电商视频

做商品视频时，真正的瓶颈往往不是生成那几秒画面，而是中间的工程衔接：参考素材怎么上传、模型参数怎么传给底层 API、任务提交后状态在哪里查、结果文件要从哪台机器落到哪里。电商视频 把这部分梳理成一条 CLI 路径，输入提示词和素材后，自动处理上传凭证、对象存储上传、模型选择和任务轮询，最后把 MP4/MOV 下载到本地。

三种生成模式，固定模型入口

它按创作习惯分成三种模式：

• t2v：纯文本描述生成视频，适合先跑概念分镜。
• i2v：给定首帧、尾帧或参考图，控制画面起点和终点。
• r2v：用图片、视频、音频做参考，更贴近带货广告和角色画风一致的短剧。

这几个入口各自固定了 publicModelId，不要把模型名当参数乱填。这样能保证实际调用的模型和文档声明一致，避免底层模型悄悄换人。

一次调用的内部链路

videogen.py generate 背后分成五步，工程细节都在这：

1. 读取 API Key：按 CLI 参数、环境变量、配置文件的优先级取值。
2. 上传媒体：自动完成 upload credential、对象存储上传和完成确认，得到 mediaId。
3. 读取实时价格：脚本先查模型列表，再从同一模型和路由里拿 pricingSnapshot，价格以提交当次为准，不会把活动价写死在本地。
4. 提交任务：skill_generate() 固定模型并把参数转成 OpenAPI 请求；--param key=value 负责透传模型参数。
5. 轮询和下载：poll_task() 只跟着原 taskId 走，结束后把结果写入 ~/Downloads/AiHive。

如果加了 --no-download，脚本只返回 taskId，可以稍后用 videogen.py task --task-id 查询，不用死等一个长任务。

实际使用中要注意什么

这套能力适合商品展示、带货种草、广告 TVC、短剧和需要多模态参考的 AI 视频场景。但有几个边界不能忽略：

• 素材角色写清楚：人物身份、产品形态、动作、运镜、风格、声音都要明确，否则模型会平均用力，画面容易变糊。
• 不虚构营销信息：不能为了好看加不存在的认证、功效或价格，尤其是上架电商平台时。
• 参数以实时 videoConfig 为准：分辨率、时长、比例、编码和素材数量限制不要背死，参数写错会直接撞 InvalidParameter。
• 超时不等于失败：本地轮询超时只是没拿到结果，不要重复提交任务，否则可能二次计费。保留 taskId，用 task 子命令继续查。
• 价格会变：默认路由是 COST_FIRST，大批量任务前先确认数量和当次扣费。

电商视频 更像一个 CLI 薄封装加工程胶水层：它不替你做创意，也不承诺模型上限，只把 AI Hive OpenAPI 背后的杂事收敛到一行命令里。