如何使用 Atlas Cloud 大規模製作 AI 產品影片

對於電子商務和行銷而言，產品影片已不再是「選配」。Amazon、Shopify、TikTok Shop 和 Instagram 等平台在演算法與搜尋結果中，皆優先推廣影片內容。擁有影片的商品頁面，轉換率更高、停留時間更長，且廣告成效更佳。然而，傳統產品影片製作既緩慢又昂貴——若將攝影棚租賃、設備、模特兒、剪輯與後製成本納入考量，一支 15 秒的產品影片成本可能高達 USD500 至 USD2,000。

AI 影片生成徹底改變了這個局面。只需一張產品照片和精心撰寫的提示詞（Prompt），您就能在不到一分鐘的時間內，以低於 USD1 的成本生成精緻的產品影片。將此流程應用於整個產品目錄，其節省的成本將帶來革命性的影響。

本指南將詳細介紹大規模製作 AI 產品影片的完整工作流程：選擇合適的模型、撰寫有效的提示詞、建立批次處理管道，以及優化成本。文中的所有範例均使用 Atlas Cloud API，且皆為可直接投入生產的方案。

*最後更新：2026 年 2 月 28 日*

查看 AI 產品影片生成的實際效果：

為何 AI 產品影片至關重要

商業案例

數據說明了一切：

上述數據基於各大電商平台的平均報告——實際結果會因產品類別、受眾與執行方式而異。影片能讓顧客看到產品的動態——例如布料的垂墜感、小工具的操作方式，或是化妝品的質地。這能減少顧客疑慮並促進購買。

傳統製作的成本問題

以 AI 的價格點來看，目錄中的每一項 SKU 都能製作產品影片，而不僅限於主打商品。一家擁有 500 項產品的商店，過去可能只能負擔前 20 大熱銷商品的影片，現在則能為每一項商品都製作影片。

適用於產品影片的最佳模型

並非所有 AI 影片模型都適合產品內容。根據廣泛測試，以下三款模型在產品影片工作流程中效果最佳：  

Kling 3.0 Standard：攝影機控制與文字保留

為何適合產品影片： Kling 3.0 Standard 為產品展示提供了強大的攝影機控制功能——您可以指定緩慢的環繞拍攝、推近鏡頭以突顯紋理、橫向掃描產品陣列，或是縮放至細節。它還能高保真地保留螢幕上的文字，如品牌名稱、價格標籤和型號，這對電商內容至關重要。Kling 3.0 Standard 在產品影片工作流程的品質與成本之間取得了良好的平衡。

Seedance v1.5 Pro：品質與多功能性

為何適合產品影片： Seedance v1.5 Pro 以實惠的價格為產品內容提供高品質的視覺效果。其多參考圖輸入功能意味著您可以提供同一產品的多個視角，模型將保持一致性。15 秒的最大時長也是目前市面上最長的，對於需要更多時間的產品演示非常有價值。

Wan 2.6 Flash：預算型量產

為何適合產品影片： 以 USD0.018/秒的價格，Wan 2.6 Flash 是大規模生成產品影片最便宜的模型。其品質足以應對社群媒體廣告、市集商品列表和內部行銷內容。對於擁有數百或數千個 SKU 且需要影片的團隊來說，Wan 2.6 Flash 讓大規模製作在經濟上變得可行。

如何存取 API

第一步：取得您的 API 金鑰

在 Atlas Cloud 註冊並前往 API Keys 分頁。系統會自動套用 USD1 的免費額度——這足以在您花費任何自有資金前，生成數十支產品影片。

第二步：生成您的第一支產品影片

plaintextCopy
1```python
2import requests
3import time
4
5
6API_KEY = "your-atlas-cloud-api-key"
7BASE_URL = "https://api.atlascloud.ai/api/v1"
8
9
10response = requests.post(
11    f"{BASE_URL}/model/generateVideo",
12    headers={
13        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
14        "Content-Type": "application/json"
15    },
16    json={
17        "model": "kwaivgi/kling-v3.0-std/image-to-video",
18        "prompt": "Slow 360-degree rotation of the product on a clean "
19                  "white surface, soft studio lighting creating elegant "
20                  "reflections, premium commercial style, shallow depth "
21                  "of field",
22        "image_url": "https://example.com/your-product-photo.jpg",
23        "duration": 8,
24        "resolution": "1080p"
25    }
26)
27
28
29result = response.json()
30
31
32while True:
33    status = requests.get(
34        f"{BASE_URL}/model/prediction/{result['request_id']}/get",
35        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
36    ).json()
37    if status["status"] == "completed":
38        print(f"Product video: {status['output']['video_url']}")
39        break
40    time.sleep(5)
41```

第三步：下載並使用

回應中包含一個指向生成影片檔案的

1video_url

取得免費 API 金鑰 -- 開始製作產品影片

產品影片提示詞模板

有效的產品影片提示詞遵循一致的結構：主體 + 動作 + 光影 + 風格。以下是針對常見產品類別的測試模板。

化妝品與美容

plaintextCopy
1```
2Close-up of the cosmetic product being gently placed on a marble vanity,
3soft natural light from a nearby window, water droplets on the surface
4creating a fresh dewy atmosphere, luxury beauty commercial style,
5shallow depth of field
6```
7
8
9```
10A hand slowly opens the compact, revealing the product inside, soft
11golden hour lighting, rose petals scattered on a silk backdrop, premium
12beauty brand advertising style
13```

科技與電子產品

plaintextCopy
1```
2The device powers on with a soft glow, sitting on a dark matte surface,
3dramatic rim lighting highlighting the sleek edges, subtle reflections
4on the screen, premium tech commercial style, slow camera orbit
5```
6
7
8```
9Wireless earbuds being lifted from their charging case, clean studio
10lighting, the case sitting on a minimalist desk, shallow depth of field,
11modern technology advertisement style
12```

時尚與服飾

plaintextCopy
1```
2The garment hangs on a minimal wooden hanger, gentle breeze creating
3natural fabric movement, soft diffused natural light, clean white
4background, premium fashion lookbook style
5```
6
7
8```
9Close-up of fabric texture and stitching detail, slow camera pan
10revealing craftsmanship, warm studio lighting, shallow depth of field
11on material details, luxury fashion commercial
12```

食品與飲料

plaintextCopy
1```
2Steam rising from a freshly prepared dish, slow camera dolly-in
3revealing textures and garnish, warm restaurant-style lighting,
4dark wood table surface, food photography commercial style
5```
6
7
8```
9A cold beverage bottle with condensation droplets, being lifted from
10an ice bucket, water droplets catching light, crisp clean commercial
11lighting, premium beverage advertisement
12```

家具與家居

plaintextCopy
1```
2Morning sunlight streaming through sheer curtains onto the furniture
3piece, dust motes visible in the light, slow camera pan revealing the
4full piece, warm interior design magazine style
5```
6
7
8```
9The lamp switches on, casting a warm glow across a styled living room
10corner, revealing texture of the shade and base, cozy interior design
11photography style, shallow depth of field
12```

珠寶與配飾

plaintextCopy
1```
2A luxury watch rotating slowly on dark velvet, dramatic spot lighting
3creating sparkle on metal surfaces, extreme close-up revealing
4craftsmanship details, high-end jewelry commercial style
5```
6
7
8```
9Sunlight catches the gemstone as it slowly rotates, creating prismatic
10light refractions, clean dark background, macro lens perspective,
11luxury jewelry advertisement
12```

批次處理指令碼

對於擁有龐大產品目錄的團隊來說，手動呼叫 API 不切實際。以下是一個用於批次處理多項產品的完整 Python 指令碼：

plaintextCopy
1```python
2import requests
3import time
4import json
5import os
6from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
7
8
9API_KEY = "your-atlas-cloud-api-key"
10BASE_URL = "https://api.atlascloud.ai/api/v1"
11HEADERS = {
12    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
13    "Content-Type": "application/json"
14}
15
16
17# 定義您的產品目錄
18products = [
19    {
20        "name": "Wireless Headphones Pro",
21        "image_url": "https://example.com/products/headphones.jpg",
22        "category": "tech",
23        "prompt": "The headphones rotate slowly on a dark matte surface, "
24                  "dramatic rim lighting highlighting premium materials, "
25                  "subtle LED glow, tech commercial style"
26    },
27    {
28        "name": "Organic Face Serum",
29        "image_url": "https://example.com/products/serum.jpg",
30        "category": "beauty",
31        "prompt": "The glass bottle sits on a marble surface with "
32                  "botanical ingredients scattered around, soft natural "
33                  "light, a drop of serum falls in slow motion, luxury "
34                  "skincare commercial style"
35    },
36    {
37        "name": "Canvas Sneakers",
38        "image_url": "https://example.com/products/sneakers.jpg",
39        "category": "fashion",
40        "prompt": "The sneaker sits on a concrete surface, gentle camera "
41                  "orbit revealing all angles, urban natural lighting, "
42                  "lifestyle fashion advertisement style"
43    }
44]
45
46
47# 設定
48MODEL = "bytedance/seedance-v1.5-pro/image-to-video"  # 最佳品質
49DURATION = 8
50RESOLUTION = "1080p"
51MAX_CONCURRENT = 5  # 限制並發請求數
52OUTPUT_DIR = "product_videos"
53
54
55os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
56
57
58
59def submit_video(product):
60    """提交影片生成請求。"""
61    response = requests.post(
62        f"{BASE_URL}/model/generateVideo",
63        headers=HEADERS,
64        json={
65            "model": MODEL,
66            "prompt": product["prompt"],
67            "image_url": product["image_url"],
68            "duration": DURATION,
69            "resolution": RESOLUTION
70        }
71    )
72    result = response.json()
73    return {
74        "name": product["name"],
75        "request_id": result["request_id"]
76    }
77
78
79
80def poll_result(job):
81    """輪詢影片生成結果。"""
82    request_id = job["request_id"]
83    name = job["name"]
84
85
86    while True:
87        status = requests.get(
88            f"{BASE_URL}/model/prediction/{request_id}/get",
89            headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
90        ).json()
91
92
93        if status["status"] == "completed":
94            video_url = status["output"]["video_url"]
95            # 下載影片
96            video_data = requests.get(video_url).content
97            safe_name = name.lower().replace(" ", "_")
98            filepath = os.path.join(OUTPUT_DIR, f"{safe_name}.mp4")
99            with open(filepath, "wb") as f:
100                f.write(video_data)
101            return {
102                "name": name,
103                "status": "success",
104                "file": filepath,
105                "url": video_url
106            }
107
108
109        if status["status"] == "failed":
110            return {
111                "name": name,
112                "status": "failed",
113                "error": status.get("error", "Unknown error")
114            }
115
116
117        time.sleep(5)
118
119
120
121def process_catalog(products):
122    """處理整個產品目錄，包含並發控制。"""
123    results = []
124
125
126    # 提交所有任務
127    print(f"Submitting {len(products)} video generation jobs...")
128    jobs = []
129    for product in products:
130        job = submit_video(product)
131        jobs.append(job)
132        print(f"  Submitted: {job['name']} -> {job['request_id']}")
133
134
135    # 並發輪詢結果
136    print(f"\nPolling for results...")
137    with ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_CONCURRENT) as executor:
138        futures = {
139            executor.submit(poll_result, job): job
140            for job in jobs
141        }
142        for future in as_completed(futures):
143            result = future.result()
144            results.append(result)
145            if result["status"] == "success":
146                print(f"  Done: {result['name']} -> {result['file']}")
147            else:
148                print(f"  Failed: {result['name']} -> {result['error']}")
149
150
151    # 總結
152    successful = [r for r in results if r["status"] == "success"]
153    failed = [r for r in results if r["status"] == "failed"]
154    cost = len(successful) * DURATION * 0.047  # Seedance v1.5 Pro 定價
155
156
157    print(f"\n--- Batch Complete ---")
158    print(f"Successful: {len(successful)}/{len(products)}")
159    print(f"Failed: {len(failed)}/{len(products)}")
160    print(f"Estimated cost: USD{cost:.2f}")
161    print(f"Output directory: {OUTPUT_DIR}")
162
163
164    return results
165
166
167
168if __name__ == "__main__":
169    results = process_catalog(products)
170
171
172    # 儲存結果日誌
173    with open(os.path.join(OUTPUT_DIR, "results.json"), "w") as f:
174        json.dump(results, f, indent=2)
175```

此指令碼處理以下功能：

• 並發提交多個影片生成請求
• 並行輪詢結果，且並發數可配置
• 自動下載已完成的影片至本地目錄
• 錯誤處理機制
• 成本追蹤與總結報告
• 結果記錄以便審核與疑難排解

若要將此指令碼用於您自己的目錄，請將

1products

1name

1image_url

1prompt

1MODEL

1kwaivgi/kling-v3.0-std/image-to-video

1alibaba/wan-2.6/image-to-video

成本分析：傳統 vs. AI 影片

以下是針對真實產品目錄的成本比較：

小型商店：50 項產品

中型商店：500 項產品

大型商店：5,000 項產品

經濟效益不言而喻。AI 產品影片並非對傳統製作的微小改進，而是在成本與速度上完全不同量級的變革。一家擁有 5,000 個 SKU 的商店，為每一項產品製作影片的成本，甚至低於單次傳統產品影片拍攝的費用。

產品攝影的最佳實踐建議

準備原始圖像

AI 產品影片的品質直接取決於原始產品攝影的品質。以下是能帶來最大差異的準備步驟：

1. 使用乾淨、白色或中性的背景。 這能賦予模型在生成動態與攝影機特效時最大的靈活性。複雜的背景可能會導致偽影或不可預測的動畫效果。  

2. 以高解析度拍攝。 至少 1024x1024 像素。更高解析度的原始圖像能產生更清晰的影片輸出。在攝影品質上的投資，將在每一支生成的影片中獲得回報。  

3. 確保均勻、專業的燈光。 具備專業攝影棚水準且陰影較少的燈光，能轉化為更好的影片效果。模型會保留原始圖像的燈光特性，因此照片燈光不佳，影片效果也會受限。  

4. 展示完整的產品。 避免產品被裁切或僅部分可見。模型需要看到完整的產品，才能生成令人信服的旋轉、移動和揭示動畫。  

5. 盡可能移除背景。 放置在透明或純白背景上的產品，能給予 AI 模型最大的創作自由。像 remove.bg 或 Photoshop 的背景移除工具，非常適合此準備步驟。

    

   產品提示詞工程

6. 從動作開始，而非產品。 模型已經在圖像中看到了產品。您的提示詞應專注於發生的動作——旋轉、揭示、攝影機移動——而不是描述產品的外觀。

    

7. 明確指定攝影機移動。 「緩慢 360 度環繞」、「從中景推近至特寫」、「從左至右的追蹤鏡頭」——這些具體指令比模糊的描述更能產生可控的結果。

    

8. 包含燈光描述詞。 「攝影棚燈光」、「邊緣光（Rim lighting）」、「柔和漫射光」、「戲劇性聚光燈」——這些術語能引導模型渲染光線與產品表面的互動。

    

9. 添加風格參考。 「高級商業風格」、「奢華廣告美學」、「Apple 產品發表會風格」——這些情境提示能幫助模型匹配專業廣告的視覺基調。

    

10. 保持簡單。 一個產品、一個動作、一種氛圍。不要試圖在單次生成中塞入多個動作或場景。簡單、聚焦的提示詞通常比複雜的提示詞效果更好。

     

    生成後的優化

11. 生成多個變體。使用 2-3 個不同的提示詞運行同一個產品，並選擇最好的結果。每支影片僅 USD0.14-0.57，生成額外版本是確保品質的低成本保險。

     

12. 測試不同模型。同一張產品照片在不同模型下效果可能不同。攝影機導向的揭示效果適合 Kling 3.0 Std；注重品質的主打商品拍攝適合 Seedance v1.5 Pro；量產需求適合 Wan 2.6 Flash。

     

13. 在後製中加入品牌元素。雖然有些模型會保留原始圖像中的文字，但使用標準影片剪輯工具在後製中添加品牌疊加層、Logo 和文字通常更為可靠。

     

14. 按類別批次處理。同一類別的產品通常共享提示詞結構。將化妝品、電子產品和時尚服飾分開處理。這能讓您針對類別優化提示詞，並保持目錄的視覺一致性。

進階：多模型管道

對於希望結合各模型優點的團隊，以下是多模型管道的處理方式：  

plaintextCopy
1```python
2import requests
3import time
4
5
6API_KEY = "your-atlas-cloud-api-key"
7BASE_URL = "https://api.atlascloud.ai/api/v1"
8HEADERS = {
9    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
10    "Content-Type": "application/json"
11}
12
13
14
15def generate_product_video(image_url, prompt, model, duration=8):
16    """生成單支產品影片。"""
17    response = requests.post(
18        f"{BASE_URL}/model/generateVideo",
19        headers=HEADERS,
20        json={
21            "model": model,
22            "prompt": prompt,
23            "image_url": image_url,
24            "duration": duration,
25            "resolution": "1080p"
26        }
27    )
28    result = response.json()
29    request_id = result["request_id"]
30
31
32    while True:
33        status = requests.get(
34            f"{BASE_URL}/model/prediction/{request_id}/get",
35            headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
36        ).json()
37        if status["status"] == "completed":
38            return status["output"]["video_url"]
39        if status["status"] == "failed":
40            return None
41        time.sleep(5)
42
43
44
45# 策略：針對不同影片類型使用不同模型
46product_image = "https://example.com/products/smartwatch.jpg"
47
48
49# 1. 使用 Seedance v1.5 Pro 製作主打影片（最高品質）
50hero_video = generate_product_video(
51    image_url=product_image,
52    prompt="Cinematic slow reveal of the smartwatch, dramatic lighting "
53           "with soft bokeh background, premium luxury commercial style, "
54           "camera slowly orbiting to reveal all angles",
55    model="bytedance/seedance-v1.5-pro/image-to-video",
56    duration=10
57)
58print(f"Hero video: {hero_video}")
59
60
61# 2. 使用 Kling 3.0 Std 製作產品旋轉影片（攝影機控制 + 文字保留）
62rotation_video = generate_product_video(
63    image_url=product_image,
64    prompt="Smooth 360-degree rotation on a clean surface, studio "
65           "lighting highlighting material textures and screen display, "
66           "product showcase style",
67    model="kwaivgi/kling-v3.0-std/image-to-video",
68    duration=8
69)
70print(f"Rotation video: {rotation_video}")
71
72
73# 3. 使用 Wan 2.6 Flash 製作快速社群媒體短片（預算型）
74social_video = generate_product_video(
75    image_url=product_image,
76    prompt="Dynamic quick reveal with energetic camera movement, "
77           "vibrant lighting, trendy social media advertisement style, "
78           "9:16 vertical format",
79    model="alibaba/wan-2.6/image-to-video",
80    duration=5
81)
82print(f"Social video: {social_video}")
83
84
85# 總成本：USD0.47 + USD0.57 + USD0.09 = USD1.13，共 3 支影片
86print("\nTotal estimated cost: USD1.13 for 3 product videos")
87```

此管道為單一產品製作了三支不同的影片：

• 主打影片：使用 Seedance v1.5 Pro，適用於產品詳情頁面
• 旋轉影片：使用 Kling 3.0 Std，適用於市集商品列表
• 社群短片：使用 Wan 2.6 Flash，適用於 Instagram/TikTok 廣告

總成本：約 USD1.13，即可獲得三支可直接投入生產的產品影片。

常見問題解答

什麼樣的圖像格式最適合產品影片輸入？

PNG（透明或白色背景）產生的結果最穩定。高品質 JPEG 效果也很好。請避免使用過度壓縮的圖像、有透明度問題的 WebP，或解析度低於 512x512 的圖像。  

我可以使用 USD1 的免費額度生成多少支產品影片？

以 Wan 2.6 Flash 的價格（USD0.018/秒）計算，USD1 額度約可生成 6 支 8 秒的產品影片。以 Seedance v1.5 Pro 的價格（USD0.047/秒）計算，約可生成 2 支 8 秒影片。以 Kling 3.0 Std 的價格（USD0.071/秒）計算，約可生成 1-2 支 8 秒影片。

我可以在 Amazon 和 Shopify 商品頁面上使用 AI 產品影片嗎？

可以。Amazon 和 Shopify 皆接受 AI 生成的產品影片。輸出結果為標準 MP4 影片，符合這些平台的格式要求。請注意各平台關於解析度、時長和內容政策的具體規範。

我需要揭露這些影片是 AI 生成的嗎？

揭露要求因司法管轄區和平台而異。部分平台和地區要求揭露 AI 生成內容。我們建議您查看您計畫發布的每個平台的具體政策，並遵守相關法規。

品質與傳統產品影片相比如何？

對於標準的產品展示——旋轉、揭示、細節特寫——AI 生成的影片已達到電商與社群媒體的生產標準。對於需要精確藝術指導、複雜多產品場景或真人互動的高階品牌活動，傳統製作可能仍是首選。實務上的做法是使用 AI 覆蓋整個目錄，並將傳統製作保留給核心主打內容。

我可以生成用於社群媒體的垂直 (9:16) 影片嗎？

可以。在提示詞中加入「9:16 vertical format」並相應調整解析度參數即可。大多數模型都支援適用於 TikTok、Instagram Reels 和 YouTube Shorts 的垂直長寬比。

結論

AI 產品影片生成技術已達到不僅僅是「可行」，而是電商與行銷團隊在任何規模下都應採取的「理性選擇」。傳統製作與 AI 生成之間的成本差異不是 2 倍或 5 倍，而是 100 倍到 1,000 倍。一個擁有 500 項產品的完整目錄，可以在一個下午內以不到 USD100 的成本全部完成影片製作。  

建議大多數團隊採用的工作流程：

1. 利用 Atlas Cloud 的 USD1 免費額度，以您的實際產品照片測試這三款模型。
2. 選擇您的主要模型——Seedance v1.5 Pro 追求品質、Kling 3.0 Std 追求攝影控制與文字保留，或 Wan 2.6 Flash 追求預算效益。
3. 使用本指南中的指令碼建立批次處理管道。
4. 為您的完整目錄生成影片並上傳至您的電商平台。
5. 根據商品頁面的成效數據迭代提示詞。

一個 API 金鑰、三款專業模型，以及一個完整的產品影片目錄，其成本僅為傳統影片製作的一小部分。這就是 Atlas Cloud 上 AI 產品影片生成的價值主張。

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