先说结论：AI 视频能不能进入真实项目，不应该由最好看的一条 Demo 决定，而应该看同一套输入和验收标准下，结果能否重复、失败发生在哪里，以及每条可用片段包含重试在内的实际成本。
最近我在做 Wan 3.0，一个围绕 Wan 3.0 的在线 AI 视频工作台。
站内目前整理了文生视频、图生视频、首尾帧控制和多模态参考等工作流。但相比继续堆功能，我现在更关心的是：怎样让每次生成都留下可以复用的经验，而不是不断抽卡。
不要一开始就测试完整广告。先选一个足够窄、失败原因容易判断的镜头，例如：
同一个产品从关闭状态平稳打开，机位固定，最后停在指定角度。
然后准备固定输入：
首尾帧只是边界条件，并不等于完整动画曲线。中间怎样运动，仍然需要提示词描述清楚。
我会在点击生成前定义下面几项，而不是生成后再凭感觉挑片：
一个画面很漂亮，但结尾没有到位，在这次测试里仍然应该算失败。
基线测试可以用相同输入连续生成几次，保留全部结果，不只留下最好的一条。
之后每轮只修改一个主要变量：
如果一次修改提示词、参考图、时长、分辨率和机位，最后很难判断究竟是什么让结果变好或变差。
每次生成至少记录：
identity_drift、final_frame_miss、camera_wrong成本也不能只看“生成一次多少钱”。更有参考价值的是：
总生成与重试成本 ÷ 最终通过验收的片段数
便宜但无法使用的结果，并不省钱。
AI 视频依然是概率生成。
首尾帧不能精确规定中间的每个动作；参考图不能完全消除主体漂移；原生音频适合快速判断节奏，但不一定能替代品牌音效、授权音乐或最终混音。
Logo 、字幕、产品文字、人物肖像和参考素材版权，也都需要人工复核。
我接下来会继续按这套方法记录真实测试，包括失败样本，而不是只展示最好看的结果。
大家更想先看哪类测试：产品转场、人物一致性、首尾帧控制，还是视听同步？
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