不少团队做“虚拟主播”卡在两点：一是形象不稳定，二是声音像配音拼贴。声画一致把这两个痛点一次性打穿——你做的不是“像AI的数字人”，而是“像品牌员工的可复用角色”。

一句话概括：角色一致性让电商内容从“单条爆款”变成“系列资产”。

2）“分镜控制”为什么会改变投放：把广告拍成可迭代的脚本

电商视频的投放逻辑，本质上很像游戏运营：你需要不断 A/B 测试，快速迭代素材，找到能触发点击、停留、加购的“关键节点”。

万相 2.6 的“分镜控制”把这件事做得更像标准化生产：模型可以把提示词拆成多镜头段落，并完成镜头切换与叙事连贯。对于广告团队来说，这会带来一个非常实际的变化：从“改视频”变成“改脚本”。

一套可复制的“投放分镜模板”

如果你在 2025 年末要冲年货节、跨年礼赠、春节返乡场景（这段时间尤其典型），我建议用更投放友好的分镜结构：

1. 3 秒钩子镜头：场景冲突或强利益点（比如“30 秒搭好露营灯串”）。
2. 5 秒证明镜头：功能展示或对比（防水、续航、材质细节）。
3. 3 秒情绪镜头：人群共鸣（送礼、团聚、松弛感）。
4. 2-4 秒收口镜头：价格/权益/行动提示（这里可结合平台规范做“口播式信息”）。

用“总体描述 + 时间戳 + 分镜内容”的方式写提示词，可以把脚本当作版本库管理：

• 你想做“更强功效向”，就替换第 2 镜头。
• 你想做“更强情绪向”，就替换第 3 镜头。
• 你想测“不同人群”，就换角色（学生/宝妈/户外玩家）。

这和游戏里做关卡迭代很像：不改底层引擎，改的是关卡脚本与触发点。

3）把电商做成“可互动内容”：向游戏与数字娱乐学三招

很多人把 AI 视频当作“省钱工具”，但我更看重它的另一面：把电商内容做得更像数字娱乐产品，让用户愿意停留、愿意二创、愿意回访。

3.1 像做 NPC 一样做“导购角色”

在游戏里，NPC 不是“会说话的模型”，而是一套可控的行为树：在不同任务阶段给不同反馈。

在电商里，你可以做“导购 NPC”三件套：

• 固定人设：语气、穿搭、常用口头禅一致。
• 固定镜头语言：开场永远是近景，讲材质永远用微距特写。
• 固定知识库：同款产品的参数、对比口径一致（避免合规风险）。

角色一旦稳定，你做矩阵就简单：同一产品，用“专业测评型 NPC”和“生活方式型 NPC”分别出片，投放看数据说话。

3.2 把“UGC 玩法”做成可控的内容生成

社交电商最吃的不是硬广，是可参与的玩法。万相 2.6 这类工具适合做“可复制模板”的 UGC：

• 用户上传一张穿搭照或一个短参考视频
• 系统生成多场景短片：通勤、约会、跨年派对、春节拜年
• 角色外观保持一致，镜头按品牌审美走

这其实就是“游戏皮肤 + 换场景”的结构。对新零售来说，它会反过来推动门店体验：门店试衣镜/试妆台不再只给照片，而是给“可分享短片”。

3.3 让“短剧带货”更像连续剧，而不是段子合集

短剧带货最怕的，是每集都像新故事：角色不连贯、情绪断层、观众追不下去。

分镜控制 + 角色一致让连续短剧更接近工业化：

• 固定主角与配角（最多 3 个核心主体就足够跑一条线）
• 固定场景资产（店铺、家、办公室、门店）
• 每集只换“矛盾点”和“产品解决方案”

把它当成“季播剧”运营，比拼的是更新频率与设定稳定性，而不是一集的花活。

4）落地路线图：从 0 到 1 搭建“AI 视频素材工厂”

很多团队的问题不是工具不会用，而是工作流没重构。给一个我更推荐的落地顺序（两周能跑起来）：

第一步：先做“角色资产库”（1-3 天）

• 选 1 个品牌主角（虚拟或真人参考）+ 1 个辅助角色
• 定义 10 条人设规则：语气、禁用词、情绪范围、镜头偏好
• 产出 20 条标准台词（开场、转折、收口、FAQ）

目标：以后所有素材都从“调用角色”开始，而不是从零写提示词。

第二步：再做“分镜模板库”（3-5 天）

建立 5 套模板，覆盖最常见电商诉求：

• 功效对比
• 开箱测评
• 场景种草
• 口碑证言
• 节日礼赠

每套模板写成“时间戳分镜脚本”，后续只替换商品信息与人群设定。

第三步：把投放指标接回脚本迭代（持续）

把素材拆成可解释变量：

• 钩子类型（冲突/利益/反差）
• 镜头节奏（快切/长镜头）
• 台词密度（高信息/低信息）
• 角色风格（专业/搞笑/松弛）

然后用数据反推：到底是哪一个镜头段带来停留、加购、评论。真正的增长来自“脚本工程化”，不来自多生成几百条碰碰运气。

可引用的判断句：电商 AI 视频的竞争力，不在“生成能力”，而在“可复用的脚本体系”。

5）常见问题：团队最担心的三件事

Q1：会不会同质化？大家用同一模型都一个味？

同质化来自“同一套提示词”和“同一套审美模板”。解决办法很朴素：

• 建立品牌自己的镜头语言（固定景别、色调、灯光、道具）
• 把产品卖点写成“剧情冲突”而不是“参数清单”
• 让角色有可持续的口头禅和行为习惯（像游戏角色那样）

Q2：会不会带来合规和信任问题？

如果你要做参考生视频、拟人角色、口播带货，建议把红线提前写进流程：

• 不做未经授权的肖像与音色复刻
• 明确标注“虚拟演绎/AI 生成”与平台规范一致
• 商品功效与价格信息走审核口径，避免“素材先飞、合规后追”

Q3：是不是只有大团队才玩得起？

恰恰相反：小团队更该先上“角色 + 分镜模板”。

大团队有拍摄产线，小团队最缺的是“稳定输出”。当你把素材生产从“拍摄依赖”切换到“脚本依赖”，内容能力会更像软件工程：可复制、可迭代、可管理。

结尾：当电商内容开始像游戏一样“可编排”，机会才刚出现

万相 2.6 这类模型把“角色一致、声画同步、分镜控制”推到了可用区间，电商与新零售会最先吃到红利：因为它们对内容的需求不是偶发的，而是每天都要上新、每天都要测试、每天都要讲同一个产品的新故事。

从“人工智能在游戏与数字娱乐”的视角看，下一阶段的内容竞争会更像做一款长期运营的游戏：你需要稳定的角色资产、可复用的关卡脚本、以及数据驱动的迭代机制。

如果你准备在 2026 年把短视频投放、直播切片、门店互动屏、私域内容统一成一套“内容引擎”，现在就值得问团队一句：我们是继续拍素材，还是开始写脚本、做角色、搭系统？