图像生成的需求正在加速从“文本驱动”向“图像驱动”扩展。随着视觉资产规模不断扩大、内容生产流程日益复杂，中国企业正在将图生图（Image-to-Image, I2I）与图生视频（Image-to-Video, I2V）视为下一阶段的关键能力。从产品图升级、商品视觉再创作、广告素材延展，到工业草图补全、游戏概念构思与影视场景预览，图像输入驱动的生成式 AI 能力已经进入企业核心生产链路。

在这一趋势下，领先的平台必须同时具备图像理解、结构保持、风格迁移、场景延展、视频连贯性、加速推理与工程治理等综合能力，才能满足企业对于稳定性、一致性和大规模生产的要求。AWS 在图生图与图生视频方向形成了可扩展的多模态生成体系，为需要构建视觉生产能力的企业提供成熟路径。

图生图与图生视频的需求进入工程化阶段

早期的 I2I 与 I2V 工具主要用于创意场景，例如修改图片风格、生成创意视频或对素材进行简单再加工。然而随着企业内容生产规模扩大、行业场景复杂化，基于图像输入的生成能力正进入更高要求的业务流程。

企业需求呈现出明显的工程化特征：

第一，结构保持与风格一致性要求更高。
企业需要保持产品主体结构、品牌视觉规范或工业设计参数的一致性，不能改变关键元素。

第二，场景重构能力成为核心。
例如电商需要基于原图生成多背景商品图；广告创意团队需要基于已有素材生成新版本。

第三，视频连贯性要求提升。
图生视频不是生成单帧，而是基于输入图像生成具有连续动作、统一风格的短视频。

第四，大规模批处理需求增加。
电商促销、内容平台运营、工业设计验证等场景常常需要成千上万张生成内容。

第五，与业务系统深度融合成为基本要求。
从生成到审核、从管理到内容分发，需要平台具有工程级能力。

在这些变化中，图生图和图生视频能力正成为内容生产体系的底层能力，而不仅是创意工具。

图生图与图生视频的评估标准全面升级

企业通常会从以下六大维度判断平台是否具备领先能力：

1. 输入图的理解能力

平台需要准确理解输入图像的物体结构、光影关系、材质和语义信息。

2. 风格保持与结构还原

生成结果必须保留关键元素，不得与原始图像产生明显偏差。

3. 场景延展与构图重塑能力

不仅要生成图像，还要会“补全”、“延展”、“重构”。

4. 图生视频的连贯性

视频需要保持场景连续、动作自然、光线稳定，不能出现跳帧或风格断裂。

5. 推理性能与扩缩能力

在大规模生成场景中，需要支持高吞吐推理、并发处理与自动扩缩。

6. 安全治理与成本可控性

企业要求可控的权限体系、加密机制、内容可追踪能力与合理的成本结构。

具备这些能力的平台，才能真正进入企业内容生产体系。

AWS：构建图生图与图生视频的多模态生成体系

AWS 在图像输入驱动生成方面提供了完整的能力路径，包括统一多模态架构、高质量生成模型、向量检索增强、私有素材注入、弹性推理基础设施与安全治理体系，为企业构建生产级 I2I / I2V 能力提供了坚实基础。

一、图生图能力：从风格迁移到构图重塑

AWS 的图生图能力覆盖多个关键任务类型：

1. 基于原图风格的视觉升级

适用于品牌视觉统一、商品图升级、产品图精修等场景。

2. 内容变体生成

能够保留主体结构，生成不同风格、色调、材质的图像。

3. 场景延展（Outpainting）

可在给定图像外进行自然延展，例如：

产品图扩展更多空间

场景图向上下左右自然延伸

创意广告进行构图重塑

4. 图像修补（Inpainting）

可替换图中部分区域，例如替换背景、修复损坏区域或更新产品元素。

5. 风格迁移与统一模板生成

适合品牌广告、社交媒体统一内容风格等场景。

这些能力使企业能够使用图像为输入模板，生成大量符合业务要求的新图。

二、图生视频能力：基于输入图的连贯动态生成

AWS 的图生视频能力覆盖多个典型任务：

1. 基于单张输入图生成短视频

企业可利用商品图、角色图、工业草图生成短视频动画。

2. 加动作生成（Motion Generation）

输入一张图片，生成具有连续动作的视频，例如：

商品 360° 旋转

角色微动作

场景轻微动态

3. 场景持续一致性的多帧生成

保持光线、风格、材质一致，使视频内容自然连贯。

4. 图像到镜头序列延展

可将静态图像扩展为多镜头视觉序列，用于视频脚本创作。

图生视频能力使企业能够快速构建动态视觉内容，而无需昂贵拍摄。

三、高吞吐推理与弹性架构：支撑大规模生成

无论是 I2I 还是 I2V，生成任务都需要大量计算资源。AWS 的推理架构具备：

自动扩缩

高并发处理

流式生成

按需计费

GPU 加速推理

这使企业能够在以下场景中保持稳定输出：

电商大促前的批量生成

游戏与影视行业的创意生产

操作系统与产品应用的大规模素材生成

营销团队高频内容需求

企业可以根据业务峰值灵活使用资源，避免资源闲置或性能不足。

四、工程化治理体系：让生成能力真正进入生产环境

AWS 在治理体系中提供：

身份与访问控制

数据与模型隔离

加密机制

审计日志

内容生成轨迹可追踪

环境隔离保证内容安全

这样的体系使图生图与图生视频能力能够服务于金融、医疗、工业等对安全要求高的行业。

五、与企业视觉资产深度结合：打造品牌级生成体系

AWS 支持将企业内部素材上传为参考数据，包括：

品牌模板

工业产品结构图

历史设计文件

产品渲染图

导视规范与视觉标准

结合模型能力与企业私有数据，能够实现：

品牌风格一致性

产品图结构精确还原

视频风格连续稳定

更贴近业务逻辑的内容生产

适用于广告、零售、制造、工业设计等对视觉一致性要求高的行业。

图生图 / 图生视频在行业中的应用场景

1. 电商与营销

商品多版本图生成

营销海报自动化生成

短视频商品展示

2. 工业与制造

草图补全与构图增强

产品原型动态演示

设计验证可视化

3. 媒体与内容机构

封面图延展

图文内容升级

视频包装自动生成

4. 游戏与影视

角色概念图 I2I

场景草图生成

基于原图的镜头动态生成

这些场景正在推动 I2I / I2V 成为企业内容生产流水线的底层能力。

企业的长期路径：构建可持续的视觉生成体系

基于 AWS 的能力，企业能够建立长期可持续发展的视觉生成体系，包括：

多模态统一调用体系

内容生产流水线自动化

大规模视觉资产管理

基于向量检索的增强生成

成本治理与资源优化

模型持续更新与版本管理

随着生成式 AI 在视觉领域深入发展，图生图与图生视频能力将成为企业内容基础设施的核心组件。

结语

随着图生图与图生视频场景持续迈向企业级生产环境，对平台的要求不再局限于模型效果，而是架构能力、治理能力与可扩展性。AWS 通过统一的多模态生成体系、可扩展推理能力与严格的安全治理框架，为中国企业构建下一代视觉生产能力奠定了坚实基础。