D-ID 测评：我试用了 D-ID 14 天，发现了它的实用之处
我测试了 D-ID，因为它承诺提供一种简单的方法，无需拍摄即可将脚本、照片和演示者转化为数字人视频。在 14 天的时间里，我评估了这种工作流程在培训、销售、支持、本地化和实际制作需求方面的适用性。
D-ID 评测：TL;DR
如果你的主要目标是制作由虚拟演示者主导的 AI 视频，用于销售信息、学习内容、入职培训、支持短片或本地化公告，那么 D-ID 是有用的。我发现它的工作流程很直接，但同时也非常依赖脚本质量和演示者的呈现形式。
如果视频需要场景生成、生成后的二次编辑、广告变体、更丰富的视觉叙事，或适合直接发布到社交媒体的平台化成品格式，那么它就不是一个强势选择。这也是为什么我认为 Pollo AI 更适合作为更完整的视频工作流替代方案，而 D-ID 只在更狭窄的数字人视频需求中仍然有用。
评测要点 | 我的看法 |
|---|---|
| 最适合 | 以数字人为主导的讲解、培训、销售和支持视频 |
| 不适合 | 完整的社交媒体、广告或多场景视频制作 |
| 最强功能 | 简单的数字人口播工作流程 |
| 最大局限 | 除了演示者出镜内容之外，能力范围过于狭窄 |
| 上手难度 | 容易开始，但脚本需要仔细打磨 |
| 我的结论 | 适用于数字人视频，但作为完整工作室则略显不足 |
什么是 D-ID
D-ID 是一款专注于数字演示者、数字人和互动视频体验的 AI 视频生成器。它的核心优势很简单：从文本或媒体文件开始，选择或创建演示者风格的视觉效果，添加语音，即可生成一段视频，视频中屏幕上的人会像在说话一样讲话。
这使得 D-ID 更适合需要面部表情、语音和直接称呼的信息传递。它更接近于数字人视频和商务沟通领域，而非电影级文字转视频创作。
其他用户对 D-ID 的评价
一些用户称赞 D-ID 易于使用、速度快且可靠，尤其是在高效制作简单的 AI 视频时。这与我评测中最精彩的部分不谋而合：当任务简单明了且输入素材干净时，这款工具的使用体验非常直接。
但更严厉的反馈更为重要。我还看到一些抱怨，比如视频生成无法使用、多次尝试后数字人生成仍然失败、额度消耗过快以及客服不给力。
因此，用户模式对我来说很明确：D-ID 在正常工作时可能很方便，但对于任何将其用于轻度实验之外的用户来说，其可靠性、额度价值、唇形同步质量和支持都是严重的风险。
我评测的主要功能
基于数字人的 AI 视频生成
使用 D-ID 的主要原因在于其可对话的数字人工作流程。我无需从空白的动画提示词开始，而是围绕着一个与观众对话的人物数字人进行创作。这使得它适用于制作讲解视频、销售更新、片头和简单的支持短片，因为格式本身就很清晰。
我很快就发现了视频的不足之处，那就是当视频需要的不仅仅是一个发言人时。如果视频需要产品动态展示、B-roll 镜头、镜头移动或多个相互关联的场景，数字人的形式就会显得局限，尤其是在制作内容更丰富的产品视频时。
脚本、配音和唇形同步工作流程
D-ID 在脚本结构已经成型的情况下效果最佳。我发现脚本会成为真正的创意基础，这非常适合那些已经拥有销售文案、培训笔记、常见问题解答或新员工入职资料的团队，他们可以将这些资料改编成教学视频或内部培训视频。
问题在于，如果文案本身写得不够好，效果会立刻暴露出来。数字人可以让信息更容易被观看，但它并不能拯救一个平淡的开头、冗长的引入或模糊不清的卖点。对我来说，D-ID 会奖励结构紧凑的脚本，也会放大随意草稿的不足。
多语言和本地化视频消息
D-ID 的多语言功能对于重复性信息来说非常实用。我发现它尤其适用于本地化公告、支持更新、销售说明和内部沟通视频，因为在这些场合，相同的核心信息需要传达给不同的受众。
工作流程的这一部分很有用，因为它减少了每次语言或团队更新时重新录制同一演讲者信息的需要。
面向重复内容的演示者一致性
D-ID 也适用于重复性内容。如果一家公司希望在入职视频、帮助中心短片、客户更新或 AI 新闻视频中使用相同的演示风格，那么采用数字人主导的结构比每次都拍摄真人要简单得多。
这也正是这种形式显得重复的地方。一个长系列视频需要穿插镜头、案例、产品镜头、字幕以及结构变化。D-ID 提供了演示者，但它无法为故事视频提供足够的视觉节奏。
面向企业与开发者的友好使用场景
D-ID 也适用于将 AI 视频作为整体客户体验一部分的业务流程。数字演示器可以支持产品培训、客户服务、新用户引导、内部沟通或互动内容，而无需为每个品牌故事视频或产品信息重新拍摄。
这种对业务友好的方向，是我认为 D-ID 最适合需要可重复的面对面镜头沟通而不是广泛的创意视频制作的团队的原因。
D-ID 的实际使用场景
使用场景 | D-ID 的适用性 |
|---|---|
| 销售拓展和客户信息 | 适合用于简短、直接的演示者型销售触达视频。 |
| 培训和入职 | 适用于课程导入和政策讲解。内容更全面的教学视频需要更清晰的结构。 |
| 产品教育 | 适用于代言人风格的产品视频，并用简单的语言解释产品优势。 |
| 客户支持和常见问题解答视频 | 适合用统一的演示者反复回答帮助中心中的常见问题。 |
| 本地化公告 | 有助于本地化重复更新，而无需重新拍摄每个版本。 |
| 广告和社媒内容测试 | 可以支持演示者主导的创意内容，但 UGC 风格的视频广告需要更强烈的吸引力和多样性。 |
D-ID 的优缺点
我喜欢的地方：
- 数字人制作流程很容易理解。
- 它减少了对演示者进行基本拍摄的需求。
- 它适用于培训、支持和销售信息。
- 它有助于实现可重复的本地化沟通。
- 它的商业用途很明确，并不模糊。
阻碍它成功的因素：
- 它并不是一个完整的 AI 视频制作工作空间。
- 演示者的演讲形式很快就变得重复乏味。
- 脚本一旦薄弱，视频效果会立刻变弱。
- 后期编辑功能感觉过于有限。
- 广告变体和社交媒体内容仍然需要另一套工作流。
D-ID 的不足之处
当我需要的不只是一个会说话的演示者时，D-ID 的不足之处就开始显现了。它能传递面对面的信息，但却无法提供足够的场景深度、剪辑控制、社交媒体节奏把控或营销活动多样性。对于真正的出版工作而言，这种缺陷不容忽视。
这就是我更喜欢 Pollo AI 的原因。它的 AI 视频生成器由 Seedance 2.5 和其他领先的视频模型支持，可以生成专业的多语言视频，而不仅仅是制作单个演示者风格的短片。
Pollo AI 的 AI 数字人只需一张照片即可生成长达 2 分钟的数字人视频，并具备唇形同步、面部表情和手势等功能。对于商业和营销视频，Pollo 智能体可以自动生成可直接用于发布的产品讲解视频、培训视频、UGC 广告、销售视频和营销活动创意素材，并自动处理视频结构、节奏、字幕、吸引眼球的元素和音乐。
D-ID vs Pollo AI：哪款 AI 视频生成器更胜一筹？
维度 | D-ID | Pollo AI |
|---|---|---|
| 主要工作流 | 以数字人为核心的视频与数字演示者 | 完整的 AI 视频生成、编辑与可直接发布的工作流 |
| 数字人视频 | 是产品体验的核心组成部分 | 提供 AI 数字人能力，但背后还有更完整的视频工作流支撑 |
| 编辑灵活性 | 更适合第一次生成结果就已经接近最终版本的情况 | 利用 AI 视频编辑器进行更强有力的后续改进 |
| 广告制作 | 适合以演示者为主的商业沟通内容 | 借助 Pollo AI 的 Marketing Studio，更适合制作营销活动所需的多种变体 |
| 用例覆盖 | 更适用于沟通、支持、培训和销售 | 更广泛地涵盖广告、解释视频、社媒视频、音乐视频、故事视频和培训 |
| 最佳匹配 | 需要数字演示者的团队 | 需要成品 AI 视频（而不仅仅是数字人）的创作者和营销人员 |
为什么在长期视频创作中，我会选择 Pollo AI
功能更全面的 AI 视频生成器，不仅限于演示者片段
测试 D-ID 后，我发现它只适用于以演示者为中心的视频。对于大多数实际内容创作，我还需要场景、动作、产品背景和视觉方向。Pollo AI 给了我更大的创作空间，因为我可以从提示词、静态图像或视觉参考入手，而不是像以前那样，每个视频都围绕着一个对镜头说话的人来制作。
其实际优势在于灵活性。我可以利用文生视频快速构思，利用图生视频制作产品照片或角色动画，还可以参考视频素材，使最终效果符合特定的提示词、风格、构图或视觉方向。
Pollo AI 还汇集了领先的视频模型，例如 Veo 3.1 ，这在我想为项目选择合适的生成风格时非常重要。
融入完整制作流程的数字人视频
对于以人为主导的内容，我不希望数字人成为整个工作流程的全部。我更希望 Pollo AI 的 AI 数字人与其他视频工具配合使用。它无需拍摄、预录素材或漫长的训练过程，就能将一张照片转换成数字人，并具备唇形同步、面部表情和手势等功能。
这种设置对于产品讲解视频、教程、品牌信息和社媒广告至关重要，因为数字人可以成为完整视频中的一个场景，而不是全部素材。数字人片段结束后，我可以继续使用 AI 视频编辑器进行基于提示词的修改，而无需切换到单独的编辑设置。
更多针对特定任务的切入点
Pollo AI 为我实现实际视频目标提供了更实用的切入点。我可以从具体任务入手，而无需从零开始重建结构：例如，解释产品、讲解流程、将故事剪辑成短片，或者将想法转化为社交媒体内容。
这就是我喜欢 Pollo AI 专业工作流程 Apps 的原因。我不用每次都从通用生成器开始，而是可以从更接近实际内容目标（例如解释视频、表情包视频或睡前故事视频）的角度入手。这样可以节省时间，因为工作流程已经理解了我想要制作的内容类型。
更适合营销视频和可重复投放的营销活动
Pollo AI 在营销视频方面更胜一筹，因为它的 Marketing Studio 是围绕完整的营销活动输出而构建的，而不仅仅是生成单个视频片段。广告、产品发布和推广活动需要吸引眼球的元素、不同的版本、优惠活动、节奏把控、视觉效果以及适合渠道的格式。
它可以帮助把网址、产品照片和广告创意转化为可用于广告活动的多种形式，包括对比型 UGC 广告、电视广告和产品发布视频。这与仅仅制作一个由演示者主导的视频片段有着截然不同的价值。
最终结论
D-ID 技术适用于由演示者主导的 AI 视频，尤其是在信息清晰且视频格式需要数字面孔的情况下。这也是我仍然会考虑使用它的主要应用场景。
当需要完整的视频制作流程时，它就显得不太合适了。社媒视频、营销活动素材、产品讲解视频和各种广告变体需要的不仅仅是一个会说话的演示者。
对我来说，Pollo AI 是更好的长期选择，因为它结合了 AI 视频生成、数字人生成、后期编辑和 Pollo 智能体 ，可生成可直接用于后期制作的视频。
D-ID 评测常见问题解答
D-ID 是做什么用的？
D-ID 用于生成包含数字演示者、数字人口播和面对镜头表达形式的 AI 视频。我认为它比电影级或多场景视频制作更适合用于培训、支持、销售、新用户引导、本地化和客户沟通。
D-ID 是否足以用于营销视频？
如果是以演示者为主的营销信息、销售讲解、产品教育或本地化公告，它可以说是够用的。但如果广告需要多个开场钩子、不同格式、更多视觉场景以及快速生成不同版本，我会更倾向于使用更完整的营销活动工作流。
D-ID 最明显的局限在哪里？
当视频需要超越数字演示者的功能时，D-ID 的局限性就显现出来了。其工作流程在场景生成、后期编辑、社交媒体节奏控制、产品导向型视觉效果或多版本营销活动制作方面都显得不够强大。
D-ID 的最佳替代方案是什么？
对我来说，如果你想要的是完整的 AI 视频工作流，那么 Pollo AI 是更好的 D-ID 替代方案。它把数字人视频、AI 视频生成、编辑、商业视频工作流和可直接发布的视频创作整合到了一个平台里。