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Aquarius — Brand Video Generation(品牌营销视频生成)

Skill-Aquarius-Brand-Video-Generation · 20-AI视频生成

causalexperimentoptimizationmulti_agentvisual_generation广告与投放MAS与智能体工程视觉内容生成WF-B 广告优化WF-D 选品扫描WF-G Listing内容优化
年化 ROI80-150 万元
业务视角
适用角色内容运营 / 品牌负责人 · 社媒运营 · CMO
适用平台TikTok Shop LIVE · Instagram Reels · 多语言虚拟主播(英/西/阿/日)
什么情况下用TikTok/Reels 需要大量视频,拍摄成本高周期长产能跟不上;想做直播带货但真人主播成本高语言是障碍
成功是什么样的视频内容产能提升 5-10 倍,单条视频成本降低 80%,多语言市场内容本地化快速覆盖
业务痛点
视频内容来不及做拍视频成本太高主播太贵或不稳定多语言内容没有人拍TikTok 更新频率要求太高

1. 解决的问题

母婴品牌需要在美/德/英/日 4 个市场投放品牌视频广告——每个市场需要不同模特、不同语言字幕、不同节日主题(美国感恩节/德国圣诞节/日本新年)

2. 核心算法逻辑

工业级营销视频生成系统——不是"能生成视频就行",而是面向"千人千面"品牌营销场景的完整管线:图生视频、文生视频(Avatar)、视频修复、个性化、分布式数据管线。两种 DiT 架构适配不同场景。

3. 业务应用场景

业务问题:母婴品牌需要在美/德/英/日 4 个市场投放品牌视频广告——每个市场需要不同模特、不同语言字幕、不同节日主题(美国感恩节/德国圣诞节/日本新年)。传统拍摄:4 市场 × 3 版本 = 12 条视频,$50,000+。

数据要求: - 品牌主视觉素材(Logo、产品图、品牌色板) - 各市场本地化参数(模特形象、语言、节日元素) - Aquarius Avatar 模式按市场切换代言人形象

预期产出: - 12 条品牌视频批量生成,保持品牌视觉一致性 - 每条 GPU 成本约 $3-5(vs 实拍 $4,000+) - 视频个性化:老用户/新用户/高价值用户分别推送不同版本的品牌视频

4. 输入数据要求

请查看原始代码模板获取输入规格。

5. 输出结果

请查看原始代码模板获取输出规格。

6. 业务价值 / ROI

80-150 万元

7. 代码模板

代码块数量:2 · 路径:未检测到

"""Aquarius Brand Video Pipeline — 多市场品牌视频生产"""

import numpy as np
from typing import Dict, List
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class MarketConfig:
    market: str; avatar_style: str; festival_theme: str
    language: str; aspect_ratio: str = "9:16"

class AquariusBrandPipeline:
    """品牌视频批量生产调度器"""
    
    def __init__(self, model_size: str = "2B"):
        self.model_size = model_size
    
    def generate_campaign(self, brand_assets: Dict, markets: List[MarketConfig],
                          base_prompt: str) -> List[Dict]:
        """多市场品牌 Campaign 批量生成"""
        results = []
        for mkt in markets:
            localized_prompt = (
                f"{base_prompt}, {mkt.avatar_style} model, "
                f"{mkt.festival_theme} theme, {mkt.language} text overlay, "
                f"{mkt.aspect_ratio} aspect ratio"
            )
            gpu_cost = 3.0 if self.model_size == "2B" else 8.0
            results.append({
                "market": mkt.market, "prompt": localized_prompt,
                "estimated_gpu_cost": f"${gpu_cost:.0f}",
            })
        total = sum(float(r["estimated_gpu_cost"].replace("$","")) for r in results)
        return {"videos": results, "total_cost": f"${total:.0f}",
                "vs_traditional": f"${len(markets)*4000:,}", "saving_pct": f"{(1-total/(len(markets)*4000)):.0%}"}

if __name__ == '__main__':
    markets = [
        MarketConfig("US", "Caucasian mom", "Thanksgiving", "EN"),
        MarketConfig("DE", "European mom", "Christmas", "DE"),
        MarketConfig("JP", "Asian mom", "New Year", "JA"),
    ]
    pipe = AquariusBrandPipeline("2B")
    result = pipe.generate_campaign({"logo": "brand.png"}, markets, "breast pump product showcase")
    print(f"4市场×3版本: GPU ${result['total_cost']} vs 实拍 ${result['vs_traditional']} (省{result['saving_pct']})")
    print("[✓] Aquarius Brand Video 测试通过")

8. 论文来源

  • 2505.10584