图 1   BIRTV 2026 8A 馆 8A30 展位，像素蛋糕与像素吐司联合展示 AI 影像后期能力

导语   当行业仍在讨论 AI 能生成什么时，另一条更贴近真实生产的路线正在加速：让 AI 进入既有素材，接手重复、耗时而又必须精确的后期工作。像素吐司选择的视频人像精修，正是这条路线上的典型样本。

从像素系列展位看见 AI 后期的 " 交付感 "

8 月 19 日至 22 日，BIRTV 2026 在北京中国国际展览中心（朝阳馆）举行。走进 8A 号馆，8A30 展位几乎很难被忽略：明亮的黄色结构、像素蛋糕与像素吐司的双品牌标识，以及高悬的 " 专业高效 AI 精修 "" 电影级 AI 视频精修 "，把展位的核心主题表达得非常直接。

相比只展示概念片或生成结果，像素吐司把现场重点放在可操作、可对比的工作流上。多台演示设备持续播放精修前后的同屏画面，观众可以近距离观察皮肤纹理、眼周细节、人物轮廓和动态镜头中的稳定性；大屏则循环展示婚礼、商业人像等场景，让一项通常藏在剪辑机房里的后期能力，变成了 " 一眼可见 " 的体验。

展板上的信息也很务实：专业级人像美化、4K 级处理导出、智能裁剪空镜不收费，并设置从体验到企业的五档年度点数套餐。对于专业用户而言，真正值得关注的是过去难以准确估算的按帧人工成本，开始被换算成更清晰的时间、点数和交付周期。

像素吐司产品速览

定位：面向专业视频创作者的 AI 视频人像精修工具，并非生成式视频工具或完整剪辑软件。

核心能力：4K 人像美化、AI 精准追色、多人物识别与独立调整、动态追踪和帧间稳定处理。

典型用户：电影电视、TVC 广告、短剧、MCN 短视频、影楼、婚礼跟拍及视频写真团队。

当前效率：据现场采访，1 分钟素材通常约需 6 分钟渲染；单个项目目前支持最长 10 分钟。

01   /   产品现场

从像素蛋糕到像素吐司：把 " 修图 " 能力迁移到视频

像素吐司的产品逻辑，来自团队在静态影像领域的长期积累。刘航介绍，像素蛋糕已经在图片人像精修中形成了成熟的算法与效果体系：用户不必在 Photoshop 里逐点手修，也能得到接近商业交付标准的结果。于是，一个自然的问题随之出现——图片可以高效精修，视频为什么不行？

" 大家已经有了修图的概念，但‘修视频’的概念还没有真正建立起来。" ——刘航

但把图片能力搬进视频，并不是将同一个模型重复运行若干次那么简单。静态照片只有一个瞬间，视频却要面对镜头运动、人物表情变化、遮挡、光线切换和数以千计的连续帧。只要某一帧的人脸识别或轮廓处理出现偏差，观众看到的就可能是闪烁、跳变和 " 效果掉了 "。

刘航透露，像素蛋糕在图片端已经积累 300 多个效果，现阶段迁移到视频端的有 40 多个。每迁移一项，都要重新收集大量图片和视频素材，针对帧间平滑、运动传播、遮挡恢复等问题反复训练与调校。团队中不仅有算法与工程人员，还有调色师、剪辑师和质量检测等影视从业者共同把关——技术决定 " 能不能做 "，审美团队则决定 " 做到什么程度才算自然 "。

  图 3   同一展位展示像素蛋糕的静态人像精修能力，构成像素吐司从图片走向视频的技术起点

02   /   核心能力

" 电影级 " 不是把人磨得更平，而是动起来仍然真实

在消费级视频应用中，一键美颜并不稀缺。真正困难的是，当素材要进入电影、电视剧、广告或高规格商业项目时，处理结果能否经得起 4K 大屏、复杂光线与连续运动的检验。刘航解释，像素吐司所说的 " 电影级 "，并不是一种简单的视觉标签，而是希望达到商业级视频交付对自然度、细节和稳定性的要求。

  图 4   像素吐司现场演示视频人像精修前后对比，强调在清理瑕疵后保留肌肤质感

具体到功能层面，像素吐司围绕人像建立了较细的处理颗粒度：皮肤瑕疵、祛斑祛痘、黑眼圈、抬头纹、眼周纹、法令纹、颈纹、肤色与中性灰磨皮；脸型、五官和面部流畅度；以及长腿、瘦腿、瘦腰、发际线、眼镜反光等更具体的场景需求。系统还可区分男性、女性、儿童和老年人，并在多人同框时识别不同人物、分别调整，避免所有人被套上同一套美颜参数。

从现场的前后对比可以看到，团队刻意强调 " 去掉瑕疵但保留纹理 "。这也是专业精修与强滤镜之间的分界：磨皮如果抹掉毛孔和明暗层次，人物会立刻产生塑料感；轮廓调整如果没有稳定的跟踪，转头、遮挡或大幅运动时就会露出算法痕迹。对视频来说，单帧漂亮只是起点，帧与帧之间不跳、不闪、不穿帮，才是真正的技术门槛。

03   /   效率与成本

从十几个小时到约十分钟：AI 开始改写视频精修的成本结构

对于行业用户，效果之外更现实的问题是速度。传统专业流程往往需要后期人员进行遮罩、打点、追踪和逐帧修正，一分钟素材就可能消耗十几个小时。按照刘航给出的典型场景，同样是一分钟视频，像素吐司通常约 6 分钟完成渲染；若把参数调整与检查时间计算在内，目标是将精修环节压缩到十分钟左右。实际耗时会随分辨率、素材复杂度、所选功能与网络环境变化，但工作量已经从 " 以小时甚至工作日计 " 转向 " 以分钟计 "。

成本结构也由此改变。以往电影、广告中的高级人像处理可能按镜头、按帧或按外包项目计价，价格不仅高，而且项目越长、人物越多，预算与周期越难控制。像素吐司采用年度套餐加导出点数的方式，把计算和效果成本显性化。现场还介绍，同一项目调整参数后再次导出不重复扣点，展板则明确标注智能裁剪后的空镜不收费，试图把费用更多地对应到真正接受处理的有效画面。

更值得注意的是标准化。过去同一批素材交给不同修图师，审美、熟练度和交付下限可能差异明显；当算法能够稳定完成一套基础精修，行业的最低质量标准会被整体抬高。专业人员并不会因此失去价值，反而可以从大量重复劳动中抽身，把时间投入到情绪、色彩、节奏和叙事这些更需要判断力的环节。

AI 在这里替代的首先不是创作者，而是那些必须做、耗时长、却很少创造新增价值的重复操作。

04   /   工程边界

把边界说清楚：10 分钟限制，以及还没 " 死磕 " 完的功能

一款生产力工具是否可信，不只取决于它能做什么，也取决于它是否坦诚面对边界。刘航在采访中表示，像素吐司当前单个项目支持最长 10 分钟。对短广告、短剧片段、婚礼快剪和社交视频而言，这一时长已覆盖不少高频需求；但面对 20 分钟访谈、长纪录片或电影项目，现阶段仍需要分段处理，长视频的等待与项目管理还有继续优化的空间。

某些静态图片上看似简单的调整，到了视频里也会骤然变难。以去双下巴、瘦手臂为例，人物一旦快速转身或发生遮挡，局部边缘就可能闪动。刘航表示，团队不会把所有图片功能简单打包上线，而是针对每个效果单独训练、反复比较，在大幅运动中仍能稳定后才进入产品。这种 " 一个效果一个效果地死磕 "，听起来不如大模型一键生成刺激，却更接近专业软件应有的工程路径。

这也解释了像素吐司与传统剪辑软件的关系。它现阶段并不试图替代 Premiere Pro、DaVinci Resolve、Final Cut Pro 或 After Effects，而是将视频人像精修做成一个专用环节，嵌入现有后期流程。当工具的输入、处理时间、输出质量和计费都趋于可预期，它才可能真正进入团队生产，而不是停留在展会演示。

05   /   未来方向

  图 5   展台大屏以婚礼等真实拍摄场景演示 AI 视频精修，突出人物与光影的连续处理

从人像精修走向画质修复、超分与 AI 追色

BIRTV 连接的是更完整的广播影视产业链，因此，来到展位咨询的也不只是短视频创作者。刘航提到，不少广播电视行业用户提出了老片修复与视频超分需求：电视台和影视机构沉淀了大量标清历史素材，而今天的播出平台和大屏终端已经进入高清、超高清时代，如何在保留原始信息的基础上完成修复和分辨率提升，是 AI 非常适合进入的场景。像素吐司团队已在研究相关能力。

另一个方向是 AI 追色。传统调色软件经过多年发展，已经建立起成熟的标准、工作习惯和生态，新工具若只是复制曲线、色轮等功能，很难产生真正的代际变化。像素吐司希望做的是，让用户提供一张参考画面，由 AI 分析目标色彩和光影风格，再将其稳定迁移到一段视频中。它未必一次就能取代专业调色师的最终判断，却可以显著降低风格试错成本，帮助创作者更快找到符合故事情绪的视觉方向。

从人像精修，到老片修复、视频超分，再到基于参考画面的 AI 追色，这些方向指向同一件事：AI 开始深入素材进入生产线，而不只是站在工作流之外生成一个全新的结果。

结语：AI 真正的价值，是把时间还给创作者

逛完本届 BIRTV，一个明显感受是，行业对 AI 的关注点正在变化。早期大家更关心 " 能不能生成 "，如今专业用户追问的则是：能否稳定、能否保真、能否批量、能否进入已有流程，以及成本和交付时间是否可预测。只有跨过这些门槛，AI 才会从惊艳的演示变成可靠的生产力。

像素吐司提供了一个很有代表性的观察切口。它不试图生成另一个人，而是基于真实拍摄素材，在保留人物身份、肌肤纹理与现场光影的前提下完成修饰；它也不把 AI 包装成一个无所不能的按钮，而是承认动态视频中的每一项能力，都需要被逐帧验证、持续训练和反复校准。

未来，AI 或许会承担越来越多的遮罩、追踪、修复、超分和基础调色工作，但审美、叙事与最终取舍仍然属于创作者。工具真正值得期待的地方，不是把人从创作中拿走，而是把创作者从机械劳动中释放出来。

当 AI 把时间还给创作者，真正决定作品高度的，仍然是人对真实、审美和故事的判断。

说明：文中性能、时长、计费及在研功能信息来自 BIRTV 2026 现场采访与展位资料；具体表现与政策请以像素吐司正式版本及官方最新说明为准。