结论先说：用生成覆盖「外观展示、场景氛围、多版本测试」，用实拍覆盖「材质质感、精密结构、真人使用演示」。 两者的分界不在品类，而在这条视频要传递的信息里有没有模型算不准的东西。下面按画面类型划边界，并给出一套能直接照做的配比。
按画面类型划分工
| 画面类型 | 更适合 | 原因 |
|---|---|---|
| 商品整体外观 | 生成 | 靠外形说话，模型稳定 |
| 场景氛围铺陈 | 生成 | 换场景成本几乎为零 |
| 多卖点多版本 | 生成 | 改一段文案就能重出一版 |
| 材质近景特写 | 实拍 | 真丝、羊绒、皮质容易被渲染过光滑 |
| 精密结构演示 | 实拍 | 接口、螺纹、扣件的形状不可靠 |
| 真人使用过程 | 实拍 | 连续多步操作的因果关系不稳 |
| 含可读文字的包装 | 实拍 | 生成的文字普遍不可用 |
这张表比「AI 能不能替代实拍」这个问题有用得多。同一个品类里，两类画面往往同时存在：一款吹风机，外观展示可以生成，风嘴拆装的演示必须实拍。
两种方案的真实流程差异
实拍的流程是排期驱动的：约模特与场地 → 寄样 → 拍摄 → 剪辑 → 回修。任何一环延后，整条链路一起延后，所以实拍的最小单位实际上是「一批」，不是「一条」。
生成的流程是单条驱动的。用 PixGT 流光AI 的带货视频功能，一条视频只需要三个输入：一张商品原图、一段卖点文案、一个视频类型。分镜怎么切、镜头怎么运，由系统内部完成，使用者不写分镜脚本，也不需要准备关键帧。视频类型有 6 种：UGC 种草、带货短剧、产品演示、产品口播、痛点解决、开箱种草。
计费按秒：默认档 768P 是 20 点/秒、单段最长 15 秒；Seedance 2.5 是 50 点/秒、单段最长 30 秒。一条 12 秒的默认档视频是 240 点，所以「同一个卖点出 3 条挑 1 条」是可行的策略，这一点实拍做不到——实拍的第二条和第一条成本一样。
建议的混合配比
按单品的生命周期分配，比按品类分配更实用：
- 测款期（100%生成）。这个阶段的目的是筛掉没有数据的款，任何实拍投入都可能打水漂。用生成快速铺不同卖点、不同视频类型的版本，看哪个方向有反馈。
- 起量期（约 7:3）。跑出数据的款补一次实拍，用于主推位；生成继续承担卖点扩展和场景更换。
- 稳定期（约 5:5）。爆款值得一套完整实拍素材，但换季、换场景、做节日版本时仍用生成，不必重新约拍。
这个配比不是精确公式，核心逻辑只有一条：把实拍预算集中在已经被数据验证过的款上。SHEIN、Temu 这类上新快的平台尤其明显，具体的成本账可以看SHEIN 服装鞋包带货视频要多少钱？外包报价与自制成本对比。
哪些情况不要用生成
三种情况建议直接放弃生成：
- 功能演示涉及安全信息。安装步骤、使用禁忌这类内容画错，后果不是退货那么简单；
- 需要展示真实使用者反馈。伪造用户使用场景与评价不可取，也违反平台规则；
- 商品外观本身就是版权作品。联名款、授权 IP 的还原度要求高，生成的偏差不可控。
至于生成能做到什么程度、哪些画面需要返工，带货视频效果怎么样？能力边界与实测表现里有分三档的实测表现和六条验收标准。
FAQ
Q：买家能看出来是 AI 生成的吗？ 外观展示类的画面，在做过形变和材质自查后，普遍不容易分辨；近景特写和真人操作类则比较容易露馅。这也是分工表那样划的原因。
Q：生成的视频需要标注吗？ 需要。人工合成的内容按平台要求做声明，具体标识规则以平台最新公告为准。
Q：实拍素材能不能再用生成扩展？ 可以。把实拍的商品图作为输入原图，生成不同场景、不同视频类型的版本，比重新约拍快得多。
Q：生成一条要多久？ 按秒计算的生成任务通常几分钟内完成，和实拍按周计的排期不是一个量级。真正花时间的是挑片和自查。
Q：一次能生成多长的视频？ 单段最长 15 秒（默认档）或 30 秒（Seedance 2.5）。更长的成片需要分段生成再拼接。