去年底我们3人开发小组想做个副业——当时观察到身边不少中小内容工作室，每天要花大量时间找素材、剪视频，但又负担不起动辄上万的商用AI工具。我们本想自研一套轻量化创作系统，可调研后发现，光对接生图模型、做多端适配就至少要3个月，预算也得10万起，完全超出小团队承受范围。直到后来找到一套开源的AI短视频系统，才靠着“拿来主义+轻量改造”，1个月就把产品搭起来，现在还有了稳定的小客户群。今天把这段实战经历整理出来，给同样想低成本切入AI赛道的小团队避避坑。
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一、放弃“从零造轮子”：开源系统帮我们省了大半力气
最初我们画了详细的自研方案，光是“AI生图模块”就涉及模型选型（ Stable Diffusion太吃配置，轻量模型又怕效果差）、接口封装、并发处理等一堆问题。偶然在技术社区看到这套开源系统时，发现它已经把核心功能都搭好了——前端用Vue做了PC+移动端适配，后端集成了基础生图、视频剪辑接口，甚至连用户权限管理都现成。我们当时就决定：不自研，基于这套系统改。
实际改造比想象中顺利：前端改品牌风格，因为组件化拆分得好，换配色、调布局1天就搞定；客户需要“按次收费”功能，我们基于现有用户体系加了个“套餐管理”模块，后端开发2天完成；还把我们积累的免版权素材库接了进去，用户生成视频时能直接调用。整个过程没踩什么技术坑，官方文档连“模型调用超时怎么调参数”“数据库备份脚本”都写得明明白白，遇到卡壳找客服，1小时内也能拿到解决思路。对比之前做自研项目“熬夜排bug”的经历，这种“开箱即用”的体验太香了。
二、客户要的不是“黑科技”，是“能省时间的实用功能”
我们的第一个客户是做美妆测评的工作室，他们最开始试用时，说“你们这工具没有XX商用平台的‘全自动剪辑’噱头，但有两个功能我们很需要”。后来发现，小工作室真正在意的，是那些能解决实际麻烦的功能：
轻量生图不用高性能GPU：他们工作室电脑配置一般，系统里那个轻量化生图模块，生成一张产品图只要1分多钟，清晰度够发短视频，比他们之前用的免费平台稳定太多，不用再反复生成等结果；
智能对口型省了剪辑时间：之前他们给测评视频配音后，要手动用Pr调口型，1条15秒的视频得改半小时。用系统里的对口型功能，上传音频和视频自动对齐，5分钟就搞定，现在每周能多更3条视频；
子账号能分开干活还互通素材：3个剪辑师各有子账号，每个人剪自己的部分，但素材库是通的，不用再传文件来回折腾，老板在后台还能看进度，协作效率提了不少。
这些功能其实都不算“高大上”，但就是切中了小团队的痛点——后来我们又签了几个客户，几乎都是冲这些“实用细节”来的。
三、小团队试错：成本控制比“完美产品”更重要
作为小团队，我们最怕的就是“投入打水漂”。这次做项目，成本控制到了超出预期的程度：系统本身的费用还没我们团建一次花得多，部署用的4核8G云服务器，每月租金也就400多块。对比之前准备投10万自研的计划，这点成本几乎是“试错级”的——就算最后没做起来，也不会伤筋动骨。
更省心的是后续维护。之前担心开源系统没人管，没想到官方会免费推更新，上个月他们出了“视频续写”功能的适配包，我们下载后改几行配置就用上了，不用自己盯模型迭代。客户偶尔提些小需求，比如“素材能不能加标签筛选”，基于现有代码改改也能快速实现，不用再招额外开发。
四、踩过的2个坑，给后来者提个醒
虽然过程算顺利，但也踩了两个小坑，分享出来帮大家避避：
先试用再决定，别盲目入手：当时我们先找官方要了演示版，测了3天——比如生图速度、对口型准确率，确认符合客户需求才下单。因为源码交付后不支持退款，一定要先验证功能匹配度，比如如果需要“AI直播”这种复杂功能，就得再评估；
至少留1个开发做适配：虽然部署简单，但要改功能、接自己的素材库，还是需要懂Vue和Python的开发。如果团队完全没技术，建议找官方的安装定制服务，花点钱省时间。
最后：小团队做AI产品，“先落地”比“想完美”更重要
这半年接触了不少想做AI工具的小团队，发现很多人卡在“要做就做最完美的产品”，结果调研来调研去，机会就错过了。我们这次的经验是：小团队没那么多资源去拼“技术天花板”，不如找成熟的开源工具当基础，先搭个最小可用的产品跑起来，根据客户反馈再慢慢迭代。
现在我们的工具虽然不算“惊艳”，但每月能有稳定的小收入，还能跟着客户需求一起成长——这种“小步快跑”的状态，对小团队来说或许是最务实的选择。如果你们也在找低成本切入AI创作赛道的办法，不妨多看看开源社区的成熟方案，有时候“站在别人肩膀上”，比自己埋头硬干效率高得多。我们当时用的系统源码和部署文档，现在还存着。
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