用 OfoxAI 女装模板制作广告视频和商品展示图

制作一套风格统一的 AI 女装素材，可以先准备一段广告视频和五张分工明确的图片，再单独处理文字与版式。这套 OfoxAI 模板把这些输入合成为竖屏广告、商品陈列图，以及横屏和竖屏展示视频。你可以先用下载包里的现成素材复现后期制作，再决定是否生成新的内容。

示例名为 Oat Cloud Cardigan：AI 生成人物穿着一件虚构的奶油色开衫。它展示的是创意制作方法，不是真实商品上架资料，也不是虚拟试穿测试。本文适合需要复用制作格式、能运行少量本地命令的电商运营和创作者；不熟悉终端的读者可以与技术同事配合操作。

先看结果，再下载模板

下载完整复现模板。压缩包包含已有广告片段、五张生成图片、参考图、原始提示词、配置文件和本地合成脚本，不包含 API 凭据或生成任务回执。

原模板将视频归于 Seedance 2.5、图片归于 Nano Banana Pro；保存的生成脚本使用 bytedance/seedance-2.5 和 google/gemini-3-pro-image。文件夹没有附原始生成任务回执，因此本文不能独立确认模型归属、历史账单或是否一次生成成功。本文可复现的范围是使用包内现成素材进行本地排版与合成，不包括重新执行付费生成。

1. 先明确这套服装案例能表达什么

这支广告的创意反差是：看起来安静优雅的人物突然开始有力地跳舞，开衫也参与动作。配套图片分别展示整体轮廓、领口、类似针织的纹理以及静物摆放，让素材有不同的信息分工。

这些画面表达的是创意概念。生成的纹理不能证明羊毛含量，生成的动作也不能证明服装耐穿或实际穿着合身。原内部配置中有虚构的材质比例、尺寸和尺码；本次公开下载版已把它们换成制作信息，并明确标注为虚构服装。

如果要处理真实 SKU，先收集有权使用的商品照片和已核实的商品资料。保留正面、背面、纽扣、接缝和标签的原图，便于逐项比对。尺寸与成分应来自真实记录，不能从一张奶油色开衫参考图推断背面结构、隐藏口袋或洗护方式。

如果任务只是更换背景，同时保留真实商品，可以先看商品图背景替换流程。虚构女装创意与真实商品保真是不同的制作要求。

2. 检查文件与运行环境

复现脚本在本地运行。本文使用 macOS、Python 3、Pillow 和 FFmpeg。排版脚本会读取 macOS 自带的 Helvetica Neue，以及包内附带的 SIL-OFL 授权 Libre Baskerville 字体。Windows 和 Linux 未在本轮测试；如需移植，应先把 scripts/compose.py 中的 HEL 字体路径改为本机合法可用的字体。

解压后，在模板顶层目录打开终端：

python3 --version
ffmpeg -version
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python3 -m pip install Pillow

前两条命令只检查程序是否存在，不会安装 FFmpeg。如果缺少 FFmpeg，请通过你平时信任的软件包管理器安装。操作前保留一份解压目录副本，因为重新渲染会覆盖 project/output 中的同名输出。

scripts/compose.py
scripts/finish.sh
assets/fonts/
project/config.json
project/panels/{hero,profile,close,macro,still}.png
project/refs/{ref_full,ref_face}.png
project/output/ad_raw.mp4
prompts/

五张图片的文件名是脚本约定的一部分。只把 close.png 改名为 detail.png 而不改脚本，会出现找不到文件的错误。ad_raw.mp4 也是输入文件；即使所有图片都成功排版，删除这段源视频后也无法完成视频合成。

3. 五张图分别解决一个展示问题

这是本地合成展示视频的实际截帧。画面中的人物和服装是生成素材，不是真实库存商品的摄影记录。

历史模板从基础视频中截取全身图与面部参考，再用于图片生成。图片提示词要求主视觉为 3:4、其他视图为 4:3。现成输出能说明这个示例的效果，但不能证明使用参考图就一定能保持相同人物与服装。

完整图片提示词在 prompts/ 目录中。换成新概念时，应一起修改服装、穿搭、房间和配色描述。如果视频要求木质纽扣，图片提示词却要求金属扣，后期排版不会自动消除矛盾。

处理真实商品时，不要只替换虚构提示词里的商品名称。需要替换参考输入，并将每个生成细节与真实 SKU 比对。对准确性要求高的资料，优先用实拍图承载商品信息；生成图可用于明确标注的创意氛围展示。

4. 用具体动作组织广告提示词

完整原始中文广告提示词作为历史输入原样提供。其中关于面料和不变形的描述属于创作要求，不是已验证的商品事实。将它改写或翻译之后，得到的是新提示词版本，不能再称为生成现有片段时使用的原文。

原提示词安排了四个动作阶段：

这张表记录的是提示词安排，不是逐镜头测量后的成片时间表。应完整播放视频，看模型实际如何处理动作。第一帧好看，不代表脱衣、甩动和重新穿衣的过渡都通过验收。

原模板保存的视频请求参数为 15 秒、9:16、720p、带音频，并使用主视觉、细节和静物参考图。另行生成前，请在 Ofox 文档与自己的账户中核对当前模型及接受的参数。下载包没有附带会直接发起付费生成的一键脚本。

提交新任务后，应立即保存返回的任务 ID。若提交超时且没有拿到 ID，服务端仍可能已经接受任务，应先查请求记录，避免盲目重发。有 ID 时查询原任务；失败或长时间未完成，也不能自动推断为不收费。视频异步轮询教程说明了提交、等待与取回结果的区别，其中的历史耗时不代表当前完成时间保证。

5. 运行本地排版和视频合成

在解压后的模板顶层目录执行：

python3 scripts/compose.py project
bash scripts/finish.sh project

第一条命令生成图片陈列图、透明片尾文字层，以及横竖屏背景版式。文字由代码绘制，修改拼写不需要让图片模型重新生成文字。第二条命令将片尾层叠加到现有广告，再与横竖屏版式合成。输出使用 H.264 视频编码；已有音轨会被保留或重新编码，也允许源视频无音轨，不会凭空补上音乐。

预期得到 720×1280 竖屏广告、1920×1080 横屏展示、1080×1920 竖屏展示，以及 2400×1350 陈列图。示例源片约 15 秒。导出更大的画布不会恢复低分辨率输入中原本缺失的细节。

合成脚本针对这段 720×1280、约 15 秒的源视频编写：片尾文字层同为 720×1280，从第 12.3 秒开始淡入。首次复现时保留这些输入尺寸和时长。换成其他分辨率或更长、更短的视频时，需要一起调整片尾画布、淡入时间、叠加位置与缩放设置；只替换源视频，可能造成文字错位或较长片段的结尾被截断。

改文字时编辑 project/config.json，不要直接改渲染后的 PNG。full_name 控制商品标题，tagline 控制副标题，spec 与 spec_vertical 控制信息行。price_label 和 price_value 是为兼容保留的内部字段名，公开版本显示的是“Production template”和“AI DEMO”，不是价格报价。

版式使用固定坐标。替换文字应尽量简短，修改后同时检查横屏与竖屏是否溢出。把八行短信息替换为长段落，不会自动获得合理排版。需要不同信息层级时，应调整版式本身，而不是把文字不断缩小到难以阅读。

6. 验收技术输出和画面内容

不要只依赖播放器缩略图，可以直接检查输出文件：

ffprobe -v error -show_entries format=duration:stream=codec_name,width,height \
  -of json project/output/showcase-16x9.mp4
ffmpeg -v error -i project/output/showcase-16x9.mp4 -f null -

第一条命令报告分辨率、编码与时长；第二条完整解码视频。没有错误输出属于技术检查通过，不等于视觉质量通过。另两条竖屏视频也应分别检查。

以正常速度、开启声音看完源片，再暂停检查脱下和重新穿上开衫的过渡。重点查看手指、手臂连续性、身体与布料穿插、脚部滑动、衣长、纽扣布局和面部一致性。五张静态图也要单独比对；模板不保证每一帧都达到人体结构或商业商品展示的准确性要求。

将预览缩小到手机观看尺寸，检查信息能否直接读清、是否可能被平台操作栏遮挡。横屏展示负责交代整套素材，干净的竖屏广告负责突出动作，两者都不能代替真实商品规格表。

7. 换成自己的商品时怎么做

复制一份项目，保留输入输出文件命名约定，用有权使用的素材替换五张图片和源广告。对外发布前单独核对音轨的使用权；原提示词要求“原创音乐”，本身不构成音乐授权记录。只有画面确实对应真实商品时，才能把虚构标签替换为已经核实的商品资料。无法证明的材质或试穿结论应删除，不能用更小字号的附注掩盖。

首次分发先选定一种受众和一个承接目的。女装运营需要模板与制作步骤，消费者需要真实商品信息和购买页面。这个示例服务于前者，不构成销售提升、摄影费用节省或总生成成本的证明。

下载模板，先完成现成案例的本地复现，再选择适合自己的生产环节。如果想看更简单的故事型广告，可参考咖啡广告制作案例，了解如何通过明确动作把商品与场景联系起来。