### [LibTV](https://hello123.com/)

**Published:** 2026-06-15T10:36:00

**Author:** hello123

**Excerpt:** <p>LiblibAI于2026年3月推出的专业人工智能视频创作平台，集成Seedance 2.0、Kling 3.0等多款模型，支持人类画布创作与智能体调用双入口。据新榜报道上线首日涌入十万创作者。本文聚焦核心参数、模型阵容与成本结构，了解更多请访问官网。</p>


上线第一天就涌入10万创作者（据新榜、DoNews报道），据多个评测文章称单月日收入突破100万美金——但更值得注意的是，这个视频平台同时为人类和AI Agent设计。2026年3月18日，LiblibAI推出的LibTV，以双入口架构切入市场。

![LibTV截图](https://cdn.hello123.com/wp-content/uploads/2026/06/screenshot-1773833345-LibTV.webp)

## LibTV核心参数速览

| 参数  | 详情  |
| --- | --- |
| 上线日期 | 2026年3月18日（据tech.china.com报道） |
| 底层模型阵容 | 集成Seedance 2.0、Kling 3.0、Wan 2.6、Seedream 5.0、Midjourney V7等主流视频/图像模型，以及Mureka音频模型 |
| 双入口模式 | 人类创作用无限画布拖拽节点；AI Agent通过OpenClaw Skill接口远程调用 |
| 节点类型 | 文本、图片、视频、音频、脚本5种基本节点 |
| 独家功能数量 | 20+项，包括角色三视图、多机位9/25宫格、电影级灯光控制、剧情推演四宫格等 |
| 团队版发布时间 | 2026年5月18日（据界面新闻） |

### 底层模型网络

平台并非依赖单一自研模型，而是聚合了多家厂商的生成能力。以下为部分核心模型及其来源：

-   **Seedance 2.0（字节跳动）**：视频生成，据网易2026年4月报道，该平台对其底层做了深度调整，稳定性实测优于直接使用官方模型。
-   **Kling 3.0（可灵）**：视频生成，支持高画质长片输出。
-   **Wan 2.6**：视频生成，覆盖多风格场景。
-   **Seedream 5.0**：图像生成，用于分镜首帧和角色设计。
-   **Midjourney V7**：图像生成，提供高品质视觉素材。
-   **Mureka**：音频生成，可分析音乐节奏并匹配视觉叙事。

## 双入口：画布创作 vs Agent调用

| 入口  | 适用场景 | 操作方式 | 产出上限 |
| --- | --- | --- | --- |
| 画布创作（人类） | 专业影视创作、需要精细控制的项目 | 在无限画布上拖拽文本、图片、视频、音频、脚本节点，手动搭建工作流，可调用20+专业功能 | 支持5分钟以上视频，多镜头复杂叙事 |
| Agent调用（AI） | 快速生成、批量短剧、模板化内容 | 通过OpenClaw Skill接口接收自然语言指令，Agent自动完成剧本、分镜、生成、剪辑 | 最长5分钟成品，复杂场景需人工介入调整分镜（据人人都是产品经理2026年3月实测） |

### 20+独家控制能力速查

这些功能主要面向专业影视创作，多数需要先有明确的角色或场景节点才能生效：

-   **角色三视图生成**：一键输出角色正面、侧面、背面视图，用于稳定角色形象。
-   **电影级灯光控制**：提供24种主光位和9种轮廓光预设，可拖拽调整光源位置。
-   **剧情推演四宫格**：基于关键画面自动推演前后剧情走向，辅助分镜设计。
-   **画面时间推演（3秒后 & 5秒前）**：基于当前帧延展前后画面，构建连贯叙事链。
-   **多机位9/25宫格**：批量生成多角度镜头，模拟实拍机位调度。
-   **9/25宫格切分**：将宫格图分割为独立画面，配合4K分辨率使用可保每张2K。

## 团队版上线后的成本分水岭

2026年5月18日团队版上线，支持按团队规模、项目周期灵活采购席位数与生成资源（据界面新闻）。真正的瓶颈不是生成次数，而是算力高峰期的排队优先级。单人免费额度虽可满足轻度使用，但算力紧张时，免费用户的等待时间可能数倍于付费用户。这与豆包近期测试订阅制的逻辑一致：算力成本倒逼用户分层。

团队版具体定价未公开披露，不过灵活采购模式让规模化团队可以量入为出。对预算紧张的个人创作者而言，免费额度只能覆盖少量短片，一旦涉及长片或多角色项目，成本上升难以准确预估；未公开的团队版定价也让中小团队在决策时缺少参照，试错成本偏高。

### 排队时间：最容易被忽略的参数

视频生成的实际等待时间比任何参数表上的数字都直接影响创作节奏。Seedance 2.0在该平台上单条视频生成约2-3分钟，无排队感（据网易2026年4月报道），但这描述的是非高峰期体验。AI视频市场正从模型能力竞赛转向资源调度竞赛，平台排队机制将成为下一阶段产品分化的关键变量。豆包、Kimi等竞品也在向付费优先队列模式靠拢。当算力成为瓶颈，等待时间的差异可能决定创作者选择平台的忠诚度，这或许是此类平台下一步增长的分水岭。

### 值得关注的不足

某些需求场景下，LibTV未必是最佳落脚点。如果你需要一条超过5分钟的完整叙事片，且希望全程由Agent完成分镜与剪辑，当前Agent入口的上限会成为瓶颈，直接接入Seedance 2.0 API并自建流程反而更可控。此外，对实时性要求极高的互动内容（如直播画面生成），排队期间的秒级延迟就可能打破节奏，转向提供独占GPU资源的云渲染方案更为稳妥。



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