最近测试AI视频生成，发现海螺AI开始支持第三方模型了，包括 Sora 2、Veo 3.1、Nano Banana Pro。
海螺 AI 不用我多解释了，这款 MiniMax 旗下的视频生成工具，MiniMax 凭借自研模型，最近在海外爆火。
第三方模型接入
海螺AI上线Banana Pro、Veo 3.1、Sora 2，会员无限免费用
模型接入：视频生成已支持选择 Sora 2.0、Veo 3.1；图片生成支持 Nano Banana Pro（已在视频 Agent 流中可选）。
会员与计费：
- 会员限时“4折”优惠，基础会员约 42 元/月。
- 在海螺AI内调用 Veo 3.1 的费用相对同类平台更低。
- 会员（任意档）使用 Nano Banana 免费期显示延长至 2026-01-01。
整体感受：对需要多模型协作完成片子的人来说，价格与可选范围的组合更可控——无需在多平台反复上传下载素材，工作流简化。
按场景选更稳
我把几类常用模型按“类型—场景—注意点”做了一个对照：
| 模型 | 类型 | 适合场景 | 明显特征（基于本次体验） | 需要注意 | 在海螺AI中的常见用法 |
|---|---|---|---|---|---|
| Hailuo 2.3 | 视频生成 | 动作连贯、角色近景、物理效果要求较高 | 动作流畅度稳定；风格化与物理真实感较均衡 | 不同风格切换时需调提示词避免风格漂移 | 动作用它打底；近景人物细节表现稳定 |
| Veo 3.1 | 视频生成 | 中远景、动静结合、镜头语法较明确的片段 | 画面成片观感整洁；与多种素材融合表现均衡 | 个别镜头对角色一致性需要加参考图巩固 | 与 Hailuo 2.3 交替使用，按镜头挑更合适的 |
| Sora 2.0 | 视频生成 | 环境/物理场景、开场镜头、氛围建立 | 环境和材质细节表现强 | 对人像限制严格；人物镜头需规避或简化 | 做定场镜头、环境运动与光影 |
| Nano Banana Pro | 图像生成 | 角色设计、分镜图、风格基准图 | 出图质量稳定；对细节的控制力强 | 风格设定后要注意在视频阶段保持一致 | 在视频 Agent 中作为分镜图基座 |
结论：动作与近景我更常用 Hailuo 2.3；中远景、叙述节奏偏稳的镜头会试 Veo 3.1；需要环境调性且无明显人物时用 Sora 2.0；角色与场景基准图优先用 Nano Banana Pro。这些选择基本覆盖短片制作的核心段落。
视频 Agent 上手
海螺AI的“视频 Agent”是这次体验里提升最明显的功能点。
我的工作流如下：
- 输入需求：描述主题、风格、镜头节奏（如“国漫写实、低角度、黄昏光”）。
- 自动分镜：Agent 生成镜头列表及提示词。
- 批量出图：在分镜阶段选择 Nano Banana Pro 出图，统一角色与风格基线。
- 图像微调：在对话框内改细节（例如去除告示牌、打开寺庙门、改季节氛围）。
- 图转视频：逐镜头选择视频模型（Hailuo 2.3 / Veo 3.1 / Sora 2.0）生成。
- 复核一致性：针对角色近景与动作镜头，必要时回到分镜图补充参考。
实际体验中，分镜—出图—成片在一个界面完成，减少了素材在多平台之间往返导致的重复劳动。
实操片段
这是我按上述方法做的片段拆解：
角色与风格基线：用 Nano Banana Pro 生成“武僧”“侠客”立绘，作为后续参考图。
开场定场镜头：
- 分镜图：参考“秋季、寺庙前院、落叶、低角度、国漫写实、UE 写实渲染”。对生成图做微调：去掉告示牌、打开寺庙门。
- 视频：用 Sora 2.0 生成固定镜头，强调“落叶被风卷起、金色秋光”。
角色近景镜头：
- 分镜图：在院内加入武僧，强调“特写、慢速睁眼、禅意氛围”。
- 视频：Sora 2.0 对人物限制严格，转用 Hailuo 2.3 与 Veo 3.1 对比；近景特写我更常用 Hailuo 2.3。
动作镜头（屋顶追逐）：
- 提示词重点：“一镜到底、贴身跟随、跳跃、瓦片飞散、速度感”。
- 视频：Hailuo 2.3 与 Veo 3.1 按镜头挑选；动作连贯度更看重 Hailuo 2.3。
制作中两个显著感受：
- 动作流畅度：这类对连续运动敏感的镜头，Hailuo 2.3 的失败率低、镜头更顺。
- 风格一致性：跨模型时需把好分镜图这道关，用参考图和关键词把风格钉住，减少风格漂移。
为什么说它像“视频版 Cursor”
产品路径差异：
- 海螺AI：先打磨自研视频模型（如 Hailuo 2.3），再开放第三方模型接入。
- Cursor（对标类比）：先接入第三方大型模型，随后补课自研，减少受制于供应端。
对创作者的直接影响：
- 一站式：分镜、出图、成片在同一套交互中完成，减少平台切换。
- 可替代：当某个模型状态不稳定时，快速切换到备选模型，减少反复重试的时间成本。
商业与体验的平衡：自研模型使平台在定价与功能节奏上更可控，再叠加第三方模型补齐不同类型镜头的能力缺口。
使用建议与注意事项
适合人群：
- 短视频与中短片内容团队；需要多模型协作完成动作、写实、氛围镜头的人。
- 对分镜产能有要求的个人创作者，愿意把分镜与角色设计收敛到一套工具内。
操作要点：
- 先统一风格：用 Nano Banana Pro 固定角色与场景基准图，再进入视频阶段。
- 按镜头选模型：动作/近景更偏 Hailuo 2.3；中远景与节奏类镜头试 Veo 3.1；纯环境用 Sora 2.0。
- 一致性控制：跨模型时尽量用相同参考图与关键词；必要时把关键角色作为“锚点”重复上传。
已观察到的限制：
- 人像合规：Sora 2.0 对人物镜头限制较严，可先用其他模型完成角色段。
- 风格漂移：模型切换后需复核风格统一；分镜图阶段多花一点时间，能显著降低后期返工。
- 等待与成本：生成时长与费用受队列与活动影响，具体以平台提示为准。
小结
从产品经理视角看，海螺AI的变化并不在于“模型多了”，而在于把多模型能力组织成了可复用的工作流：Agent 负责把“故事”拆到镜头与图像，模型选择负责按镜头类型动态适配。
对于需要持续产出的创作者，这是更可持续的形态。
如果你正在搭建一个稳定的视频创作工作台，且愿意把分镜与成片统一管理，海螺AI当前这条“自研模型为底、第三方为补”的路线值得试用。
价格活动随时可能变动，建议以产品页面为准。
接下来我会继续测试长镜头、角色跨镜头一致性与多人同框的表现，再把结论更新到博客里。