关于我们
菁选灵创定位 AIGC 官网与服务平台：以“无需复杂排版也能出效果”为目标，面向企业与团队提供模型聚合、流程自动化与可信交付。
多模型并行协作，统一汇总输出
同一任务由多个模型并行回答，最终由一个模型统一总结，提升覆盖面与可靠性，让结果更贴近你的业务目标。
- GPT系
- deepseek系
- SD/视频
从需求到交付的“全自动流程制作”
为常见业务预置制作流程：结构规划、内容生成、审校要点、输出格式与交付节奏，降低沟通成本，提高交付效率。
- 结构规范
- 数据审校
- 成稿输出
用比价思路把预算做得更清晰
提供 Token 比价参考，帮助你在“可用的效果”和“可接受的成本”之间做选择，支持企业长期规划与稳定输出。
- 比价参考
- 预算可控
- 稳定交付
平台介绍：多模型聚合与自动化创作
把关键能力模块化：多模型聚合、自动化工作流、图文视频生成、企业项目交付、培训认证服务与客服社群支持。
模型覆盖广，任务匹配更精确
支持 GPT、deepseek、豆包、万相、Pix、MiniMax、可灵、fable、grok、Sora、Gemini、SD 等多类能力组合。
- 文本生成
- 图像生成
- 视频生成
从输入到输出，流程可复用
一键式制作路径适配典型场景：先规划再生成，再审校并输出可交付内容。
- 一键生图
- 一键生 PPT
- 电商生视频
交付节奏与审校规范并重
为企业项目建立交付流程与输出规范，降低返工，确保材料可直接使用、可持续迭代。
- 企业交付
- 内容审校
- 团队协作
一站式制作：把产能做成流程
为你把“规划、生成、审校、交付、复盘”串起来；不依赖复杂排版也能得到稳定可用的结果。
需求匹配
填写业务目标与素材情况，平台按场景给出适配路径与建议方向，降低试错。
自动规划
围绕输出形式规划结构与关键要点，生成更贴近你的行业口径与使用场景。
模型生成协作
多模型并行生成，统一汇总输出，提高覆盖面与结果可靠性。
审校与交付
按交付规范输出可直接使用的成稿，支持企业项目级跟进与迭代。
行业方案：用场景驱动能力落地
覆盖创作、内容、运营与企业材料等多类需求；从“能生成”到“可交付、可复用”。
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漫AI 漫剧 S2.0 参考图驱动，多玩法一键生成高质量视频与分镜内容。
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文AI 公文写作 / 商务文书 讲话稿、总结、述职、调研报告与投标/申报材料的结构化输出。
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图AI 绘图 / 电商生图 S2 传需求与素材，自动完成分析、策划与批量生图。
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视电商一键生视频 / 智能多帧 参考生/首帧双模式，批量生成短视频并支持指定时长。
根据任务类型与输出目标，提供比价参考与聚合方案，降低决策成本。
流程化规划与审校规范，减少反复沟通，让结果更快进入可用状态。
支持项目化交付与统一输出标准，便于团队协作与长期运营。
通过 Token 成本参考，支持企业进行阶段性产能规划与投入评估。
服务网络
覆盖在线交付、培训认证与项目协作；帮助企业与团队实现持续产能。
标准流程：让交付更可预期
用清晰节奏降低不确定性；你能知道每一步在做什么，交付也更容易对齐目标。
确定主题、场景口径与输出格式；明确素材与约束条件。
给出推荐路径与 Token 成本参考，减少试错消耗。
多模型协作提升覆盖面，并进行内容与结构审校。
按交付规范输出；再根据反馈优化下一轮内容策略。
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✓平台聚合能力 多模型覆盖文本、图像与视频场景，更适配复杂业务任务。
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¥Token 成本可控 Token 比价参考帮助你做预算优先的制作决策。
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⟲AIGC 流程自动化 减少“从零开始”的成本，把效率沉淀为可复用流程。
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↗企业服务能力 提供交付节奏、审校规范与项目化跟进，适合团队长期使用。
案例中心：把场景做成结果
以下为典型交付方向示例，你可以直接提交需求匹配，我们会按你的业务类型给出方案与路径。
输入剧情文案，一键生成分镜、角色与台词，支持后续视频配套制作与多帧拓展。
适配讲话稿、总结、述职、调研报告与投标/申报材料，支持逐条响应与材料要点审校。
输入商品图片与目标风格，平台规划分镜脚本，参考生/首帧双模式批量生成短视频。
| 评测维度 | 菁选灵创 | 同类产品（参考） |
|---|---|---|
| 平台聚合能力 | 多模型聚合 + 多模型协作汇总 | 通常单一模型为主，协作与汇总能力有限 |
| Token 成本 | 提供 Token 成本参考，支持性价比选择 | 成本口径不清，预算控制难度更高 |
| AIGC 流程自动化 | 需求匹配→规划→生成→审校→交付 | 更多依赖人工操作，流程沉淀不足 |
| 应用场景覆盖 | 覆盖 AI 漫剧、公文写作、PPT、电商生图生视频等 | 场景集中，行业扩展较慢 |
| 企业服务能力 | 企业项目交付与审校规范更明确 | 更偏工具化，交付节奏需自行搭建 |
| 培训认证资源 | 与人工智能系列培训方向衔接，支持认证学习路径 | 培训体系相对分散 |
| 客服响应和交付流程 | 需求类型匹配客服跟进，交付路径可对齐 | 响应节奏不稳定，协同成本更高 |
| 加盟代理卖算力被动收入 | 提供代理支持与销售素材方向，帮助更快落地 | 代理支持力度与运营协助较少 |
需求匹配：告诉我们你要什么，我们给你路径
填写你的业务类型与目标，我们将根据需求推荐适配的 AIGC 服务与制作节奏，并给出 Token 成本参考方向。
Token 比价：用成本参考做更快的决策
不同模型与输出形式的成本差异明显。这里提供参考思路，帮助你在满足效果时控制预算，并快速进入可交付状态。
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1先明确输出形式 文本、图像、视频、PPT等对应不同制作路径与Token消耗结构。
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2再做性价比选择 通过 Token 成本参考，在多模型聚合中优先选性价比方案。
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3最后按交付节奏落地 项目化交付把不确定性降下来，减少返工与额外成本。
| 场景 | 更适配的制作方式 | 成本参考 |
|---|---|---|
| AI 公文写作 | 结构规划 + 审校要点 + 成稿输出 | 倾向预算可控 |
| AI 漫剧制作 | 分镜/台词生成 + 多模型协作汇总 | 按节奏逐步产出 |
| 电商生图 S2 | 商品素材分析 + 策划与批量生成 | 适合批量优化 |
| 电商生视频 | 分镜脚本 + 首帧/参考模式批量生成 | 按帧数与时长规划 |
| 一键生 PPT | 大纲结构 + 页结构 + 讲稿与视觉方向 | 快速形成可用提案 |
技术培训：人工智能培训认证方向
对接工信部教育考试中心人工智能系列培训方向，面向应用、算法、AIGC与智能体落地能力，帮助学员建立可持续的实战路径。
人工智能应用工程师
面向业务场景落地的工程化能力，强调方案规划、自动化输出与交付协同。
- 场景实战
- 流程化
- 项目交付
人工智能算法工程师
围绕核心算法与工程实践，帮助学员建立更系统的推理与优化能力。
- 算法理解
- 工程实践
- 评估与迭代
AIGC应用工程师 / 训练工程师
覆盖 AIGC 应用、训练工程与智能体应用方向，适合希望快速把能力转成产能的人群。
- AIGC 应用
- 训练工程
- 智能体
帮助中心：快速理解如何使用与对接
从模型覆盖到交付节奏，从 Token 比价到联系客服路径，帮助你尽快上手并获得明确下一步。
如何开始一个项目
选择需求类型并描述目标与素材，平台将按场景规划生成路径，再对齐输出形式与交付节奏。
- 需求类型
- 目标对齐
- 交付节奏
如何降低 Token 成本
在多模型聚合中优先选性价比方案；并按交付要求逐步迭代，减少无效消耗。
- 比价参考
- 迭代优化
- 预算规划
如何联系并获得匹配
通过页面浮动客服或表单提交需求。客服将按你的行业与场景给出方案与下一步建议。
- 微信客服
- 邮箱咨询
- 项目对接
常见问题
覆盖模型、算力权益、Token 比价、AI 漫剧、PPT 生成、电商生图生视频、企业定制与培训认证等关键咨询。
AI百科：把概念落到可用工作流
精选常见术语与使用要点，帮助你更快理解平台服务的应用逻辑。
Token 成本参考
用成本口径帮助你做模型选择与制作节奏规划，让预算控制更清晰。
- 性价比
- 预算规划
自动化工作流
把需求匹配、规划、生成、审校与交付串成可复用路径，减少无效沟通。
- 规划
- 审校
- 交付
多模型聚合与协作
多模型并行探索，再统一汇总总结，提高覆盖面与结果可靠性。
- 并行
- 汇总
- 可靠输出
加盟代理
面向希望经营 AIGC 服务与算力的伙伴：提供售前匹配、交付支持与运营素材方向，帮助更快落地与稳定扩展。
按行业给出可交付方案
根据客户需求类型，给出制作路径建议与 Token 成本参考方向，提升成交效率。
- 行业方案
- 成本参考
统一交付标准与跟进机制
让你面对客户时有清晰的交付边界与响应节奏，提高服务可信度。
- 审校规范
- 跟进机制
素材方向与内容打法
提供与业务场景匹配的内容呈现思路，便于代理实现持续获客与长期经营。
- 内容打法
- 持续获客
友情链接
以下为合作平台入口，仅供参考访问。
用户评论
来自不同业务角色的真实体验关注点：效率提升、成本控制、模型丰富度、内容制作、培训课程与服务响应。
用了电商生图与生视频流程后，内容出得快而且风格更稳定。Token 预算参考也让我们对投放节奏更好做计划。
公文写作与备课类输出结构很清晰，节省了大量整理时间。培训咨询对接也更顺畅，能把学习方向落到可交付成果。
AI 漫剧从分镜到多帧拓展的思路很实用。多模型协作汇总让剧情与节奏的覆盖更完整，减少反复改稿的时间。
我们需要更可落地的方案与输出规范。平台的交付节奏与审校思路让市场材料更快进入使用，沟通成本明显降低。
一键生 PPT、海报与品牌应用输出对我们很有帮助。素材与目标描述到成稿的链路更短，团队协作也更顺手。
课程与项目化思路结合得比较好。对 Token 成本、工作流与模型选择有了更清晰的理解，学习之后能直接做自己的业务产出。