从数据到创意：AIGC公司的工作流揭秘

以下是基于行业实践总结的AIGC公司创意工作流关键环节，结合多家企业案例与技术逻辑拆解： 一、数据基建与模型训练 多模态数据采集 收集文本、图像、视频等结构化与非结构化数据（如：Midjourney积累的千万级图片标签库） 典型案例：一览科技构建超亿条版权视频库，形成知识图谱支撑视频生成场景 垂直领域模型调优 基于Transformer/GAN等架构进行领域适配训练（如：艾思智创将A广告方法论植入AI模型） 运行工具：Hugging Face Transformers/PyTorch框架为主流开发环境 二、创意生成引擎 可视化工作流编排 工具类型 代表产品 功能特性 节点式编辑器 ComfyUI 拖拽式组合模型/参数 多智能体系统 艾思智创ADGo MAGICC工作流+万案例库调用 全栈生成平台 一览科技AI编剧 创意→情节→脚本三阶生成 个性化内容生成 用户输入：自然语言指令/素材上传（如：天猫2025年画AI支持用户上传自拍生成贺图） 生成逻辑：通过Prompt Engineering优化输出质量 三、质量验证与调优 实时反馈循环 生成过程中展示中间节点数据（如：ComfyUI的实时渲染预览功能） 引入人工审核机制校验内容合规性（案例：可口可乐AI广告引发争议后优化审核策略） 多维度评估指标 创意匹配度（与brief目标契合度） 内容新颖性（通过语义相似度检测防同质化） 传播潜力预测（基于历史数据的CTR模型预估） 四、商业化部署 全链路集成方案 graph LR A[用户需求] –> B(AIGC工作流引擎) B –> C{输出形式} C –> D[短视频脚本] C –> E[营销海报] C –> F[虚拟人口播] D/E/F –> G[VaaS视频商用平台[ 价值延伸场景 企业端：星巴克AI定制短剧降低30%创意成本 C端平台：Running Hub实现用户创作收益分成 技术演进特点：头部企业正从单一内容生成向“需求理解-创意生成-效果闭环”的全流程智能化转型，典型如阿里妈妈AI视频工坊实现素材点击率提升30%+。建议开发者关注多模态大模型与工作流编排工具（如Stable Diffusion插件生态）的深度结合。