MulanAI 进入 WAIC 创业项目名单：AI 视频不只“一键生成”，开始拼工作流

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公开教程展示的 MulanAI 工作流画布：文字、图片、视频和音频节点可以在同一项目中连接。 来源：MulanAI 公开教程

AI 视频最让人抓狂的时刻，往往不是完全生成不出来，而是成片里只有一个镜头不对：人物变了、动作断了，或者节奏差几秒，却只能把整段提示词重新跑一遍。

进入 WAIC 2026 FT 初创项目名单的 MulanAI，给出的解法是一张可编辑的工作流画布。公开教程里，文字、图片生成、视频生成、音频和合成不再挤在一个输入框里，而是变成可以连接和调整的节点。它想把“一键出片”的黑盒，拆成一条能回头修改的制作流程。

它要解决的，不是“能不能生成”，而是“错了改哪里”
提示词生成视频很适合第一次尝试，但一旦进入广告、电商或连续内容，创作者需要控制的不只是画面好不好看。角色一致性、镜头顺序、旁白、时长和版本修改，都会把一次生成变成反复返工。

MulanAI 把任务拆成节点：文字先生成或整理提示，再交给图片节点得到关键画面，随后接入视频生成、音频或合成。某一步不合适时，用户可以只调整那一段，而不是从头再来。

这种画布式做法并不新鲜，但它在生成式视频里变得更重要，因为不同模型各自擅长的画面、时长和控制方式都不一样。

公开教程把一条视频拆给人看
MulanAI 的公开教程封面展示了多条从文字到图片、再到视频的节点链路，也出现了音频和素材合成。对普通用户来说，它更像一张可视化流程图，而不是专业剪辑软件里密密麻麻的时间线。

项目方把这种方式称为可编辑的白盒工作流。这个说法意味着用户能看见生成过程中的关键步骤，但“看得见”不等于每个底层模型都完全透明；模型如何训练、素材如何处理和结果能否商用，仍要分别查看相应服务条款。

真正有用的地方，是团队可以把有效流程保存下来。做下一条同类视频时，复用镜头结构和节点参数，比重新写一大段提示词更接近稳定生产。

产品入口之外，它还把文字生成视频做成了 API
MulanAI 官网已经提供文字生成视频的产品入口，支持页面也公开了对应 API。这让它不只面向在画布里手动创作的人，也给批量内容和内部工具留下了接入位置。

不过，API 能提交任务不代表生产链路已经自动完成。开发者仍需处理排队、失败重试、文件保存、成本限制、内容审核和结果验收；如果底层调用多个模型，还要分别记录版本和参数。

对小团队来说，最稳妥的用法不是一开始就无人值守，而是先固定一个具体内容模板，让人审核角色、文字和事实，再逐步自动化重复环节。

工作流能减少返工，却不能替你解决版权和一致性
节点画布让问题更容易定位，但生成内容的权利边界不会因此消失。品牌素材、真人形象、音乐和第三方模型输出，仍然需要逐项确认授权与使用范围。

多镜头人物一致性也是实际门槛。把几张图片连成工作流，可以帮助保持输入素材，但最终视频中的脸、服装和动作是否稳定，还取决于底层模型与具体参数。

所以，一条流程能不能用于交付，不能只看最后是否导出了 MP4。它还要经得起品牌规范、字幕准确、素材来源和人工复核。

WAIC 之后，要看它能不能把好看的 Demo 变成可复用模板
MulanAI 进入 WAIC 创业项目名单，说明可编排的 AI 视频生产正在成为一个独立产品方向。相比再做一个模型入口，它把竞争点放在不同生成步骤如何连接、修改和复用。

这条路对创业团队很有启发：底层模型快速变化时，不一定要从头训练模型，也可以围绕具体交付流程，把模型、素材、审核和版本管理组织起来。

接下来值得关注的，是 MulanAI 能否公开更多完整项目案例、模板复用方式和失败处理机制。只有当创作者能稳定改动其中一个镜头，而不是每次重新抽卡，工作流才真正从展示图走进日常生产。

想继续了解
• WAIC 2026 官方展商名录
• MulanAI 文字生成视频产品页
• MulanAI 支持与 API 页面
• Bilibili：从 0 到 1 掌握 MulanAI 的公开教程