
摘要
- 根据 OpenAI 于 10 月 8 日发布的案例,生成式视频平台 Pollo AI 拥有 2600 多万用户,30% 的创作会话从模板或流行格式开始。
- Pollo AI 用 GPT-5.6 进行请求路由,用 GPT-6 Astra 规划叙事和场景修改,用 GPT-Image-2.5 生成图像,并表示用户选择或切换模型的时间减少了 50% 以上。
- 案例还收录了用一张照片制作的约 15 秒香水广告、猎豹旁的珠宝大片,以及置于微缩风景中的桃子汽水图像。
OpenAI 于 10 月 8 日发布了生成式视频平台 Pollo AI 的应用案例。据 OpenAI 介绍,Pollo AI 结合 GPT-5.6、GPT-6 Astra 和 GPT-Image-2.5,运营一项把用户模糊想法变成图像和视频广告的服务,用户超过 2600 万。公司最新推出的 Pollo Agent 把视频创作全过程整合为引导式工作流程。Pollo AI 表示,用户选择或切换模型的时间减少了 50% 以上。
Pollo AI 的出发点是,人们即使没有制作专业知识,也应能把想法变成完整的图像和视频。OpenAI 指出,即便有了生成式 AI,创作者和营销人员仍可能在不同工具之间迷失方向、卡在模型选择上,有时甚至放弃项目。Pollo AI 创始人兼首席执行官(CEO)Bill Zhu 说:"我们想为视频做 Canva 为设计所做的事。"他还说:"我们希望让它足够简单,让更多人真正用得上,而不只是那些已经懂行的人。"该公司被归类为亚太地区初创企业,通过 API 使用 OpenAI 模型。
第一个突破是视频模板。据 OpenAI 介绍,目前 Pollo AI 30% 的创作会话从模板或流行格式的工作流程开始。在此基础上推出的 Pollo Agent 会解读用户粗略的想法和参考图像,进而编写故事线、场景流程和脚本。Pollo AI 首席技术官(CTO)Peter Zhou 表示,OpenAI 模型在理解模糊的创作输入和多模态能力方面表现突出,并说:"GPT-5.6 在这方面表现尤其出色。"团队还肯定了 OpenAI API 的稳定性和发布节奏。
模型分工依据成本和速度划分。Pollo AI 用 GPT-5.6 负责决定请求去向的路由,用 GPT-6 Astra 处理编写叙事、规划场景修改等较难的工作。这一结构根据用户提示词,让推理水平与任务难度相匹配。图像生成由 GPT-Image-2.5 负责。公司表示,它用真实的用户提示词和工作流程测试生成模型,综合衡量输出质量、一致性、风格范围、速度和成本后作出选择。Zhou 说:"只要用户交给我们生成图像的任务,我们一律使用 GPT-Image-2.5。"他还说:"它尤其擅长处理各种类型的角色和文字。"
据 Metal 查看,页面中的 15 秒视频是一位用户用 Pollo Agent 制作的末日后冒险作品。无声画面以戴手套的手为前景,用第一人称穿过长满苔藓和藤蔓的废弃车厢,透过车窗望向停满黄色废弃汽车的街道。随后画面来到夕阳照耀的废墟路口和喷泉,最后停在从路面裂缝中开出的蓝色花朵上。
Pollo AI 的主要用户是内容创作者,平台在制作由 AI 演员和真人演员共同出演的微短剧方面尤其受欢迎。最近,营销人员和企业主也越来越多。Marketing Studio 套件中的 Photo to Video Ads 工具可以用一张静态照片和提示词生成短视频。OpenAI 表示,该工具旨在帮助小企业和 DTC 品牌在几分钟而非几天内制作社交媒体产品广告。一位用户用一张香水产品照片制作了约 15 秒的广告。仅凭静态照片无法传达奢华氛围,而专业视频拍摄又超出预算。该工具串联起丝绒质感、温暖的聚光灯和瓶身特写,最后以深红色织物为背景的瓶子画面收尾。
案例中还有两个图像示例。一家珠宝品牌没有高概念影棚拍摄的预算,但借助 Pollo Agent 和 GPT-Image-2.5,制作出一幅模特佩戴其标志性珠宝、坐在猎豹旁的大片。深色帷幔和温暖的灯光包围画面,产品被安排得十分醒目。OpenAI 表示,与实景拍摄相比,这节省了制作精力、时间和成本。一家饮料品牌则把一张桃子汽水瓶照片变成带有火车、蜥蜴和闪亮水珠的雪景微缩风景,用作广告图像。
Metal 曾报道 OpenAI 发布的 invideo GPT-6 Astra 调色案例,也报道过 Higgsfield 采用 Astra 的案例。本案例同样展示了视频生成初创公司如何在产品中分工使用 OpenAI 模型。OpenAI 还为这一案例页面配上了 5 分 17 秒的语音朗读。


Pollo AI 希望在未来 12 个月内让 AI 视频成为日常内容创作的一部分。Zhu 说:"我们认为,内容创作的 AI 转型将有利于那些从一开始就让创作更可重复的产品,也就是拥有更强的格式、更少的试错,以及围绕模型本身更简单工作流程的产品。"从记者的角度看,这个案例的分量不在于模型性能,而在于由谁来承担选择的负担。2600 万用户中的大多数在不知道后台运行哪个模型的情况下选择模板和智能体,而选择模型的判断由公司的路由代为作出。





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