对商户投放ROI负责,这个视频营销Agent底气从何而来?丨对话布尔向量

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对商户投放ROI负责,这个视频营销Agent底气从何而来?丨对话布尔向量
8312点击    2025-12-01 11:37

得益于广阔的市场空间和逐渐加码的政策支持,跨境电商近几年来一直是创业者入局的热门赛道。


但对于出海的商家而言,营销推广一直是个“老大难”问题。


中小商家面临着海外平台营销成本高的困难,而体量大一些的商家,同样面临巨额投放过后,ROI不及预期的风险。


那么AI时代,是否有产品能够解决出海营销的难题呢?


布尔向量刚刚推出的AI视频智能体Temvideo已探索出新解法。


提到布尔向量,我们更熟悉的是其2024年3月发布的Boolvideo——能够将产品链接、文字脚本和图片等素材快速转化为视频的AI视频SaaS平台。


而新一代产品Temvideo,已从视频生成工具,进化为“更灵活、能听懂人指令、更注重结果交付的Agent”。


对商户投放ROI负责,这个视频营销Agent底气从何而来?丨对话布尔向量

Temvideo Web端主页


市面上视频生成类产品很多,但我们的客户反馈最惊喜的是,Temvideo有很多好用的模板,生成的视频在细节处理上很出色,最终投放到Meta的数据能与人工制作的齐平甚至更好。


我们的设计逻辑会沉淀各类行业know-how,相当于基于大卖的经验,生成更多能出单的视频。


那么Temvideo和Boolvideo在产品设计和结果交付上有什么不同,Temvideo的Agent能力究竟为营销场景带来多少实际价值,相对于Sora、即梦、可灵等通用视频生成产品,它又有什么差异化优势呢?


带着这些问题,量子位智库邀请到了布尔向量创始人及CEO王庆,深入拆解Temvideo如何将视频Agent与营销场景结合、AI营销/电商赛道的市场空间、产品的价值与核心用户、商业化现状与发展目标等问题。


关于Temvideo


Temvideo是布尔向量推出的全球首个面向营销场景的AI视频智能体,旨在解决跨境电商等领域视频制作效率低、成本高的痛点。


用户选择已验证过的高ROI模板,即可一键批量生成视频,视频质量和数据结果和人工制作齐平,且能大大减少制作时间,持续产出高转化内容,实现显著营销ROI,获取自然流量和成单转化。


产品核心功能包括:


  • 批量混剪:一键批量生成营销视频,无需手动输Prompt。AI自动识别解析图片、文字、链接及视频素材,提炼产品核心卖点,生成适配营销场景的专业脚本。同步完成字幕、真人质感口播匹配与背景音乐,智能批量混剪快速成片。


  • 虚拟人&图转视频:输入商品链接即可自动抓取素材,通过生成试穿、手持、虚拟人等AI技术实现图片动态化。AI全程自动完成脚本撰写、背景音乐匹配、产品介绍口播配文及音效适配,最终一键成片。


  • 电商多语言翻译:集字幕去除、翻译、语音克隆和口型同步功能于一体,支持中文、英语、日语、西班牙语、葡萄牙语、印尼语、泰语、阿拉伯语等多种语言。


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Temvideo官方产品介绍


Key Takeaways


1、所有电商都希望视频投放能带来销售,Temvideo核心价值在于真正帮电商用户完成最终转化相关操作——让点击率和转化率保持高位。


2、产品核心用户是全球范围内年营收在1000万到1亿元之间、有广告投放需求的电商用户。他们最关注生成视频后是否能“一刀不切”,以及投放ROI能否达到预期。


3、针对大体量客户,Temvideo会分析他们行业内和竞品已投放且ROI很高的视频,用AI将这些视频解构为优质模板或脚本,沉淀到系统中。模板化是当前行业内普遍采用且有效的方式。


4、商户的高细节要求,如AI自动切分素材镜头、AI识别画面匹配BGM等,很多通用化产品无法满足,Temvideo用“大模型+行业模型”的整体框架去补充。


5、懂内容、懂投放、懂跨境电商的团队,再加上与用户深度磨合及沉淀行业know-how,是产品敢于对业务指标负责的核心底气,也是最大的护城河。


6、很多基于大模型开发的To C产品销量比大模型公司的产品更好,本质上是因为它们的“Taste”,能精准把握用户需求,并转化为视觉呈现和内容沉淀。这是AI应用层最核心的竞争力。


7、AI营销领域目前大概80%-90%的需求由工具满足,但未来处理复杂任务时,Agent化是必然趋势。Agent的不可控性是最大的门槛。


8、整个电商行业真正应用AI视频、图片生成技术的商家估计不到10%,但部分场景已有较好的应用,行业经历了一个“期望高涨-尝试受挫-理性回归”的过程。


以下为布尔向量创始人兼CEO王庆和量子位智库的详细对谈内容。在不改变原意的基础上,量子位智库对部分内容进行了修改及简化。


访谈实录


1、核心价值是帮电商用户完成「最终转化」


量子位智库:Temvideo作为“全球首个AI视频智能体”,给用户创造的核心价值是什么?


布尔向量:对电商用户来说,核心价值是AI真正帮用户完成最终转化相关操作。所有电商都希望有销售,视频投放花费不少广告费用,这款产品能让CTR(Click-Through Rate,点击率)和转化率保持高位,这是最大价值。同时,它也切实提升了剪辑师及相关投放的效率。 


量子位智库:Temvideo作为Agent,整体工作流程是怎样的?通过哪些方面保证最终产出效果?


布尔向量:首先,Temvideo本身是Agent架构,支持用自然语言指挥完成各类操作。


产品分为两个版本:


一个是类似To C的版本,使用流程很简单。选择模板或用自然语言输入各类信息,填入基本要求,上传自身元素材,即可一键成片。


另一个是客户定制化版本,针对规模较大或有体量的客户。我们会分析他们行业内已投放且ROI很高的视频,也会分析竞品投放效果好的视频,用AI将这些视频解构为优质模板或脚本,沉淀到系统中。


后续客户打开系统,在定制化栏目就能看到专属模板,进而实现放量。后续流程与To C版本一致,持续输入原素材、选择模板、填入要求、一键成片。


其次,我们正在接入数据回传功能。通过投放数据看板,客户能清晰了解模板产生的效果,知晓ROI(Return on Investment,投资回报率)、GMV(Gross Merchandise Volume,商品成交总额)及实时ROI数据。


对ROI高的模板,持续放量和重生成;对ROI低的,进行替换,同时实现自动化发布和投放,该功能正在开发中。


用户使用流程极其简单,但后台操作复杂。后台需要理解视频每个片段的内容和画面,自动切分片段,筛选优质画面、剔除废片,再生成优质脚本,根据脚本匹配画面并拼装。


之后还会完成加BGM、口播、音色调整、贴纸添加、转场动效设计等辅助工作,最终实现视频批量生成。 


量子位智库:Temvideo的生产效率和ROI提升方面,有初步数据统计吗?


布尔向量:KA(重点客户)已有不少使用数据和案例,产品处于持续迭代中。


令人惊喜的是,目前AI剪辑的视频在Meta投放上,效果已基本与人工剪辑的视频齐平,CTR转化方面不逊色于人工。随着大模型不断迭代,效果还会越来越好。 


量子位智库:Temvideo最主要的用户画像是什么样的?


布尔向量:核心用户是全球范围内,年营收在1000万到1亿元之间、有广告投放需求的电商用户。他们有在TikTok批量制作视频、在Meta投放广告的需求。


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TikTok上的用户多是从亚马逊转型的大卖(指年销售额高、规模大的卖家),Meta上的用户以独立站用户和TikTok跨境电商用户为主。


Meta平台上,很多商家已从图片投放完全转向视频投放,因为视频投放效率更高,但视频剪辑效率低成为了痛点。 


量子位智库:这类用户最关注的核心体验是什么?Temvideo在相关细节上有哪些打磨?


布尔向量:用户最关注两点:


一是效率,生成视频后是否需要大量修改。我们提供灵活调整的编辑器,但目标是实现“一刀不切”,让用户无需修改就能直接使用,最大化提升效率;


二是效果,视频剪辑质量、脚本质量是否出色,最终投放ROI能否达到预期。


为满足这些需求,我们在细节上做了很多努力。


以服装类商户为例,他们需要快速展示多款服装,对此我们实现了两项细节能力:


一是AI自动切分素材镜头,精准剔除废片;


二是AI识别画面,匹配快速BGM,做好卡点和转场,增强视频节奏感。


此外,考虑到用户可能不擅长写Prompt,工程师会基于对模板的理解,提前配置好后台所有Prompt,确保视频在细节上符合用户预期。这些细节处理,很多通用化产品没有考虑到,而商户对细节要求极高,我们正是在这些方面做了大量深耕。


量子位智库:很多To C类Agent存在不够精准、可控的问题,Temvideo的工作链条较长,在精准可控方面采用了哪些技术或补充手段?


布尔向量:首先以大模型为基座,比如DeepSeek、Gemini等文本大模型。但通用大模型在很多环节和细节上处理不够完善,因此我们会引入大量行业AI算法和模型进行补充。


比如在画面识别、切分环节,通用大模型的理解和处理效果有限,我们就引入行业内其他算法模型,提升切分精度,整体框架是“大模型+行业模型”的补充辅助模式。


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对商户投放ROI负责,这个视频营销Agent底气从何而来?丨对话布尔向量


目前产品并非百分百完美,但正以月或周为单位持续进步。比如前两天更新Gemini 3.0后,效果又有了提升。


这一过程中,除了依托大模型本身的迭代,我们还会针对大模型的不足,进行工程化调优、数据训练和更多算法补充,这需要长期投入大量精力。


量子位智库:从技术角度看,目前存在哪些瓶颈?哪项技术进步能直接推动Temvideo效果再上一个台阶?


布尔向量:以画面理解为例,目前大部分AI模型还是基于抽帧方式,比如10秒视频每秒抽1次或0.5秒抽1次,本质上是在图片理解基础上附带做视频理解,可能会遗漏0.5秒到1秒之间的关键内容,导致理解不够透彻。


如果未来大模型能以0.01毫秒的精度分析视频且效果出色,那么产品效果将实现十倍甚至百倍的提升。当前大模型本身正在持续进步,相关技术瓶颈也在逐步突破。


2、「模板」是行业know-how沉淀的视觉呈现


量子位智库:很少有公司敢于直接对广告投放的业务指标负责,布尔向量的底气在哪里?


布尔向量:首先,我们有专业的内容团队,他们既懂跨境电商,又懂内容和技术。


我们会与KA客户合作,共同分析他们在Meta或TikTok上高ROI的投放视频,之后研究技术如何将这些视频沉淀为模板、转化为批量视频。


这一步至关重要,虽与技术直接相关性不大,但行业know-how数据在此过程中起到了关键作用。


年初时,视频理解能力尚未成熟,难以知晓视频内容,无法进行有效匹配,操作难度很大。


3月份视频理解能力实现跨越后,服务客户的数据开始持续变好。比如最初需要70%的人工调整,之后逐步降至50%、30%、20%,现在仅需10%、5%,甚至无需人工调整。


这一变化的基础有两点:


一是大模型本身能力的迭代;


二是需要真正懂内容、懂投放、懂跨境电商的团队,与用户深度磨合,沉淀行业know-how。这是最难的环节,也是我们敢于对业务指标负责的核心底气。


量子位智库:沉淀模板本质上是积累行业know-how的过程吗?


布尔向量:是的。由于AI存在不可控性,很多To C、To B公司都会采用模板化的方式。


比如视频生成类大模型公司,出圈的特效视频本质上就是模板;海外热门的To C公司Higgsfield,核心是通过内容团队持续沉淀各类模板和特效,甚至比很多视频模型的特效效果更好,这是他们的核心竞争力。


模板化是当前行业内普遍采用且有效的方式,能保证AI的可控性,帮助用户拿到预期结果。


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量子位智库:视频生成的审美与模板之间是什么关联?


布尔向量:模板沉淀的是对行业、审美、技术的理解,以及对用户需求、结果导向的认知。


海外很多To C产品基于大模型开发,但销量比大模型公司的产品更好,本质上是因为它们审美好。这种审美是一种“Taste”,能精准把握用户需求,并转化为视觉呈现和内容沉淀。在AI应用层,这是最核心的竞争力


量子位智库:未来若通用型AI生成产品进入该领域,审美会是Temvideo最大的护城河吗?


布尔向量:审美是其中之一,但最大的护城河是对To B端行业的深耕和know-how的沉淀


我个人是理工男,自身审美不算突出,但我们核心是理解To B端视频的行业审美。


如果用“审美”来定义,它不仅是视觉层面的,更核心的是对行业内高效果视频的结构拆解和重组能力。


对口型、视频理解等AI能力,除了大模型公司需要深耕外,其他公司的效果其实相差不大。关键在于如何拼装组合这些能力,真正满足用户需求,沉淀行业know-how。


To B端用户使用视频是为了真金白银的投放,而非娱乐,这一领域的know-how沉淀是最难的,也是最大的护城河。


就像电商领域的Agent公司懂电商,教育领域的Agent公司懂教育,游戏领域的Agent公司懂游戏,这种沉淀为AI能力的行业认知,是所有应用层公司的核心非技术护城河。


3、Agent适合解决需调用50-60个AI节点的复杂需求


量子位智库:Temvideo与Boolvideo是高级替代关系,还是相互补充?


布尔向量:两者并非替代关系,而是相互补充。


Boolvideo更多是工具属性,用户输入图片、URL等,就能生成视频,用户群体是内容创作者或小电商卖家,其底座并非Agent,仅用到10个左右的AI能力。


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Boolvideo功能


Temvideo的底座经过大量改造,是更灵活、能听懂人指令、更注重结果交付的Agent,调用的AI能力达50-60个。它能在自动化剪辑赛道,根据不同时间节点、任务需求,精准调用对应的AI能力。


比如发现废片时,其会自动调用视频理解和自动化剪辑算法的能力剔除废片,这种任务化的操作在之前很难实现,Agent时代的到来让其成为可能且效果出色。


但这也带来了新问题:Boolvideo生成视频仅需10-20秒,而Temvideo生成一个视频可能需要2-5分钟,因为它需要不断思考调用哪些能力、理解画面内容、规划操作步骤。 


量子位智库:AI营销视频是一定会Agent化的细分赛道吗?


布尔向量:核心取决于结果交付,而非必然Agent化。海外很多工具仅调用单点AI能力,无需Agent化也能满足用户需求。


关键在于是否理解用户的“Taste”,能否精准把握用户需求,交付符合预期的结果。


如果任务复杂,需要调用50-60个AI节点,那么Agent化是更好的方案;如果只是简单的图片美化、美颜等需求,完全没必要Agent化。 


量子位智库:目前AI营销领域,复杂需求和简单需求的市场规模占比大概是怎样的?


布尔向量:目前大部分需求还是通过工具满足,Agent概念刚出现,虽有很多产品开始Agent化,但实际效能仍处于增长阶段。


未来处理复杂任务时,Agent化是必然趋势。当前大概80%-90%的需求由工具满足,行业正逐步向Agent方向转型,各类行业Agent不断涌现,处于起步阶段。


量子位智库:做Agent产品最大的门槛是什么?布尔向量是如何解决的?


布尔向量:最大的门槛是Agent的不可控性


Agent的优势是灵活性,但反过来也带来了不可控性。比如生成TikTok营销视频时,AI对“TikTok营销视频”的定义是否精准,直接影响结果;


同时,普通人或非技术用户在下达指令时,不会使用类似Markdown的规范语言,需求表达往往不够清晰,导致AI理解偏差,生成的结果与用户预期不符。


我们的解决方案有两个:


一是限定行业范围,在模板设置中划分电子、数码、衣服、零售、短剧等多个行业,让Agent在特定行业内实现可控;


二是细化模板框定,让用户基于明确的模板风格,再进行Agent相关的AI调用,虽降低了部分灵活性,但能提升结果交付的确定性,避免用户因生成时间长、结果错误而放弃使用,确保用户能“一次生成即得所需”。


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量子位智库:目前Temvideo交付物符合用户需求、可直接投放的概率是多少?


布尔向量:还没到100%,大概生成5个视频,能有2-3个符合需求、可直接挑选使用。


4、电商领域AI渗透率仍不到10%


量子位智库:三年来,你对AI营销和AI短视频生成赛道有哪些新的变化和认知?


布尔向量:最大的变化有两点:一是从工具到Agent的跨越;二是多模态技术的显著进步


文本多模态方面,文本识别越来越精准,AI识别人类指令时减少了“幻觉”,这也是今年客服类Agent爆发的原因。


比如分析画面时,不会把苹果误判为梨子;插入元素时,能精准到毫秒级别,指令执行的精准性和稳定性大幅提升,为服务To B端用户奠定了基础,让AI不再只是“玩玩而已”。


图片和视频生成领域持续进化,比如手持效果、虚拟试衣(Try-on)效果越来越出色,各类AI视频模板不断涌现,应用场景越来越丰富。


但To B端用户对AI技术的要求是“可控”,不能用不可控的AI技术去忽悠他们。比如手持效果、虚拟试衣效果如果出现穿帮,就无法作为广告素材使用,只能用于娱乐。


这就要求我们在技术应用上保持理性,聚焦能真正产生商业价值的场景。 


量子位智库:目前电商行业对AI视频、图片生成技术的接受度有变化吗?大用户的渗透率是否达到理想状态?


布尔向量:目前渗透率还远未达到理想状态,整个电商行业真正应用AI视频、图片生成技术的商家估计不到10%。商家对细节可控性要求极高,导致大规模应用受限。


但部分场景已有较好的应用,比如买家秀制作、社媒上用于病毒式营销的酷炫视频,可通过Veo3、Sora等生成模型化视频。


行业经历了一个“期望高涨-尝试受挫-理性回归”的过程。2023年大家对AI技术期望很高,大卖们做了大量尝试,但发现虚拟人、手持效果等AI生成内容的投放ROI不佳,甚至不出单,效果未达预期。


之后行业开始理性反思,明确“该用AI的地方用AI,该实拍的地方实拍”。


比如拍摄环节以实拍为主,AI作为辅助,像AI能让单张原图动起来且不失真,就是很好的应用案例;但完全凭空生成“衣服转圈、天上飞”这类不切实际的内容,不仅技术上难以实现,投放效果也很差。


不过技术迭代速度极快,比如Banana发布后,预计一两个月内迭代更新,很多当前无法实现的场景就能满足需求。


量子位智库:为什么说全球化加社媒平台的广告视频属于结构性的空虚失调?潜在市场规模有多大?


布尔向量:结构性失调主要体现在两个方面:


一是供给端两极分化


社媒平台对优质视频需求巨大,国内抖音每天新增视频约一两亿条,海外TikTok相关平台也过亿条,平台需要优质视频,而非粗制滥造的内容。但目前供给端呈现“优质内容稀缺,劣质内容泛滥”的情况——


好的视频难以批量产出,而AI生成粗制滥造的视频门槛极低,只要愿意投入成本,就能大量生成,导致“AI污染”问题,平台也在探索如何应对这一现象。


二是市场需求与内容供给的匹配失衡


TikTok Shop的GMV已突破1000亿元,全球电商市场(包括亚马逊、Shopify等)规模已突破1万亿美元。这个庞大的市场需要高质量、能带来实际结果的内容,且需要切入投放环节分享效果收益。


对商户投放ROI负责,这个视频营销Agent底气从何而来?丨对话布尔向量


潜在市场规模非常可观,有两种商业模式:


一是按视频条数收费,为市场提供高质量视频,让用户为单个环节付费;


二是按效果分成,切入投放环节,对ROI高于一定阈值的增量GMV进行分成。


但无论哪种模式,核心都在于保证内容的精准性和结果导向,只有让商家真正拿到效果,才愿意付费或分享收益,这也是市场的核心难点。


5、针对ROI数据针对性排查问题和迭代产品


量子位智库:Boolvideo和Temvideo是如何获取最早一批用户(比如前500个)的?有哪些关键渠道或手段?


布尔向量:Boolvideo初期借助AI流量红利,通过社媒投放、Product Hunts等渠道快速获客,但也走了弯路——未能在第一批用户中精准筛选出核心服务对象。


总结经验后,Temvideo的推广更注重用户精准定位:海外市场聚焦中小零售卖家,他们会将视频发布到Facebook主页或私域,对视频酷炫程度、动态效果、虚拟人应用等需求较高。


我们针对性优化产品,让用户上传几张图片就能生成各类酷炫视频,更贴合海外用户需求。


国内市场方面,产品更适用于混剪、短剧制作,目标用户是年营收1000万到1亿元、有广告投放能力的卖家


我们基于对行业的理解和资源积累,与目标用户深度磨合,逐步推进产品泛化、通用化、模板化,逐个攻克目标用户,并持续收集反馈优化产品。


初期产品效果并不理想,比如用户原本投放ROI为2,用我们的视频后ROI可能降至0.5。我们会针对性排查问题:是镜头切分不准、存在废片,还是BGM搭配不当、贴纸未及时出现、音效缺失等。


针对这些问题,我们引入镜头切分、废片剔除等算法,撰写大量Prompt,指导AI把握视频结构、元素出现时机等细节。


比如服务手机客户时,AI能精准识别手机掉地的0.1毫秒瞬间,并配上对应的掉地音效,这些精细化的优化都源于与客户的深度磨合。 


量子位智库:产品迭代是否是从最终投放的ROI倒推,挖掘漏洞并优化的过程?


布尔向量:对的。我们会持续收集用户反馈,分析视频投放效果不佳的原因,找出人工需要大量调整的环节,通过技术优化将这些调整成本降到最低,不断迭代产品。


6、在商业化上找寻“结果交付”与“成本控制”的平衡点


量子位智库:国内很多订阅制产品面临续费率问题,Temvideo有这方面的困扰吗?


布尔向量:海外AI产品普遍面临续费率不高的问题。


原因包括用户对产品效果预期过高,实际使用时因AI能力迭代、自身使用方式等因素导致效果不达预期;AI生成视频耗时较长、存在抽卡机制、跑卡成本高等。


但这一现象也有积极面:能快速积累用户,且随着大模型持续迭代,产品效果会越来越好,有望留住核心用户。


我们的思路是稳扎稳打,聚焦服务To B目标用户,通过优质服务提升留存率。


作为创业公司,我们没有大量资金进行撒量投放,更多是从KA客户那里沉淀行业know-how,收集用户使用反馈和付费痛点,持续优化产品,虽然打磨周期较长,但更贴合To B用户的需求。 


量子位智库:Temvideo作为该领域首款Agent产品,推PMF(产品市场匹配)的过程中是否面临阻力?推进是否平滑?


布尔向量:推进整体偏平滑。因为我们并非采用全新的单点AI技术,对口型、虚拟人、手持效果、图片生成视频等技术已相对成熟,我们的核心是将这些技术整合应用到行业场景中,并非带来颠覆性的技术变革,因此用户接受度较高。


推广策略上,海外偏“酷炫路线”,通过动态化、虚拟人等元素吸引零售商户尝试;国内则更稳健克制,聚焦目标用户,收集反馈、持续迭代,让用户感受到产品能满足投放需求、可安全使用,逐步建立信任。 


量子位智库:Temvideo采用订阅制,但Agent的Token成本很高,尤其复杂流程需调用更多能力,在成本把控方面有哪些考量或设计? 


布尔向量:目前视频生成的Token成本确实不低,一条视频的生成成本可能达到几块钱,再加上抽卡、多AI能力调用等,成本压力较大。


当前行业在商业化上仍处于摸索阶段,核心是找到“用户结果交付”与“成本控制”的平衡点


从长远来看,Token价格必然会逐步降低,就像文本Token现在已不再是用户和厂商关注的核心成本。


我们的策略是拆解视频生成环节:区分哪些环节需要调用自动化剪辑的AI节点,哪些环节需要生成类AI能力,针对性优化成本结构,让用户以更低成本生成高效视频。


目前来看成本可控,只要保证视频的准确性和结果导向,用户对相关投入的接受度较高,比如一条视频投入几十块钱是完全可以接受的。


7、商业模式要从“按个数付费”到“按效果付费”


量子位智库:未来三年,布尔向量最大的信心来源是什么?


布尔向量:我们在做的是用AI能力帮大家做剪辑、沉淀行业know-how的产品。


创业过程中能感受到大模型迭代越来越强,比如我们演示的用Gemini理解素材内容,底层依托Google等相关大模型的能力。


大模型能力越强,我们帮用户获取视频结果的效率和效果就越优,这是很大的信心支撑。


量子位智库:未来两到三年,Temvideo最理想的状态是什么样的?


布尔向量:最理想的状态是获得商户广泛认可,视频投放效果稳定达标,实现从“按个数付费”到“按效果付费”的商业模式转型。


要实现这一目标,需要接入大量投放数据,进行大规模数据训练,收集海量反馈结果,实现自动化运营,真正替代商户的相关人力,让商户放心将视频生成、投放相关工作交给我们。


商户在获得理想结果后,愿意将部分利润与我们分享,形成商业良性闭环。这一目标难度不小,但我们正在与商户合作尝试相关商业模式,目前结果比较乐观。 


量子位智库:总结一下Temvideo的优点和适用场景,让更多人了解产品魅力。


布尔向量:如果大家是做跨境电商,或有跨境广告投放需求,希望获得高质量的投放素材,不妨尝试Temvideo。


我们沉淀了大量与KA客户磨合后的行业know-how模板,支持自然语言输入,操作便捷,能快速生成各类符合需求的产品视频,可直接用于投放。


如果大家有更精细化的需求,在通用模板满足基础需求后,可直接联系我们。我们会为商户定制专属模板,助力大家实现预期的投放效果和ROI,这是我们产品的核心努力方向,也是我们的核心服务内容。


文章来自于“量子位”,作者 “刘萌媛 刘铁鹰”。

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AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
AI短视频

【开源免费】MoneyPrinterTurbo是一个可以让用户通过关键词和文案就可以生成高清短视频的项目。

项目地址:https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo

在线使用:https://reccloud.cn(付费)

4
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

5
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

6
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0