Phantom — Product Showcase I2V（商品主体一致性视频生成）

1. 解决的问题

输入 1-3 张商品参考图，生成商品保持外观一致性的动态展示视频——商品 Logo、纹理、颜色在视频全程不畸变。这解决了通用 I2V 模型的致命伤：生成视频时商品外观逐渐漂移（"copy-paste"信息泄露问题）。

2. 核心算法逻辑

输入 13 张商品参考图，生成商品保持外观一致性的动态展示视频——商品 Logo、纹理、颜色在视频全程不畸变。这解决了通用 I2V 模型的致命伤：生成视频时商品外观逐渐漂移（"copypaste"信息泄露问题）。

3. 业务应用场景

业务问题： Amazon 允许在主图位上传视频，有视频的 listing 转化率比纯图片高 20-30%。但母婴品类找专业视频拍摄成本高（$500-1500/SKU），且 50+ SKU 的产品线不可能一一拍摄。

数据要求： - 商品白底主图 1 张（Amazon 主图规格：2000×2000px 白底） - 可选：2-3 张多角度图（侧面/背面/使用场景）提升多视角效果 - 文本描述："smooth 360 rotation of product on white background, studio lighting"

预期产出： - 5 秒产品旋转展示视频，商品纹理/Logo 全程不失真 - 批量化：50 SKU × 5 秒 = 250 秒视频内容，总 GPU 成本约 $5 - 支持多角度输入时自动生成平滑视角切换

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

• ROI 预估：
• 转化率提升：视频覆盖率 10%→90% → CVR +20-25% → 月 GMV $50 万 → 月增 $10-15 万
• 拍摄成本节省：50 SKU × $500 = $25,000 一次性
• 年化总 ROI：150-250 万元
• 实施难度：⭐⭐⭐☆☆（3 星）— Phantom 1.3B 仅需 8GB VRAM，Apache 2.0 可商用
• 优先级评分：⭐⭐⭐⭐⭐（5 星）— 直接提升 listing 转化率，是所有 SKU 的通用能力

7. 代码模板

代码块数量：1 · 路径：未检测到

"""
Phantom — Product Showcase I2V Pipeline
基于 Phantom (arXiv:2502.11079) 的推理封装

依赖: pip install diffusers transformers accelerate
模型: HuggingFace Phantom-Wan-1.3B / Phantom-Wan-14B (Apache 2.0)
"""

import torch
import numpy as np
from PIL import Image
from typing import List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass, field


@dataclass
class ShowcaseConfig:
    """商品展示视频配置"""
    product_images: List[str]         # 商品参考图（1-3 张）
    output_duration_sec: int = 5      # 视频时长
    fps: int = 16                     # 帧率
    motion_prompt: str = ""           # 动作描述
    guidance_scale: float = 5.0       # Phantom 推荐 5.0
    model_size: str = "1.3B"          # "1.3B" or "14B"


class PhantomProductShowcase:
    """
    Phantom 商品展示视频生成管线
    
    模型加载（首次运行自动下载）:
    from diffusers import PhantomPipeline
    pipe = PhantomPipeline.from_pretrained("Phantom-video/Phantom-Wan-1.3B")
    """
    
    SUPPORTED_SIZES = {
        "1.3B": {"vram": "8GB", "model_id": "Phantom-video/Phantom-Wan-1.3B"},
        "14B": {"vram": "24GB", "model_id": "Phantom-video/Phantom-Wan-14B"},
    }
    
    def __init__(self, model_size: str = "1.3B"):
        if model_size not in self.SUPPORTED_SIZES:
            raise ValueError(f"Unsupported size: {model_size}")
        self.model_size = model_size
        self.model_id = self.SUPPORTED_SIZES[model_size]["model_id"]
        self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
    
    def generate_showcase(
        self,
        config: ShowcaseConfig,
        num_inference_steps: int = 50,
    ) -> Dict:
        """
        生成商品展示视频
        
        Args:
            config: 展示配置
            num_inference_steps: 去噪步数
        
        Returns:

8. 论文来源

• 2502.11079