如何使用Claude Code和AIHubMix创建AI产品广告

通过一张清晰的产品图片、Claude Code和AIHubMix API，您可以在Seedream中生成角色参考，将其注册为虚拟人物资产，并使用Seedance创建AI产品广告。

本教程基于一个真实的芦荟喷雾活动，包括项目结构、配置、命令和完整的视频提示。目标输出是一个 20秒、720p、9:16的竖屏广告 ，包含AI生成的人物和场景。

Claude Code和AIHubMix支持整个工作流程。Claude Code读取项目简报，修订提示并组织执行。AIHubMix提供一个模型入口点，以便图像和视频生成可以在同一项目中操作。

模型ID、参数和错误处理来自2026年9月16日的项目快照。在重复使用之前，请检查当前API。命令使用包含的 flow.py 并必须从项目根目录运行。

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下载完整的入门包

下载代码、提示、配置和示例图片

seedance-starter

seedance-starter.zip

1 MB

解压后，进入 seedance-starter 目录。该包包括 flow.py 、两个模式快照、五个提示文件、产品图片和三张参考图片。Python脚本仅使用标准库。

从视频阶段开始： 使用包含的三个参考，配置您的密钥，并从第4步开始。
从您自己的产品开始： 替换产品图片和提示细节，将包含的参考图片移出 assets/ ，并从第3步开始。

将 .env.example 复制到 .env 并添加您自己的API密钥。您的账户需要访问相关模型、任何所需的异步任务权限和足够的配额。API生成会产生使用费用。

1. 准备产品图片和项目

示例产品是自然共和国芦荟喷雾。在调整工作流程时，请更新图片、产品描述和使用动作。

文件	目的
`assets/product.png`	原始产品图片
`prompts/prompt-a.txt`	主要角色肖像提示
`prompts/prompt-b.txt`	角色持有产品的提示
`prompts/prompt-c.txt`	使用产品的提示
`prompts/prompt-video.txt`	视频时间线、相机和音频要求
`prompts.json`	维度、持续时间、参考依赖关系和提示路径
`flow.py`	API请求、资产注册、轮询和下载
`seedream.schema.json`, `seedance.schema.json`	缓存的API模式快照

Claude Code帮助读取项目简报并修订配置和提示。 flow.py 通过AIHubMix发送实际请求。

为什么AIHubMix适合这个工作流程

AI产品广告工作流程通常需要不止一个模型。图像模型创建人物和产品参考；视频模型创建运动和相机行为。AIHubMix覆盖大多数主流模型，因此您可以通过一个API服务按任务选择模型，而无需为每个提供者维护单独的账户、身份验证和请求入口。

AIHubMix还连接多个供应商，并自动选择可用的低延迟路线。这可以减少单个供应商的不稳定性对必须按顺序完成图像生成、资产处理和视频生成的工作流程的影响。模型的可用性、路由和响应时间仍然取决于当前的服务条件。

在项目根目录中创建 .env ，或在您的环境中提供相同的变量：

AIHUBMIX_API_KEY=replace_with_your_api_key

该项目通过 .gitignore 排除了 .env 。仅共享变量名称和示例，绝不要共享真实密钥。

整个工作流程始于一张清晰的产品图片。

2. 设置输出目标并将图像与视频参数分开

相关的 prompts.json 部分如下。在编辑真实文件时，请保留现有的 stills 数组和其他字段。

{
  "size": "1080x1920",
  "aspect_ratio": "9:16",
  "duration": 20,
  "resolution": "720p",
  "generate_audio": true,
  "video_prompt_file": "prompts/prompt-video.txt"
}

size 属于图像生成。 aspect_ratio、 duration、 resolution和 generate_audio 属于视频生成。该脚本构建单独的请求，而不是将整个配置对象发送到两个端点。

该项目使用以下模型ID：

Seedream: doubao-seedream-5-0-pro-260628
Seedance: doubao-seedance-2-5-260628

捆绑的模式快照显示图像端点接受 size，而视频端点接受 aspect_ratio。混合它们会导致拒绝。 flow.py 在发送请求之前检查缓存的模式属性，但这不是完整的参数验证。

3. 按顺序生成三个角色参考

每张图片有不同的角色，后面的图片依赖于前面的图片：

参考	内容	输入
A: 角色肖像	建立面部、头发、服装、房间和灯光	仅文本提示
B: 持有产品	同一个人持着瓶子，标签面向相机	产品图片 + A
C: 使用产品	同一个人按下喷雾泵	产品图片 + B

这些提示重复角色细节，并描述产品的形状、颜色、标签布局和自然处理。

运行：

python3 flow.py stills

结果保存为 assets/frame-01.jpg 、 frame-02.jpg 和 frame-03.jpg。检查角色一致性、包装保真度和使用动作的真实感。

该脚本跳过现有文件。 如果您更改了提示，请备份并移动相应的输出，然后重新运行。更改A可能还需要重新生成B和C。

A: 角色肖像

B: 持有产品

C: 使用产品

这些参考建立了角色身份、产品展示和产品使用。

4. 托管图像并注册虚拟肖像资产

入门包中没有作者账户的资产ID。请在您自己的账户中注册参考。

该项目使用公共图像URL进行注册。源工作流程使用固定到提交SHA的GitHub原始URL，但任何直接返回图像而无需身份验证的托管都可以工作。

GitHub /blob/ URL返回一个HTML页面，不能用作图像URL。

用您上传文件的真实位置替换此占位符主机：

IMAGE_BASE='https://your-public-image-host.example/campaign'
python3 flow.py check "$IMAGE_BASE/frame-01.jpg" "$IMAGE_BASE/frame-02.jpg" "$IMAGE_BASE/frame-03.jpg"
python3 flow.py assets "$IMAGE_BASE/frame-01.jpg" "$IMAGE_BASE/frame-02.jpg" "$IMAGE_BASE/frame-03.jpg"

check 验证HTTP 200和图像Content-Type。 assets 创建或重用一个 virtual_portrait 资产组，注册每个图像，等待其变为 active ，并将资产ID写入 state.json。

此步骤来自项目中的实际失败：将逼真的角色URL直接传递给视频端点返回了 doubao_real_person_required。该活动中的人物是AI生成的，因此 virtual_portrait 是正确的分类。真实人物照片必须遵循相应的验证过程，并且不得标记为虚拟。

在一个视频请求中使用的所有资产应属于同一组。

这些参考已经生成，所有三个资产都是活动的；当捕获此屏幕截图时，视频任务仍在运行。

5. 将视频提示写成带有相机限制的时间线

最终项目提示将一个连续的20秒镜头分为四个阶段：

时间	角色动作	产品位置
0–5秒	看着相机并展示瓶子	在她的脸旁，标签朝向相机
5–10秒	抬起瓶子并按下喷雾泵	保持在画面内
10–15秒	闭上眼睛，感受喷雾落下	画面的下三分之一
15–20秒	睁开眼睛，再次展示产品	回到她的脸旁，标签朝向相机

早期的结果将相机推得太近，导致产品消失。因此，最终提示限制了移动到中近景，要求产品保持可见，并要求在前后三秒内标签清晰可读。

以下是完整的 prompts/prompt-video.txt。对于其他产品，请更新品牌、包装描述和使用动作。这些说明是生成目标，仍然需要输出审查。

一个连续的20秒竖屏美容广告镜头，没有剪辑，在阳光明媚的极简化梳妆台角落。

0-5秒：同一个24岁的东亚女性穿着一件宽松的鼠尾草绿色亚麻衬衫，里面是一件白色的肋纹背心，站在梳妆台旁，手持透明的浅绿色自然共和国芦荟92%舒缓喷雾，标签面向相机且完全可读。她面带温暖、轻松的微笑看向相机，稍微转动瓶子，让标签捕捉到晨光。

5-10秒：她将瓶子抬到眼睛稍上方并按下细雾喷雾泵。柔和的芦荟喷雾在她的脸上喷洒，微小的水滴在光线下闪烁。

10-15秒：她闭上眼睛，微微抬起下巴，露出满意的微笑，喷雾落下，微小的水滴停留在她的颧骨和额头上。瓶子在这一段时间内保持在画面的下三分之一内可见。

15-20秒：她睁开眼睛，将瓶子重新举到脸旁，标签正对相机，最后对镜头保持平静的表情。

相机：从胸部以上的框架慢慢平滑地推入到中近景。不要超过中近景。产品必须在整个镜头中保持在画面内，标签在前后三秒内必须清晰可读。

外观：来自相机左侧的柔和扩散的晨光，逼真的皮肤纹理，皮肤上有真实的水分，喷雾呈现为真实拍摄的喷雾，而不是数字颗粒，高端K-Beauty广告。保持产品包装、颜色、材料、标签布局和标签文本与参考图像完全一致；不要重新设计或重新书写产品。没有文本覆盖，没有字幕，没有水印。

音频：安静明亮的房间，一个柔和的短喷雾声，一声轻柔的呼吸。没有音乐，没有旁白。

音频生成已启用，但提示仅请求房间音、一个喷雾声和轻柔的呼吸——没有音乐或旁白。

6. 生成并保存视频

在资产注册后，提交 asset:// 引用。此命令读取保存的ID，并将每个ID作为单独的参数传递：

python3 - <<'PYCODE'
import json
import subprocess
import sys
from pathlib import Path

state = json.loads(Path("state.json").read_text())
refs = ["asset://" + asset_id for asset_id in state["asset_ids"]]
subprocess.run([sys.executable, "flow.py", "video", *refs], check=True)
PYCODE

使用参数列表还避免了源项目中的zsh问题，其中多个ID存储在一个普通字符串中，可能会作为一个无效参数传递给脚本。

该脚本保存视频任务ID，轮询直到 completed ，并将输出下载到 out/video.mp4。另一个下载可能会覆盖该路径，因此请备份您想要比较的版本。

使用以下命令恢复现有任务或重新下载其结果：

python3 flow.py status

如果创建响应丢失，请列出最近的任务并恢复相关ID：

python3 flow.py tasks
python3 flow.py status VIDEO_TASK_ID

在创建另一个任务之前查找现有任务可以防止意外重复生成。

7. 审查输出并迭代

源项目保留 video-v1-10s.mp4 和最终的 video.mp4。第一个版本仅持续10秒，未能展示足够的产品使用，因此工作流程经历了第二次提示迭代。

根据以下检查表审查每个结果：

[ ] 持续时间、分辨率和纵横比与目标匹配。
[ ] 角色的面部、服装和场景保持一致。
[ ] 产品保持可见，其标签在开始和结束时可读。
[ ] 处理和喷雾动作与产品的真实使用相匹配。
[ ] 瓶子的形状、包装和文本没有明显变化。
[ ] 相机没有移动得太近，音频与请求匹配。

如果持续时间错误，请检查配置和实际请求。如果产品离开画面，请加强相机限制。如果使用动作太短，请更明确地分配时间和行为。仅编辑 prompts/prompt-video.txt 不需要重新生成参考图像；仅在视觉参考必须更改时才重新生成并注册它们。

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常见问题

为什么看起来正确的模型名称返回404？

缩短的Seedream名称在源项目中返回了 model_not_found 。使用当前端点接受的完整API模型ID，而不是假设营销展示名称也是API标识符。

为什么我可以在浏览器中打开图像，但仍然无法注册它？

确认URL返回的是图像本身，而不是HTML、分享页面或登录页面。在注册之前使用 python3 flow.py check URL... 。

为什么更改提示没有改变参考图像？

stills 跳过现有文件。备份并移动任何需要重新生成的图像，然后检查下游参考是否也应重新生成。

HTTP 200是否意味着视频已完成？

不。脚本根据任务的 status 分支，并仅在任务达到 completed 后下载。

开始您的第一个版本

准备一张产品图片，配置AIHubMix访问，并选择图像和视频模型。然后让Claude Code调整产品描述和提示。生成三个参考，审查并注册它们，创建视频，并使用检查表决定下一次迭代。

当未来的项目需要另一个模型时，保持相同的文件结构和工作流程，然后更新AIHubMix模型选择和模型特定参数。这就是使用多个AI模型的内容团队统一API服务的实际价值：模型可以根据任务变化，而工作流程仍然可重用。