企业官网建设流程全解析

目录

一、前言

二、Codex 介绍

2.1 Codex 是什么

2.2 Codex能做什么？

2.3 AI数字人口碑带货视频介绍

2.3.1 AI 数字人口播带货视频是什么？

2.3.2 核心特点

2.3.3 相对传统方式优缺点

三、完整操作过程

3.1 前置准备

3.2 生成商品模特穿搭套图

3.3 生成数字人口播视频

3.3.1 前置准备

3.3.2 生成口播视频

3.3.3 两种不同类型的口播视频

3.3.4 更换带货文案

四、写在文末

一、前言

Codex 被誉为2026年最值得上手的 AI 工具，它不仅是一个编程 Agent，更是一个几乎可以替换掉任何对话工具的全能 AI。配合高性价比的定价机制和充足的 Token 额度，只要你能想到的场景，它都能帮你自动化完成。可以说，Codex 完美复刻了ChatGPT的模板，让普通的用户也能方便使用一款专属定制、性能强大的桌面版AI助手。

本文以当前比较火热的视频带货场景为例进行说明，基于Codex 演示一个完整的基于商品图片素材实现数字人口播带货视频的详细过程。

二、Codex 介绍

Codex 是 OpenAI 推出的一款AI 编程智能体。与简单的聊天机器人或代码补全工具不同，Codex 能够像一个真实的开发人员一样，独立理解复杂任务、操作你的电脑、编写并修改代码、运行终端命令，甚至自动修复bug。https://openai.com/zh-Hans-CN/codex/?utm_source=Ai138.com

2.1 Codex 是什么

简单来说，可以把 Codex 看作一个“能帮你干活的AI工程师”。

• 它是“目标驱动”而非“指令驱动”：你只需告诉它最终的目标（例如：“帮我搭建一个带用户登录功能的网站”），它会自动拆解任务，规划步骤并执行，而不需要你一步步告诉它该怎么做。

• 它不只是一个聊天框：虽然你可以在ChatGPT网页版找到它，但它真正的威力在于桌面应用和命令行工具（CLI）。在这些地方，它可以直接访问你的文件系统、运行终端命令，甚至操作其他软件。

• 它的用户远超程序员：官方数据显示，Codex每周有超过300万用户，其中近一半（50%）的使用场景并非编码。从写周报、整理文档到数据分析，它都足以胜任。

2.2 Codex能做什么？

近期的重大更新让Codex的能力大幅跃升，使其不再局限于编程领域：

• 动打开软件、运行模拟器、发现问题、修改代码，并再次测试验证，完成一整套开发闭环。

• 所见即所得的开发（内置浏览器）：Codex内置了一个浏览器。当你开发网页时，它可以直接在浏览器中展示效果。你可以直接在渲染出的网页上圈出问题，比如圈出一个标题并写上评论“字体太大，颜色改成蓝色”，Codex就能理解视觉和空间上下文，并精准地修改对应的代码。

• “心跳”机制与长期记忆：

  • 自动排班：你可以交付给它一个需要数小时甚至数周的长线任务。即使你关掉电脑，它也会在约定的时间点“自动醒来”，在后台继续工作。

  • 记忆功能：它会记住你的编码偏好和纠正过的错误，下次再合作时，就不需要从头开始解释了。

• 强大的工具生态：Codex已经接入了超过90个插件，可以无缝连接JIRA、GitLab、Microsoft Suite、Slack、Gmail等常用工具。你可以让它去Notion里读文档、去邮箱里看邮件、去项目管理工具里筛选Bug，再把所有信息汇总成一份报告给你。

2.3 AI数字人口碑带货视频介绍

2.3.1 AI 数字人口播带货视频是什么？

AI数字人口碑带货视频，是利用人工智能技术生成一个虚拟的数字人形象，以“真人测评”或“好物分享”的口吻来推荐商品的短视频（或直播切片）。它的核心逻辑是用“人”的信任感来降低商品的流量获取成本，但这个“人”并非真实存在。

从实操层面看，商家只需上传一段真人视频或一张图片，输入文案，AI就能自动生成口型同步、有表情动作的带货视频。典型形态包括：把真人形象克隆成数字分身来批量出镜，或者直接使用平台内置的“导购员”“测评师”类虚拟形象进行标准化商品讲解。

2.3.2 核心特点

AI 数字人口播带货视频有如下核心特点：

• 高度拟真但“无实感”。

  • 高拟真数字人技术已经能做到口型、表情、语音与脚本的精确同步。百度为“罗永浩”打造的数字人主播，在直播近6小时后仍能保持情绪饱满、讲段子、答提问，几乎难以分辨与真人的差异。但关键问题在于：数字人没有真实的身体感知。AI美瞳带货被质疑“没有眼睛，何来佩戴体验”，正是这个矛盾的核心。

• 从“拉时长”到“全时段覆盖”。

  • 数字人不会累、不休息。帮哥的团队用数字人从下午1点播到晚上10点，仅靠“拉时长”就在2022年实现了一个账号年销1.9亿元。自然堂用数字人填补夜间空档，月均“非黄金时段增量收益”达到400万-500万元。

• 落地速度快，门槛极低。

  • 京东数字人支持1小时生成专属数字人主播，成本低至真人直播的1/10。集思科技的“实时替身”产品，采集真人9分钟样本、训练2小时即可上播。这意味着中小商家甚至个人都能快速拥有一个“带货分身”。

2.3.3 相对传统方式优缺点

相比传统的真人口播视频带货，AI数字人口播带货视频的优缺点如下：

• 优点：效率与稳定性

  • 传统方式依赖真人主播，面临四个绕不开的瓶颈：时长的生理极限（一天最多4小时）、人力的线性成本（多开一个店就要多配一组人）、状态的不稳定性（会累、会情绪波动、会“翻车”）、复制的不可能性（一个李佳琦无法同时出现在十个直播间）。数字人恰恰在这四个维度上实现了“降维打击”：7×24小时在线、边际成本趋近于零、状态恒定、可无限复制。在3C、日用百货等标准化程度高的赛道，AI数字人直播渗透率已经超过70%。

• 缺点：信任的“赝品”与情感的“真空”

  • 数字人带货的根本缺陷在于：它没有“口碑”的资格。 一个没有真实使用体验的虚拟形象，用“我推荐”“我测评”的口吻说话，本质上是一种基于虚假人设的营销。当消费者意识到屏幕那头并不存在一个真正用过产品的人，信任就会瓦解。

  • 更深层的问题在于情感连接无法工业化。中央财经大学欧阳日辉指出，AI数字人冲击的主要是标准化、重复性的直播场景，但在需要情感互动、及时应变、品牌人格化的领域“没法替代”-4。李佳琦、董宇辉们的价值恰恰建立在“这个人真的在和我说话”的情感契约之上，数字人可以模仿话术，但无法建立这种契约。当所有品牌都用同质化的数字人、说着同样结构的脚本时，用户最终会因为“看谁都一样”而流失注意力。

  • 更极端的风险在于利用情感真空进行围猎。被曝光的“AI霸总”现象中，数字人以“建国”“建军”等儒雅中年男性形象，对中老年女性使用“亲爱的姐姐”等话术，建立虚假亲密关系后引导消费。84岁的张玉兰给AI数字人写了500字情书，累计消费七八千元购买淘宝仅售9.9元的挂件。从业者坦言“五分钟生成一个视频，轻松日入2000元”。这已经超出了“带货”的范畴，变成了利用数字人的“可信外表”进行的情感欺诈。

一句话总结：

AI数字人口碑带货是“效率的极致”与“信任的真空”的矛盾结合体。它把真人测评的信任外壳做成了可批量复制的流水线产品，但那个向你推荐商品的“人”，可能既没有嘴巴去尝、没有眼睛去看、也没有耳朵去听。它适合标准化商品的“告知式”覆盖，却承担不起“口碑”二字真正需要的真实分量。

三、完整操作过程

接下来将通过一个实际操作案例详细介绍下如何在Codex 中实现一个AI数字人的口播带货视频的完整过程。

3.1 前置准备

在正式开始之前，需要准备下面的一些原始的图片素材。

1、模特多视图原始图

这些图片用于后面生成数字人展示商品的时候作为底图，一般可以通过实拍获取，也可以通过干净的原始图片借助AI生成其他角度的图片，如下

2、电商产品原图

跟上面的类似，还需要提供一些原始的产品图片，即后面需要让上面的模特带货的原始产品图

3.2 生成商品模特穿搭套图

有了上面准备好的原始的商品素材图，比如商品主图，多角度视图等之后，接下来给出下面的提示词，基于这个提示词，生成一个模特穿搭产品的效果展示图

• 提示词核心实现思路

  • 给出原始产品素材所在路径

  • 给出模特原始静态图所在路径

  • 给出生成的带货模特图片要求，多个视图

  • 生成模特任务的细节要求，比如面部表情、穿搭、特征等信息

  • 使用生成的模特，穿搭原始的带货产品后的图片

  • 生成新的图片的要求，比如清晰度、图片中的元素、图片比例等

  • 最终的图片输出路径

男士运动套装素材生成 模特四视图生成 读取“运动套装”中的每位男模图片，为每位男模生成1 张16:9白底四宫格素材图，并保存至“男模四视图文件夹”。 四宫格需包含同一位男模的以下画面: 面部清晰特写1张 全身正面视角1张 全身侧面视角1张 全身背面视角1张 要求：四个画面中的人物必须为同一人，五官、发型、肤色、身材比例和基础运动穿着保持一致;纯白背景、柔和均匀棚拍光、无文字、无水印、无Logo。 运动套装白底素材生成 读取“运动套装”文件夹中的每一张图片，识别并提取其中全部可穿搭元素，例如运动外套、速干T恤、卫衣、运动长裤、短裤、运动鞋、运动包、帽子、护腕及其他配饰等。 针对每张原始商品图，生成1张3:4白底运动套装素材图，并保存至“运动套装白底图文件夹”。 要求:所有提取出的服装与配饰完整展示在同一张白底图中，排列清晰、互不遮挡;保留原有颜色、版型、技术面料、拉链、反光条、抽绳、口袋、束脚和配饰细节;无人物、无文字、无价格标签、无品牌Logo、无水印。 男模运动套装穿搭图批量生成 以“男模四视图文件夹”中的人物素材和“运动套装白底图文件夹”中的商品素材为参考，先统计男模数量、可用运动套装组合数量以及两类场景，计算需要生成的总图片数量，并规划批量生成脚本。 为每位男模匹配不同的运动套装组合，生成自然、真实、无违和感的穿搭照片，并保存至“男模运动套装穿搭图文件夹”。 画面要求: - 输出比例:3:4 - 场景覆盖两种:明亮整洁的室内健身房、更衣区或运动服试衣间 - 场景陈设克制，不出现杂乱器械或无关物品 - 男模使用手机拍摄，手机自然遮挡面部约 20% - 人物五官、发型、肤色、体态保持一致 - 运动外套、内搭、运动裤、鞋子、运动包等颜色、剪裁、材质、拉链、抽绳、反光条和配饰必须准确保留 - 穿搭比例合理，衣物贴合自然，避免穿模、错位、变形或不合理叠穿 - 无文字、无水印、无Logo、无价格标签 图片使用CLI 调用gpt-image-2模型生成 生成图片存放目录:电商素材\男装素材

将提示词投递给Codex，等待图片的生成，通过输出日志不难看到，当前的任务按照预期的要求，先参考本地文件夹下提供的原始图片，然后生成要求格式的图片，最终输出到指定的文件目录下

整个过程耗时较长，最终按照要求生成了模特搭配运动产品套装的图片，这几个图将作为下面生成数字人口播视频的素材使用。

3.3 生成数字人口播视频

3.3.1 前置准备

由于后文中需要调用外部API来生成视频，需要先在下面的平台中获取到生成视频需要的信息，并参考里面的样例来得到API的调用示例

• 提示词任务核心实现思路：

  • 提供生成视频的素材来源，素材即为上一步得到的图片内容

  • 限制生成的视频格式要求，时长、比例、分辨率等

  • 给出默认的口播文案

  • 约定生成的视频内容、细节、人物动作、背景等信息

  • 调用第三方生成视频的API完成生成视频的任务

  • 输出路径

3.3.2 生成口播视频

接下来，将基于上一步得到的模特穿搭产品图生成口播视频，给出下面的完整提示词

• 提示词中的apikey 使用你自己的

男模运动套装展示视频生成 从“男装素材\男模运动套装穿搭图文件夹”文件夹中随机选择1张图片作为视频首帧参考，生成1条竖版运动套装展示视频，并保存至“电商素材\男装视频”。 视频参数: - 比例:9:16 - 时长:15秒 - 分辨率:720P - 口播发音人:男生普通话 口播文案:嘿，看看这套全新的运动装!外套版型特别棒，运动裤也超级舒服，整套穿搭上身刚刚好。 严格参考输入的首帧运动套装穿搭图。保持人物的五官、发型、肤色、身材比例、运动服款式、鞋子和整体造型全程一致。人物位于简洁明亮的室内运动场景，始终自然手持手机拍摄，手机遮挡面部约20%，呈现真实生活记录感。 人物进行自然、有力量感的运动套装展示动作:轻微侧身、缓慢转身、单手插入运动裤口袋、轻扶外套拉链或裤袋边缘、整理袖口，并自然展示外套、内搭、裤型和鞋子细节。动作连贯自然，镜头轻微跟随人物移动，运动面料摆动、褶皱和垂坠感必须符合真实受力逻辑。 严格禁止:服装颜色变化、外套变成衬衫、拉链或反光条消失、运动裤变成牛仔裤或短裤、裤型异常变紧、鞋子变化、服装穿模、肢体畸形、人物换脸、假脸、过度磨皮、塑料皮肤、文字、水印、Logo、价格标签、多人出现、背景突变或镜头跳变。 视频基于以下方式调用 Doubao-Seedance-1.0-pro-fast 251015 这个模型的API生成 $ARK_API_KEY= 你的apikey # 创建 图生视频 任务 curl -X POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/contents/generations/tasks \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer 你的apikey" \ -d '{ "model": "doubao-seedance-1-0-pro-fast-251015", "content": [ { "type": "text", "text": "无人机以极快速度穿越复杂障碍或自然奇观，带来沉浸式飞行体验 --resolution 1080p --duration 5 --camerafixed false --watermark true" }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/seepro_i2v.png" } } ] }'

将上面的提示词输入Codex

最后按照要求生成了一个展示视频，在视频文件夹下包含了视频以及生成视频的所有信息，比如原始配音，视频提示词等，方便后续进行优化调整，打开视频检查，整个效果还是很不错

3.3.3 两种不同类型的口播视频

一般来说在实际使用中主要有2种不同类型的口播视频，上面生成的是一种常规的视频加解说的视频，即视频中的人物仅展示产品，而语音解说是独立的，即不是人物说出来的，这种是比较通用也是在制作过程中相对比较简单的一种方式。

另一种则是视频中的人物需要对口型，即人物把产品的卖点等话术说出来，这种一般需要使用更高档次的模型，比如Seedance 2.0以上的生视频模型，我们紧接着给下面的提示词，让人物对口型

现在需要生成的视频对口型，即视频中的人物不仅展示要展示商品的穿搭效果，还需要使用指定的文案发音，再生成一个视频

这里需要开通2.0的模型，需要登录到下方给的链接中，做一下开通即可

3.3.4 更换带货文案

在后续，可能会不断更换带货的文案，更换之后需要基于这个新的文案生成语音，然后去视频视频即可，如下，给出一段新的视频文案，让Codex 生成语音

基于edgetts将【嘿，看看这套全新的运动装!外套版型特别棒，运动裤也超级舒服，整套穿搭上身刚刚好。赶紧下单吧。】这句话生成mp3音频，生成之后，再重新生成一个解说视频。

再次查看视频，此时的解说视频就是上面的文案了

补充说明：

• 如果你有自己的解说文案，只需要更换文案即可

• 如果需要更换视频中的背景，只需要通过对话的方式调整即可

四、写在文末

本文通过案例操作演示的方式，详细介绍了如何基于Codex 完成一个AI数字人口播带货视频的详细操作步骤，希望对看到的同学有用，本篇到此结束，感谢观看。