4個月近千萬訪問，最卷賽道跑出新「王者」？

封面圖片由AI生成

同樣是人與場景的結合，換個目標，找到正確路徑。

就現階段 AI 圖片&視頻如此之卷的競爭態勢，真的很少有新產品進入視野，Higgsfield 卻是個例外。

Higgsfield web 端正式上線大概是 2025 年 4 月初，然后便開啟了開掛之路，大概以每個月 100w 訪問量的速度增長。到了 7 月份更夸張，環比上漲 160%+，來到了 890w，直逼千萬訪問量。與此同時，其消除的重疊受眾來到了 330w+。

這一訪問量數據，不論放在圖片生成、還是視頻生成的隊伍里，都能排進前十，而它正式上線才不到半年時間。

Higgsfield 近一年的訪問量數據｜圖片來源：SimilarWeb

一、光鮮背后是 2 次失敗了的嘗試

一句話概括 Higgsfield 的話，這是一個囊括了圖片和視頻生成功能的平臺（主要以生成網紅圖+特效視頻見長），而從其最近的動作和對功能更新記錄的梳理來看，以相對較低成本生成包含人物角色的創意視頻片段是其主要定位，包括但不限于打造 AI 網紅、制作 MV、生成各種高成本特效畫面等等。

Higgsfield 在 8 月底推出了自己的第一個 AI Idol，Kion｜ 圖片來源：官X

但在 Higgsfield 拿到成績之前，它其實曾有過不止一次的失敗嘗試。

Higgsfield 背后的公司，于 2023 年創立。2024 年 4 月，團隊第一款移動端產品 Diffuse 全球上線。看當時的官方推文，這是一款典型的 toC 娛樂應用，用戶上傳一張自拍，把人像插入到某一個場景里，就可以生成一段創意視頻。

差不多 4 個月之后，Diffuse 更新了 2.0 版本，這一版本在“一鍵 copy 內容”之外，添加了更多個性化因素，內容深度上往前邁了一小步，開始偏重故事表達，但整體風格依然偏向于 TikTok 病毒小視頻的跟拍、以及一些不具消費價值的“前世今生”、“體驗老錢風”等類型的小視頻創作。

和很多靠滿足用戶一時好奇心和分享欲，用噱頭做增長的產品一樣，Diffuse 也沒能活下來，到現在已經“查無此人”。

在 2024 年這款產品剛上線時，創始人認為不同于其他 AI 視頻產品，他們的“移動優先、社交導向”的策略能夠讓 Diffuse 脫穎而出，抓住社媒內容創作的利基市場。他認為“用 iOS 和安卓 App 替換掉桌面端的工作流程，能夠讓創作者在任何時間、任何地點創作內容。”

而時間來到 2025 年，結果不言而喻，他再次公開分享時，直言 AI 技術與主要靠梗來驅動的病毒短視頻并不適配，AI 在里面沒有多少發揮空間。而新上線的 Higgsfield AI 至今還沒有上線移動端，倒是有 HeyGen 和 Kling 這樣的熱門產品就 Higgsfield 的關鍵詞投放 ASA，應用商店里也不少“蹭”的產品。

在點點數據搜索 Higgsfield，返回的產品列表，全部都不是官方產品 ｜ 圖片來源：點點數據

2024 年，團隊的另一個嘗試是 Reelmagic。與 Diffuse 剛剛相反，Reelmagic當時主打的點在于 AI 可以生成長視頻，背后的支撐則是一個 multi-agent 平臺。

2024 年年底 Higgsfield 官宣推出 ReelMagic ｜ 圖片來源：官X

看時間點的話，Manus 是 2025 年 3 月份上線，而 Higgsfield 在 2024 年的 12 月就推出了 mutli-agent 平臺，用戶輸入一個想法，平臺調用不同的模型完成腳本撰寫、生成分鏡、剪輯和對口型配音等任務，當時平臺可以調用的模型也包含 Kling、Elevenlabs 等熱門主流模型。

2025 年 Manus 上線之初展示了用 Agent 去做調研報告的用例，讓人看著眼前一亮，但真的想要直接生成那種具有商業應用價值的報告，依然很難實現。更不用說視頻創作，包括腳本、角色、分鏡、特效、配音、剪輯等更多環節，且需要兼顧角色一致性、視覺風格統一等各種復雜的技術要求。這需要整個工作流上的各 agent 之間有非常深度的上下文共享，難度高出不少。想想也知道，Reelmagic 生成的結果很難達到用戶預期，現在同樣也無法再搜到產品界面。

經過這 2 次失敗的探索之后，2025 年 4 月初，才有了 Higgsfield 現在的樣子：

交付的視頻不長（大多 10s 左右）、不能是玩梗的社媒病毒視頻，但保留了“把人物插入到一個場景里”的核心邏輯，依然想做社媒內容和營銷的利基市場，只不過這次產品希望交付的，是更切中用戶需要的、具有“商業價值”的視頻片段。

二、“套娃式”加控制，想讓用戶更容易拿到10s以內的“成品視頻”

Higgsfield功能更新時間軸｜數據來源：官X

我們對 Higgsfield 重新啟航之后的功能迭代歷程進行梳理，發現其產品研發主要圍繞 2 條主線：

1、自研線（1）：先上線一個自研的視頻模型，并配合 80+ 鏡頭控制，來給自己的模型能力打樣（強調鏡頭語言），后續發布各種特效和允許特效混用來吸人眼球。

自研線（2）：上線自研的圖片模型 Soul，主打生成網紅風格圖，來造一波聲勢，同時圍繞 Soul 上線 Soul ID（訓練角色功能）、Soul Inpaint（改圖）等，有一點點做 AI 網紅的意味，直到他們最近發布了 AI Idol，明確了產品的一個主要應用場景。

Higgsfield Soul板塊，數十種風格預設｜圖片來源：官網

從 2 個主要自研方向可以看到，其實團隊保留了失敗產品 Diffuse 的核心要素，即人與場景的結合，只不過加了更多的“控制”。

2、集成模型路線：在發布自研視頻模型與圖片模型之間相隔的 2 個月時間，產品上線了多個已經被其他產品驗證過的、有流量但不需要創新的功能，如首尾幀、一鍵生成創意廣告、基于 Kontext 的改圖、draw-to-video（類似于 runway 的筆刷，在畫面上指定方向和動作讓畫面按預期運動起來），以及最新的由 Nano Banana 支持的 mini apps（本質是香蕉模型熱門玩法的模板化）。

產品拆解-按使用流程｜白鯨出海繪制

通過這樣的產品組合+社媒上的花式宣傳，Higgfield 雖說長得也像“工具箱”，但卻相對能夠讓人清晰地感受到我可以用這個產品做什么，角色訓練-->生圖-->改圖/生成視頻（主要是特效和鏡頭控制）-->調整視頻的使用流程很清晰，能夠感受到團隊的思路還是“把人放到一個場景里”，只不過不再是那些無意義、無價值的病毒小視頻。

產品在 UI 設計上也給到了用戶很明確的引導，例如，角色訓練好之后，點擊生成，就會引導用戶進入 Soul 生圖流程，用戶界面底部的“角色”+“風格濾鏡（預設）”2 個按鈕，幫助用戶一下子 get 到產品的核心玩法。

而在指定風格的圖片生成好之后，交互界面緊接著就會出現“編輯”和“動起來”2 個按鈕，點擊可分別進入Canvas和視頻生成頁面，從而對生成的視頻繼續做調整、加特效、加鏡頭控制等等操作。

可以看到在這一過程中，Higgsfield 希望通過“預設”這種控制手段，來實現更貼合用戶預期的效果，且這種控制手段在整個視頻生成工作流中出現了 2 次，是這款產品與其他產品的核心區別。

一次是在 soul 生圖階段，70+ 視覺風格預設（包括東京街頭風、K-pop 風、iphone 自拍風格、90 年代復古風等等），確保一切內容的起點--圖片，是能盡量貼近用戶預期的。前可靈負責人張迪 4 月份曾透露，圖生視頻占可靈 AI 視頻創作量的 85%。

另一次是在圖片“動起來”的階段，如上面的產品拆解圖，Higgsfield 通過數十種鏡頭控制、約百種特效、以及二十來種高能運動模板，來讓圖片更符合用戶意圖地動起來。

這 2 層控制也分別對應了團隊的 2 個自研模型 - 網紅風格生圖模型 soul，和主要對應特效、鏡頭控制的視頻模型 Higgsfield（提供 lite、standard、turbo 三種方案按需選擇，同時集成了多種三方視頻模型，以更好支持不同特效和鏡頭控制，給用戶更多選擇）。

“我們探索到走這個路徑，是受到了 Deepseek 的啟發，在擴散（生成圖像、但缺乏高層次的控制）之后加入了強化學習（訓練智能體做決策，生成更“聰明”的鏡頭）。Deepseek 去訓練大模型進行推理，我們則是教模型去理解鏡頭運動、光線、場景結構。”創始人 Alex 曾分享設計思路。

而這兩個獨特的點，也成為了產品增長的神秘力量。

三、4個月逼近千萬訪問，是“一波流”還是“真王者”？

我們回頭去看 Higgsfield，之所以能夠如此快地增長，其將營銷融入產品的設計，發揮了關鍵作用。

從整體流量來源來看，作為一個上線幾個月的新產品，Higgsfield 呈現出了很不錯的品牌認知，其中尤以自然搜索與社交流量明顯偏強，憑借只有可靈 AI 一半左右的月訪問量，Higgsfield 拿下了與后者差不多量級的自然搜索量、和更多的社交流量，尤其在 X 上的表現更好。

自然搜索部分，主要來自于特效和 Soul 相關的搜索，對應 Higgsfield 相較于其他同類產品的 2 個主要差異。（注：在過去 12 個月該網站的總訪問量是 1600w 左右，主要集中在近 3-4 個月，而近 6 個月的 Top5 關鍵詞里面，有 4 個是同一個特效，earth zoom out（鏡頭一路拉遠從地表一直到太空視角）。綜合去看，Higgsfield 的自然搜索量比較散，但也有幾個共性，一個來自于特效（earth zoom out之外，還有 bullet time 特效、以及 face punch 重拳擊面瞬間），另外主要圍繞自研生圖模型 Soul 的關鍵詞（Soul AI、Soul ID、Soul inpaint 等））。

社媒部分，Higgsfield 打造了一個“在 X 上狂肝產品迭代、發布吸人眼球的功能與特效”的“人設”，與其他產品相比，更頻繁地去做內容挑戰（贈送積分、會員或者現金獎勵），激勵創作者去二次發布內容放大流量。

功能與內容更新和 UA（用戶獲取）的協同（據一個 AI 視頻從業者向我們透露，他們在X 上的投入、以及和先進基礎模型的co-branding 投入，都在一個不小的量級）

網紅、社媒、特效等關鍵詞，串聯起了整個產品的功能迭代和用戶增長策略。

而團隊這種以營銷為導向的產品策略，與其創始人的經歷有關。創始人 Alex Mashrabov 是 SNAP 生成式 AI 的前負責人，主要負責 AR 濾鏡和特效，以及聊天機器人 MyAI。Alex 曾說過，SNAP 的 AR 濾鏡做得不錯，但卻遠不如 TikTok 那樣形成規模化流量，他認為 TikTok 之所以能做到，是因為形成了情緒共鳴，而Higgsfield 著重讓自家 AI 學習的鏡頭控制、特效、炫酷畫面，也基本都是已經經過流行驗證的元素，比如“disintegration（物體化為顆粒飄散）特效”，就曾一度隨著《復仇者聯盟 4》中“滅霸的響指”風靡全球。

官網上disintegration特效展示畫面

這一高效獲取流量的思路，再加上一個執行力強悍的團隊做快速迭代和更新，Higgsfield 的爆發式增長也就不顯意外了。

梳理下來，Higgsfield 背后大模型的“純自研率”其實不高，大方向仍是以特定的數據集在“基礎模型”上做訓練；他們的顯著優勢反而是在于快速將市面上最新的模型集成進來、并將某些特定能力快速包裝成炫酷的功能，并以此驅動流量增長。

通過不斷重復上圖中的循環，持續獲取流量。

同一個功能，發布 3 次，在 X 上的互動情況遠遠高于同類競品。而基本上官方的每一條推文的互動量都拉開行業均值一個量級，其X營銷非常值得學習和借鑒

當然產品也不是無懈可擊，實際體驗下來，落地效果還有很大改進空間。

1、Soul ID 的角色訓練 -- 訓練速度很快，但筆者用訓練的 3 個角色（包括 2 個亞洲面孔和一個歐美面孔）去生圖的時候，最終得到的成品圖片，確實抓住了角色的一些關鍵特征，但整體觀感并不像那個人。

2、Soul 生成網紅風格圖片 -- 需要大量抽卡，本以為是我自己的原因，但在小紅書看到的 AI 創作者感受相同，大量抽卡才能抽到少數幾個可以使用的。

3、draw-to-video 功能 -- 用戶反饋是自帶的預設可能實現不錯的效果，但如果自己另有想法，基本上很難實現。在作者自己測試的結果中，角色人物的一致性，也沒能很好地實現。

在 Higgsfield 產品上能夠看到很多創始人 Alex 的影子：曾任職 SNAP，所以始終嘗試圍繞社媒和人做嘗試，并將社媒營銷的想法融入產品設計；Alex 是俄羅斯人，審美在線（俄羅斯有一批審美非常不錯的創作者，Recraft 的創始人也是俄羅斯人）。

創始人這兩個身份，給了 Higgsfield 產品雙重 buff。

但給人更深刻的印象是，團隊在經歷失敗的嘗試之后，快速總結經驗并再度快速投入到新嘗試中的能力。

這一次，Higgsfield 能否持續在市場中保持競爭力，核心還是要看團隊是否能將探索出來的需求和對應的解決方案真正落地，目前來看，還有很長一段路要走。

參考文章：

1、一年流量從0到千萬，AI視頻賽道黑馬Higgsfield做對了什么，半糖自習室

2、Former Snap Exec Launches Higgsfield To Bring Cinematic Camera Language To AI-Generated Video，Forbes

3、Former Snap AI chief launches Higgsfield to take on OpenAI’s Sora video generato

數據來自SimilarWeb、點點數據、Semrush、廣大大等三方平臺，可能與真實數據中存在一定誤差，僅供參考。