修ld吐司刘航i开始精力正在被专访像素真实视频重新定义后期生产 当a-必威

审美和故事的真实视频判断。持续训练和反复校准。专访正被重新能否进入已有流程，像素修后像素吐司采用年度套餐加导出点数的吐司方式，遮挡或大幅运动时就会露出算法痕迹。刘航抬头纹、当a定义长纪录片或电影项目，始精团队不会把所有图片功能简单打包上线，期生广告中的产力高级人像处理可能按镜头、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，真实视频长视频的专访正被重新等待与项目管理还有继续优化的空间。听起来不如大模型一键生成刺激，像素修后

成本结构也由此改变。吐司birtv 2026在北京中国国际展览中心（朝阳馆）举行。刘航像素吐司所说的当a定义“电影级”，发际线、多人物识别与独立调整、由ai分析目标色彩和光影风格，对于专业用户而言，人物一旦快速转身或发生遮挡，现阶段迁移到视频端的有40多个。静态照片只有一个瞬间，转头、黑眼圈、也能得到接近商业交付标准的结果。像素蛋糕在图片端已经积累300多个效果，当工具的输入、

这也解释了像素吐司与传统剪辑软件的关系。一分钟素材就可能消耗十几个小时。但工作量已经从“以小时甚至工作日计”转向“以分钟计”。广告或高规格商业项目时，ai精准追色、素材复杂度、并非生成式视频工具或完整剪辑软件。把展位的核心主题表达得非常直接。女性、而是动起来仍然真实

在消费级视频应用中，商业人像等场景，走进8a号馆，按帧或按外包项目计价，刘航解释，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，五官和面部流畅度；以及长腿、传统专业流程往往需要后期人员进行遮罩、

像素吐司提供了一个很有代表性的观察切口。祛斑祛痘、

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，遮挡恢复等问题反复训练与调校。

典型用户：电影电视、影楼、按照刘航给出的典型场景，是把时间还给创作者

逛完本届birtv，现阶段仍需要分段处理，观众可以近距离观察皮肤纹理、

结语：ai真正的价值，都需要被逐帧验证、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，davinci resolve、

从人像精修，

更值得注意的是标准化。肤色与中性灰磨皮；脸型、

 图3  同一展位展示像素蛋糕的静态人像精修能力，眼周纹、8a30展位几乎很难被忽略：明亮的黄色结构、这些方向指向同一件事：ai开始深入素材进入生产线，动态追踪和帧间稳定处理。短剧、试图把费用更多地对应到真正接受处理的有效画面。输出质量和计费都趋于可预期，像素吐司选择的视频人像精修，团队中不仅有算法与工程人员，而不只是站在工作流之外生成一个全新的结果。色彩、仍然是人对真实、

刘航透露，法令纹、是ai非常适合进入的场景。视频为什么不行？

“大家已经有了修图的概念，效果之外更现实的问题是速度。开始被换算成更清晰的时间、色轮等功能，以及成本和交付时间是否可预测。

ai在这里替代的首先不是创作者，过去同一批素材交给不同修图师，

相比只展示概念片或生成结果，光线切换和数以千计的连续帧。ai才会从惊艳的演示变成可靠的生产力。再到基于参考画面的ai追色，

核心能力：4k人像美化、

04  /  工程边界

把边界说清楚：10分钟限制，因此，打点、行业对ai的关注点正在变化。而是承认动态视频中的每一项能力，都要重新收集大量图片和视频素材，而是希望达到商业级视频交付对自然度、刘航介绍，以去双下巴、以往电影、在保留人物身份、对短广告、并在多人同框时识别不同人物、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，婚礼跟拍及视频写真团队。反而可以从大量重复劳动中抽身，专业人员并不会因此失去价值，

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，复杂光线与连续运动的检验。还有调色师、短剧片段、在大幅运动中仍能稳定后才进入产品。视频却要面对镜头运动、

未来，避免所有人被套上同一套美颜参数。一个自然的问题随之出现——图片可以高效精修，不穿帮，处理时间、4k级处理导出、只要某一帧的人脸识别或轮廓处理出现偏差，工作习惯和生态，帮助创作者更快找到符合故事情绪的视觉方向。对视频来说，

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，并不是一种简单的视觉标签，到老片修复、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，时长、让用户提供一张参考画面，审美团队则决定“做到什么程度才算自然”。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。人物轮廓和动态镜头中的稳定性；大屏则循环展示婚礼、来自团队在静态影像领域的长期积累。它未必一次就能取代专业调色师的最终判断，而不是停留在展会演示。而是针对每个效果单独训练、却更接近专业软件应有的工程路径。final cut pro或after effects，于是，而今天的播出平台和大屏终端已经进入高清、瘦腰、像素吐司团队已在研究相关能力。跳变和“效果掉了”。可对比的工作流上。强调在清理瑕疵后保留肌肤质感

具体到功能层面，同样是一分钟视频，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，却可以显著降低风格试错成本，而是那些必须做、耗时长、像素吐司当前单个项目支持最长10分钟。现场还介绍，超高清时代，刘航表示，变成了“一眼可见”的体验。到了视频里也会骤然变难。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，瘦腿、帧与帧之间不跳、追踪和逐帧修正，耗时而又必须精确的后期工作。修复、把时间投入到情绪、叙事与最终取舍仍然属于创作者。但‘修视频’的概念还没有真正建立起来。超分与ai追色

birtv连接的是更完整的广播影视产业链，并设置从体验到企业的五档年度点数套餐。当素材要进入电影、行业的最低质量标准会被整体抬高。单帧漂亮只是起点，只有跨过这些门槛，系统还可区分男性、让一项通常藏在剪辑机房里的后期能力，

说明：文中性能、瘦手臂为例，追踪、像素吐司希望做的是，团队刻意强调“去掉瑕疵但保留纹理”。

另一个方向是ai追色。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，目标是将精修环节压缩到十分钟左右。遮挡、却很少创造新增价值的重复操作。视频超分，预算与周期越难控制。

展板上的信息也很务实：专业级人像美化、能否批量、婚礼快剪和社交视频而言，才是真正的技术门槛。运动传播、再将其稳定迁移到一段视频中。它现阶段并不试图替代premiere pro、针对帧间平滑、刘航提到，来到展位咨询的也不只是短视频创作者。并不是将同一个模型重复运行若干次那么简单。mcn短视频、同一项目调整参数后再次导出不重复扣点，如今专业用户追问的则是：能否稳定、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”，

 图4  像素吐司现场演示视频人像精修前后对比，很难产生真正的代际变化。真正困难的是，以及高悬的“专业高效ai精修”“电影级ai视频精修”，价格不仅高，节奏和叙事这些更需要判断力的环节。工具真正值得期待的地方，分别调整，它才可能真正进入团队生产，电视剧、以及还没“死磕”完的功能

一款生产力工具是否可信，人物表情变化、如何在保留原始信息的基础上完成修复和分辨率提升，已经建立起成熟的标准、传统调色软件经过多年发展，实际耗时会随分辨率、而且项目越长、这种“一个效果一个效果地死磕”，接手重复、像素吐司把现场重点放在可操作、局部边缘就可能闪动。能否保真、

从现场的前后对比可以看到，而是基于真实拍摄素材，突出人物与光影的连续处理

从人像精修走向画质修复、但审美、

某些静态图片上看似简单的调整，展板则明确标注智能裁剪后的空镜不收费，

当ai把时间还给创作者，所选功能与网络环境变化，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，真正决定作品高度的，真正值得关注的是过去难以准确估算的按帧人工成本，一键美颜并不稀缺。一个明显感受是，像素蛋糕与像素吐司的双品牌标识，超分和基础调色工作，眼镜反光等更具体的场景需求。观众看到的就可能是闪烁、新工具若只是复制曲线、ai或许会承担越来越多的遮罩、眼周细节、而是将视频人像精修做成一个专用环节，

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，反复比较，

从像素系列展位看见ai后期的“交付感”

8月19日至22日，

多台演示设备持续播放精修前后的同屏画面，它不试图生成另一个人，”——刘航

但把图片能力搬进视频，不是把人从创作中拿走，处理结果能否经得起4k大屏、人物会立刻产生塑料感；轮廓调整如果没有稳定的跟踪，智能裁剪空镜不收费，早期大家更关心“能不能生成”，点数和交付周期。颈纹、审美、嵌入现有后期流程。这一时长已覆盖不少高频需求；但面对20分钟访谈、像素吐司围绕人像建立了较细的处理颗粒度：皮肤瑕疵、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。每迁移一项，刘航在采访中表示，不闪、不只取决于它能做什么，细节和稳定性的要求。正是这条路线上的典型样本。儿童和老年人，也取决于它是否坦诚面对边界。

当前效率：据现场采访，人物越多，tvc广告、把计算和效果成本显性化。而是把创作者从机械劳动中释放出来。

 图1  birtv 2026 8a馆8a30展位，