核心观察
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01
真正适合后期的 AI 不只是生成效果好，还要能保留输入、Mask、版本、色彩空间、输出格式和人工复核链路。
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02
视频生成模型正在进入预演、动态参考、局部替换、动作迁移、广告多版本和短素材测试，但最终镜头仍要回到 Nuke 做合成检查。
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03
Nuke AIR、BigCat、CatFileCreator、Cattery、Gaussian Splats、USD 3D 系统和 ACES/HDR 管线，是 AI 与专业合成真正衔接的关键方向。
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04
AI 资产进入商业项目时必须记录来源、模型、日期、授权状态和人工修改过程，涉及演员肖像、影视 IP 或客户素材时要额外谨慎。
本次更新的判断标准
本站不把 AI 前沿实验做成模型排行榜，而是看它能否变成后期团队可复核、可回滚、可交付的流程。优先记录官方资料明确、产品状态可核对、能回到 Nuke 或剪辑/调色管线的方向。
判断一个 AI 工作流是否值得进入栏目，至少要看五件事：输入是否可控，输出是否能拆层或回流，是否支持版本记录，是否能通过帧间播放检查，以及是否满足授权、保密和交付标准。
当前最值得继续实验的方向
第一是 Nuke 内部的机器学习和新 3D 资产流，包括 BigCat、CopyCat、Inference、CatFileCreator、Cattery 与 Gaussian Splats。第二是 ComfyUI 作为 AI 任务调度层，把 Nuke 的帧、Mask、参考图和输出路径纳入可复现工作流。第三是专业视频模型的 V2V、HDR/EXR、关键帧和性能保持能力。
短期内更稳的落地方式不是让 AI 直接给最终镜头，而是让 AI 生成 clean plate 候选、局部 patch、动态参考、环境参考、镜头预演或多比例版本，再由合成师在 Nuke 中完成跟踪、遮罩、颗粒、色彩、边缘和连续性检查。