起始帧
先定好构图
锁定首帧机位和主体位置，减少生成偏移。
AI 多帧生视频
上传起始帧和结束帧，让 AI 自动生成自然、连贯的镜头过渡。
35 额度
控制起始帧，指导运动路径，精准落在目标结尾
用关键帧驱动更干净的镜头过渡。先定义从哪里开始，再控制中间运动，最后锁定落点构图，适合商品、人物和叙事镜头。
运动段
生成平滑过渡
在中间路径保持主体连续，运动更自然。
结束帧
稳定落在目标镜头
用明确结尾画面保证最终输出可直接剪辑。
团队每周都在跑的真实工作流
这些是创作者和营销团队最常见的 frames-to-video 任务类型。
电商StartEnd
商品揭晓
从包装特写过渡到主视觉英雄镜头，适配投放与详情页头图视频。
创作者StartEnd
人物转身
把侧脸稳定转到正面表达镜头，提升人物连贯性和叙事可控性。
汽车StartEnd
车辆动态
从静止停车位过渡到行进状态，快速生成汽车短视频素材。
空间StartEnd
室内氛围切换
白天空间过渡到暖色夜景氛围，适合地产与酒店内容制作。
针对高频镜头任务而设计
围绕最真实的产出需求：商品、人物、车辆和室内氛围过渡。
让商品价值在运动里被看见
通过起止帧控制，把常规商品素材升级成更有说服力的展示镜头。
- 从包装细节到英雄画面
- 适合广告多版本投放
- 包装与标签细节更稳定
StartEnd
Frames to Video 如何工作
四步把静态关键帧变成可用的运动视频片段。
Step 1
上传起始帧和结束帧
先给出开头与结尾画面，明确模型要连接的目标。
Step 2
描述运动方式
补充机位移动、节奏速度和主体行为指令。
Step 3
生成过渡运动
模型自动插帧与运动推演，输出更平滑的视频段落。
Step 4
导出用于投放
下载后可直接进入广告、社媒、详情页与剪辑流程。
为什么团队会选 Frames to Video
在保证镜头可控的同时，显著降低手工关键帧成本。
起止镜头可控
用明确首尾帧约束生成结果，更容易命中创意目标。
中间运动更平滑
减少跳帧和突兀过渡，提升画面连续性。
主体一致性更好
在运动中尽量保留商品细节、人物身份和场景结构。
迭代速度更快
同一素材可快速产出多版，用于广告与内容测试。
Frames to Video 常见问题
探索更多 AI 视频工作流
把 frames-to-video 与生成、编辑工具组合起来，整体交付会更快。