过去⼀年，AI视频可能是整个AI应⽤领域⾥最拥挤的赛道之⼀。

从 Sora 到可灵、从 Veo 到 Seedance ，基模公司之间的竞争已经⽩热化。应⽤层也不⽢示弱，画布分镜、脚本⽣成、⼀键成⽚ ……⼏乎每⼀种"从 0 到 1 ⽣成视频"的路径都挤满了选⼿ 。在所有⼈都在抢"⽣成"份额的节点，⼀家已经拥有 2500 万⽤户、ARR 做到 1500 万美元的 AI 视频公司，推出了新产品 ΓBuzzy」，却选择做⼀件看起来不那么性感的事——视频修改。

在上周⼆的产品发布会上，创始⼈张诗莹把 ΓBuzzy」定位为"视频版 Photoshop"——不⽣成视频，⽽是修改视频，在移动端可以通过 Openclaw 调⽤其能⼒ ，也可以在 PC 端访问官⽹修改视频。⼤致的使⽤路径是——⽤户上传已有的视频素材，通过⾃然语⾔告诉 ΓBuzzy」想改什么， 换个⼈物、调个光线、去掉路⼈、亦或是把⾃家商品替换进⼴告。

Buzzy官⽹

这个⽅向能否成⽴ 、产品做到了什么程度、为什么⼀家已经在视频⽣成⽅向⼩有成绩的团队会在此时转向"修改"？带着这些问题， 多家机构和张诗莹进⾏了⼀次对话。以下内容基于此次交流整理，为保留对话语境，采⽤问答形式呈现。

⼀ 、为什么不继续做⽣成？

Q：根据你们的数据，团队此前的产品 ΓCreati」 已经做到了2500万⽤户和1500万美元ARR，视频⽣成⽅向显然是被验证过的，为什么新产品选择了视频修改？

张诗莹：现在市⾯上的 AI 视频产品⼤概分两类。⼀类是复杂画布类型的，另⼀类是基于脚本⽣成视频的，都⾯向专业⽤户，⼀是需要⽤户有很明确的计划和意图，⼆是需要⽤户⾮常有耐⼼地去拼分镜、调细节， ⻔槛其实很⾼。

⽽我们观察到的⽤户画像恰恰相反——他们的需求是模糊的，⼤概知道想要个什么样的效果，但说不清楚具体要求，更习惯的⽅式是"看到初稿之后提迭代要求"。

⽽市⾯上的产品，都在解决⽣成问题，但忽略了⽣成之后的迭代需求。

Q：刚提及观察到的⽤户画像是Creati之前的⽤户？但市⾯上也已经有⼀些AI视频编辑⼯具了， 你们看到的机会在哪⾥？

张诗莹：对，我们在做 ΓCreati」的过程中接触了⼤量 SMB（ 中⼩商家）、跨境电商从业者以及内容创作者，我们发现了⼀个很明显的现象，⼤多数⽤户的需求是"我已经有了⼀个视频，但有些地⽅不满意，想改⼀改"。

可能是⼝播视频⾥背景太杂需要优化，可能是拍好的旅游视频⾥有不想要的路⼈，也可能是⼴告素材⾥的商品需要替换成新的 SKU。这些需求⽬前的解决⽅案要么是重新拍⼀遍，要么是打开 AE、PR 这样的专业软件花⼏个⼩时去处理。对我们的⽤户来说，两种⽅案都太重了。

如果最初的需求就是模糊的，官⽹有⼀个 Inspire Me 板块，有很多优秀的内容可以提供给⽤户灵感，配合修改功能⽣成适合⾃⼰的内容。

⼆ 、Chat to Edit：产品⻓什么样？

Q：能具体介绍⼀下 ΓBuzzy」的产品形态吗？⽤户怎么使⽤它？

张诗莹：核⼼交互就是 Chat to Edit 。⽤户上传⼀段视频，然后⽤⾃然语⾔描述想要的修改。 ⽐   如"把视频⾥的⼈物换成我和我⽼婆" 、"加上电影感的光线" 、"去掉画⾯⾥的路⼈” ，系统理解之后 直接⽣成修改后的版本。

我们也提供⼀些快捷的功能建议， ⽐如"cinematic lighting"这种常⽤修改⽅向，⽤户可以⼀键选择。 ⽬前⽣成⼀次修改后视频⼤概需要 5 到 10 分钟。

需要替换的人物

Buzzy修改前后视频对比 | 视频来源：官方

Q ：这个交互确实降低了⻔槛，但" ⾃然语⾔改视频"听起来也意味着很多不确定性。 ⽐如⽤户 说"光线太差，帮我加studio级别的光线" ，产品加完之后的效果可能和⽤户设想的不⼀样，⼆次修改⼜会浪费算⼒ ，我们如何做到准确理解并实现⽤户的修改意图？ 

张诗莹：我们会很快先给到用户一个关键帧的修改画面，让用户通过关键帧的修改效果来判断是否符合自己的修改意图，继续往下走。同时我们也会提供给用户在画面上直接圈中局部精细修改的交互功能来帮助用户做精细改动。

Q：B端⽤户的场景是怎样的？ 

张诗莹：B端有很多种使⽤⽅法。

⽐如⼀个跨境电商卖家的某一条红人⼴告视频效果很好，他可以把那条视频上传到 ΓBuzzy」，把⾥⾯的商品替换成⾃⼰家其他的产品，系统还会根据新商品的卖点⾃动调整⼴告⽂案。或者，他们在⼿机上拍⼀张商品图，⽤我们的模板直接⽣成⼴告素材。

另外，我们还提供⼀个功能，Buzzy 可以根据⽤户提供的产品链接，分析商品信息和竞品⼴告， 为⽤户推荐合适的⼴告创意，并重新⽣成新的⼴告素材，帮他们解决"不知道该拍什么"的问题。

Q：不论是刚才的⽤户案例演示，还是⽹站设计，都传递出“⼆创”是⼀个主要场景，担不担⼼创意趋同会带来内容同质化，不论是个⼈创作者还是⼩商家，都最终⼜会⾯临”核⼼指标“不好看的困境？

张诗莹： ΓBuzzy」 主要的卖点是视频修改，⼤部分⽤户的需求还是集中于修改⾃⼰的视频，避免使⽤复杂的软件或重新拍摄。对于需要寻找创意的⼩部分跨境电商卖家， ΓBuzzy」会根据产品的不同⽣成全新的故事线，并⾮简单的模板套⽤。所有创意都会需要一些灵感来源，并非空穴来风，二创更重要的点在于创，可以通过「Buzzy」生成全新的创意。

三、⼤⼚也在做视频编辑，壁垒在哪？

Q：⼀个很现实的问题是视频编辑并不是⼀个全新的品类，从 Adobe 到剪映，⼤⼚的资源和⽤户基础都远超创业公司。选择这个⽅向，怎么跟⼤⼚竞争？

张诗莹：我们内部也反复讨论过这个问题。⾸先要明确的是，Buzzy并非传统意义上的视频编辑，更多的是视频内容修改，也就是传统所说的 P 视频，这和剪映这类时间线编辑是完全不一样的产品。其次视频⽣成赛道对基模的依赖⾮常⼤，这意味着最终可能是基模公司或者⼤⼚的战场。但视频修改不⼀样，它更依赖应⽤层的交互体验和对⽤户需求的理解，这是创业公司可以做出差异化的地⽅。

具体来说，我们认为创企可以在 2 个层⾯搭建壁垒。第⼀是交互体验，视频修改是多轮交互的，⽤户可能改完光线⼜想改视⻆，这个过程中怎么让⽤户更⾼效地表达需求、怎么在多轮修改之间保持⼀致性，应⽤层可以做⼤量优化。

第⼆是品味沉淀——灵感 Agent 根据⽤户平时分享的视频和想法理解他们的品味，然后在⾸⻚做个性化推荐，持续学习⽤户的审美偏好。时间越⻓，产品对⽤户的理解越深，这是⼀个越⽤越好⽤的过程。

Q：技术上， ΓBuzzy」是否强依赖某个特定的基模？如果基模公司⾃⼰做了类似的编辑功能呢？

张诗莹：我们没有绑定任何⼀个基模，策略是“⽔涨船⾼”——基模能⼒提升，我们的产品体验也跟着提升。 ⽬前我们⽤到了 Sora 、Veo3 、Seedance 2.0等多个模型， 同时⾃研了⼀些⼩模型来保证特定场景下的确定性， ⽐如商品替换时的⼀致性问题，我们在这⽅⾯有⼀定的积累。

Q：如果有⼀天不能⽤Seedance 2.0了，对你们影响会很⼤吗？

张诗莹：我们并不绑定特定基模，所以不能用 seedance 2.0 对我们影响不大，当然 Seedance 2.0 的确定性⾼很多，能有效降低"抽卡率" ，对产品体验也会有⽐较⼤的提升。

Q：这是你们公司推的第三款产品了，能聊聊每次推新产品的逻辑吗？

张诗莹：2021 年公司成⽴的时候，第⼀款产品 ZMO 是⽤ GAN 技术⽣成模特图，主要在疫情期间服务电商客户，包括 SHEIN 和⼀些海外奢侈品品牌。那个阶段我们主要做 ToB ，但后来发现 ToB 并不是我们擅⻓的⽅向。

2023 年底到 2024 年初，视频模型开始兴起，我们看到了⼀个更⼤的机会，就果断关掉了ZMO，推出了 ΓCreati」，专注视频⽣成。这个产品我们从⼀开始就想清楚了要做移动端， 因为⼀些⼩商家和创作者有很强的 on-the-go 需求，随⼿拍摄，我们可以说踩中了这部分需求，另外通过模板降低写 prompt 的⻔槛。2024 年 4 ⽉发布后，⼀年内⽤户增⻓到 1000 万，现在已经超过 2500 万。

做 ΓBuzzy」的逻辑在前⾯也提到了，本质上是我们在服务这 2500 万⽤户的过程中，发现了“⽣成之后的修改”这个没被很好解决的需求。所以 ΓBuzzy」和 ΓCreati」不是替代关系，⽽是互补 ——⼀个负责⽣成，⼀个负责修改。

Q：融资情况可以透露⼀下吗？

张诗莹：我们在今年年初完成了新一轮融资，领投⽅是红点（ Redpoint），⾦额⼤概 2000 万美⾦ ，主要⽤于 ΓBuzzy」的发布和视频编辑⽅向的研发。

写在最后

ΓBuzzy」带给用户的是一种新的视频编辑体验，当然，产品还处于刚发布的阶段—— 15 秒的修改时⻓限制、5-10 分钟的⽣成等待这些都是团队⾃⼰也在正视的问题， ⽐如团队将在五⼀后上线时间轴，准确锚定要修改的时间段，降低⽣成等待时间和修改的准确性。

但张诗莹在对话中反复强调的⼀个判断：产品都在帮⽤户⽣成，但很少产品帮助⽤户"改到满意"，确实是视频生成中不断碰到的一个痛点，也需要新的产品形态来解决。但与此同时，基模能⼒的快速演进、⽤户对"视频修改"作为独⽴付费场景的接受度，这些变量都还需要创业团队不断探索与验证，我们拭目以待Buzzy的新征程。

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