想唔想試嚇：一段已經滿意嘅影片，只係想換掉角色身上嘅衫，而唔使重新抽一次卡？有團隊正正就試咗呢嘢。

佢哋用一段已生成嘅《雨中曲》片段做底，只對可靈 4.0 提咗一個簡單要求：把男主角深色西裝改成酒紅色，其餘（面貌、舞蹈動作、帽子、雨傘、場景、聲音）一律唔變。結果，改完嘅影片同原片一樣，唯有西裝顏色換咗，其他細節保住。

為有對照，同一條影片、同一個要求，亦畀咗 HeyGen Video Agent。結果就出人意表：西裝確實變酒紅，惟男主角已唔係原本嗰個人，連雨夜街景都跟住換，想保留嘅那段舞蹈都冇保住。HeyGen 解釋，佢哋現有嘅 Video Agent 工作流可以截取原片、加文字、重新生成素材，但尚未能做到只改西裝而同時保留其餘畫面。

呢度其實有兩種「編輯」：剪短鏡頭、換素材、加字幕，係對影片內容嘅編排；畀畫面入面跳舞嘅人換一件衫，則係要修改原有畫面、並喺連續動作入面保留其他細節。HeyGen 支持前者，但喺呢個入口做唔到後者。

可惜有樣嘢要留意：儘管係用影片編輯功能，呢次修改嘅積分消耗，同重新生成一條片相差不大。

抽卡成本：唔止係個人耐性問題

呢個成本問題，放喺商業製作入面就不止係個人耐性嘅問題。漫森文化創辦人黃浩榮透露，團隊做精品 AI 短劇約需 10 人，其中約一半專責抽卡；按團隊當時數據，平均生成 5 次先獲得一條滿意畫面。

AI 確實降低咗部分影視內容製作成本，惟一條片到底花幾多錢，唔可以只看單次生成嘅標價。反覆生成、人工篩選、後續修改產生嘅費用，都要算入去。

可靈呢次成功完成西裝換色、至少保住已滿意嘅表演，值得肯定。但編輯一次嘅積分仍同重新生成相差不大，修改成本幾時真係降低，恐怕係呢啲影片模型接下來繞唔開嘅一道題。

阿調搞兩下：「能局部修改」同「修改仲貴過重做」係兩件事。廠商話升級咗編輯功能，冇話編輯一次嘅價跟重做一次一樣。打工仔想問一句：呢個功能係畀你省返嗰幾抽卡，定係畀老細再加幾抽？畀少點把戲，多點把修改成本寫清喺價目表，先至好講真係「調教」得好。

阿調｜深度調教