5分钟。
在我们自己手搓的这套 AI 服装工作流里，我们生成了这一整组可直接用于品牌物料的画面。
背景很简单：
现在 AI 内容的最大问题，不是慢，而是恐怖谷 + 塑料感泛滥，
尤其在服装一致性和镜头语言上最容易穿帮。
这个判断，来自真实拍摄。
我们拍过 FILA GOLF（单独拍摄场地凡尔赛宫，单天成本几十万），
拍过 KBHONG 海滩秀场（超模时薪 1 万+）。
真实生产里的核心痛点非常明确：
场地、天气、光线不可复用
模特档期不可控
服装在不同景别下极难保持一致
而早期 AI，正好卡死在这一步。
所以我们做的不是“生图”，
而是一套AI 服装生产系统，目标只有一个：稳定交付。
1｜数字人层
自研数字人引擎，快速捏脸、锁五官、控体量。
目前已有上百张可商用数字人资产，
同时解决授权与长期一致性。
2｜服装层
不是换皮。
把版型、面料、褶皱、受风逻辑写进服装提示词工程，
确保远景、中景、近景都成立。
3｜镜头层（关键）
我们把工作室里**所有变形宽银幕镜头（含老镜头）**做了系统测试，
将焦外形态、像场、边缘衰减、眩光特性喂给一个小模型：
→ 椭圆瀑布式焦外
→ 统一的横向拉丝眩光
→ 稳定的变形宽银幕空间压缩感
让同一组画面里的“镜头性”保持一致，而不是 AI 味。
4｜生产方式
模板化 + 快速迭代。
这组画面，就是在同一模板下 5 分钟完成的一轮输出。
结论很清楚：
在恐怖谷和塑料感泛滥的当下，AI 只有进入“系统化生产”，才有影像价值。
至少在服装一致性、角色稳定性、镜头语言统一、成本结构这几个节点上，
它已经开始可用了。