4个月近千万访问，最卷赛道跑出新「王者」？

封面图片由AI生成

同样是人与场景的结合，换个目标，找到正确路径。

就现阶段 AI 图片&视频如此之卷的竞争态势，真的很少有新产品进入视野，Higgsfield 却是个例外。

Higgsfield web 端正式上线大概是 2025 年 4 月初，然后便开启了开挂之路，大概以每个月 100w 访问量的速度增长。到了 7 月份更夸张，环比上涨 160%+，来到了 890w，直逼千万访问量。与此同时，其消除的重叠受众来到了 330w+。

这一访问量数据，不论放在图片生成、还是视频生成的队伍里，都能排进前十，而它正式上线才不到半年时间。

Higgsfield 近一年的访问量数据｜图片来源：SimilarWeb

一、光鲜背后是 2 次失败了的尝试

一句话概括 Higgsfield 的话，这是一个囊括了图片和视频生成功能的平台（主要以生成网红图+特效视频见长），而从其最近的动作和对功能更新记录的梳理来看，以相对较低成本生成包含人物角色的创意视频片段是其主要定位，包括但不限于打造 AI 网红、制作 MV、生成各种高成本特效画面等等。

Higgsfield 在 8 月底推出了自己的第一个 AI Idol，Kion｜ 图片来源：官X

但在 Higgsfield 拿到成绩之前，它其实曾有过不止一次的失败尝试。

Higgsfield 背后的公司，于 2023 年创立。2024 年 4 月，团队第一款移动端产品 Diffuse 全球上线。看当时的官方推文，这是一款典型的 toC 娱乐应用，用户上传一张自拍，把人像插入到某一个场景里，就可以生成一段创意视频。

差不多 4 个月之后，Diffuse 更新了 2.0 版本，这一版本在“一键 copy 内容”之外，添加了更多个性化因素，内容深度上往前迈了一小步，开始偏重故事表达，但整体风格依然偏向于 TikTok 病毒小视频的跟拍、以及一些不具消费价值的“前世今生”、“体验老钱风”等类型的小视频创作。

和很多靠满足用户一时好奇心和分享欲，用噱头做增长的产品一样，Diffuse 也没能活下来，到现在已经“查无此人”。

在 2024 年这款产品刚上线时，创始人认为不同于其他 AI 视频产品，他们的“移动优先、社交导向”的策略能够让 Diffuse 脱颖而出，抓住社媒内容创作的利基市场。他认为“用 iOS 和安卓 App 替换掉桌面端的工作流程，能够让创作者在任何时间、任何地点创作内容。”

而时间来到 2025 年，结果不言而喻，他再次公开分享时，直言 AI 技术与主要靠梗来驱动的病毒短视频并不适配，AI 在里面没有多少发挥空间。而新上线的 Higgsfield AI 至今还没有上线移动端，倒是有 HeyGen 和 Kling 这样的热门产品就 Higgsfield 的关键词投放 ASA，应用商店里也不少“蹭”的产品。

在点点数据搜索 Higgsfield，返回的产品列表，全部都不是官方产品 ｜ 图片来源：点点数据

2024 年，团队的另一个尝试是 Reelmagic。与 Diffuse 刚刚相反，Reelmagic当时主打的点在于 AI 可以生成长视频，背后的支撑则是一个 multi-agent 平台。

2024 年年底 Higgsfield 官宣推出 ReelMagic ｜ 图片来源：官X

看时间点的话，Manus 是 2025 年 3 月份上线，而 Higgsfield 在 2024 年的 12 月就推出了 mutli-agent 平台，用户输入一个想法，平台调用不同的模型完成脚本撰写、生成分镜、剪辑和对口型配音等任务，当时平台可以调用的模型也包含 Kling、Elevenlabs 等热门主流模型。

2025 年 Manus 上线之初展示了用 Agent 去做调研报告的用例，让人看着眼前一亮，但真的想要直接生成那种具有商业应用价值的报告，依然很难实现。更不用说视频创作，包括脚本、角色、分镜、特效、配音、剪辑等更多环节，且需要兼顾角色一致性、视觉风格统一等各种复杂的技术要求。这需要整个工作流上的各 agent 之间有非常深度的上下文共享，难度高出不少。想想也知道，Reelmagic 生成的结果很难达到用户预期，现在同样也无法再搜到产品界面。

经过这 2 次失败的探索之后，2025 年 4 月初，才有了 Higgsfield 现在的样子：

交付的视频不长（大多 10s 左右）、不能是玩梗的社媒病毒视频，但保留了“把人物插入到一个场景里”的核心逻辑，依然想做社媒内容和营销的利基市场，只不过这次产品希望交付的，是更切中用户需要的、具有“商业价值”的视频片段。

二、“套娃式”加控制，想让用户更容易拿到10s以内的“成品视频”

Higgsfield功能更新时间轴｜数据来源：官X

我们对 Higgsfield 重新启航之后的功能迭代历程进行梳理，发现其产品研发主要围绕 2 条主线：

1、自研线（1）：先上线一个自研的视频模型，并配合 80+ 镜头控制，来给自己的模型能力打样（强调镜头语言），后续发布各种特效和允许特效混用来吸人眼球。

自研线（2）：上线自研的图片模型 Soul，主打生成网红风格图，来造一波声势，同时围绕 Soul 上线 Soul ID（训练角色功能）、Soul Inpaint（改图）等，有一点点做 AI 网红的意味，直到他们最近发布了 AI Idol，明确了产品的一个主要应用场景。

Higgsfield Soul板块，数十种风格预设｜图片来源：官网

从 2 个主要自研方向可以看到，其实团队保留了失败产品 Diffuse 的核心要素，即人与场景的结合，只不过加了更多的“控制”。

2、集成模型路线：在发布自研视频模型与图片模型之间相隔的 2 个月时间，产品上线了多个已经被其他产品验证过的、有流量但不需要创新的功能，如首尾帧、一键生成创意广告、基于 Kontext 的改图、draw-to-video（类似于 runway 的笔刷，在画面上指定方向和动作让画面按预期运动起来），以及最新的由 Nano Banana 支持的 mini apps（本质是香蕉模型热门玩法的模板化）。

产品拆解-按使用流程｜白鲸出海绘制

通过这样的产品组合+社媒上的花式宣传，Higgfield 虽说长得也像“工具箱”，但却相对能够让人清晰地感受到我可以用这个产品做什么，角色训练-->生图-->改图/生成视频（主要是特效和镜头控制）-->调整视频的使用流程很清晰，能够感受到团队的思路还是“把人放到一个场景里”，只不过不再是那些无意义、无价值的病毒小视频。

产品在 UI 设计上也给到了用户很明确的引导，例如，角色训练好之后，点击生成，就会引导用户进入 Soul 生图流程，用户界面底部的“角色”+“风格滤镜（预设）”2 个按钮，帮助用户一下子 get 到产品的核心玩法。

而在指定风格的图片生成好之后，交互界面紧接着就会出现“编辑”和“动起来”2 个按钮，点击可分别进入Canvas和视频生成页面，从而对生成的视频继续做调整、加特效、加镜头控制等等操作。

可以看到在这一过程中，Higgsfield 希望通过“预设”这种控制手段，来实现更贴合用户预期的效果，且这种控制手段在整个视频生成工作流中出现了 2 次，是这款产品与其他产品的核心区别。

一次是在 soul 生图阶段，70+ 视觉风格预设（包括东京街头风、K-pop 风、iphone 自拍风格、90 年代复古风等等），确保一切内容的起点--图片，是能尽量贴近用户预期的。前可灵负责人张迪 4 月份曾透露，图生视频占可灵 AI 视频创作量的 85%。

另一次是在图片“动起来”的阶段，如上面的产品拆解图，Higgsfield 通过数十种镜头控制、约百种特效、以及二十来种高能运动模板，来让图片更符合用户意图地动起来。

这 2 层控制也分别对应了团队的 2 个自研模型 - 网红风格生图模型 soul，和主要对应特效、镜头控制的视频模型 Higgsfield（提供 lite、standard、turbo 三种方案按需选择，同时集成了多种三方视频模型，以更好支持不同特效和镜头控制，给用户更多选择）。

“我们探索到走这个路径，是受到了 Deepseek 的启发，在扩散（生成图像、但缺乏高层次的控制）之后加入了强化学习（训练智能体做决策，生成更“聪明”的镜头）。Deepseek 去训练大模型进行推理，我们则是教模型去理解镜头运动、光线、场景结构。”创始人 Alex 曾分享设计思路。

而这两个独特的点，也成为了产品增长的神秘力量。

三、4个月逼近千万访问，是“一波流”还是“真王者”？

我们回头去看 Higgsfield，之所以能够如此快地增长，其将营销融入产品的设计，发挥了关键作用。

从整体流量来源来看，作为一个上线几个月的新产品，Higgsfield 呈现出了很不错的品牌认知，其中尤以自然搜索与社交流量明显偏强，凭借只有可灵 AI 一半左右的月访问量，Higgsfield 拿下了与后者差不多量级的自然搜索量、和更多的社交流量，尤其在 X 上的表现更好。

自然搜索部分，主要来自于特效和 Soul 相关的搜索，对应 Higgsfield 相较于其他同类产品的 2 个主要差异。（注：在过去 12 个月该网站的总访问量是 1600w 左右，主要集中在近 3-4 个月，而近 6 个月的 Top5 关键词里面，有 4 个是同一个特效，earth zoom out（镜头一路拉远从地表一直到太空视角）。综合去看，Higgsfield 的自然搜索量比较散，但也有几个共性，一个来自于特效（earth zoom out之外，还有 bullet time 特效、以及 face punch 重拳击面瞬间），另外主要围绕自研生图模型 Soul 的关键词（Soul AI、Soul ID、Soul inpaint 等））。

社媒部分，Higgsfield 打造了一个“在 X 上狂肝产品迭代、发布吸人眼球的功能与特效”的“人设”，与其他产品相比，更频繁地去做内容挑战（赠送积分、会员或者现金奖励），激励创作者去二次发布内容放大流量。

功能与内容更新和 UA（用户获取）的协同（据一个 AI 视频从业者向我们透露，他们在X 上的投入、以及和先进基础模型的co-branding 投入，都在一个不小的量级）

网红、社媒、特效等关键词，串联起了整个产品的功能迭代和用户增长策略。

而团队这种以营销为导向的产品策略，与其创始人的经历有关。创始人 Alex Mashrabov 是 SNAP 生成式 AI 的前负责人，主要负责 AR 滤镜和特效，以及聊天机器人 MyAI。Alex 曾说过，SNAP 的 AR 滤镜做得不错，但却远不如 TikTok 那样形成规模化流量，他认为 TikTok 之所以能做到，是因为形成了情绪共鸣，而Higgsfield 着重让自家 AI 学习的镜头控制、特效、炫酷画面，也基本都是已经经过流行验证的元素，比如“disintegration（物体化为颗粒飘散）特效”，就曾一度随着《复仇者联盟 4》中“灭霸的响指”风靡全球。

官网上disintegration特效展示画面

这一高效获取流量的思路，再加上一个执行力强悍的团队做快速迭代和更新，Higgsfield 的爆发式增长也就不显意外了。

梳理下来，Higgsfield 背后大模型的“纯自研率”其实不高，大方向仍是以特定的数据集在“基础模型”上做训练；他们的显著优势反而是在于快速将市面上最新的模型集成进来、并将某些特定能力快速包装成炫酷的功能，并以此驱动流量增长。

通过不断重复上图中的循环，持续获取流量。

同一个功能，发布 3 次，在 X 上的互动情况远远高于同类竞品。而基本上官方的每一条推文的互动量都拉开行业均值一个量级，其X营销非常值得学习和借鉴

当然产品也不是无懈可击，实际体验下来，落地效果还有很大改进空间。

1、Soul ID 的角色训练 -- 训练速度很快，但笔者用训练的 3 个角色（包括 2 个亚洲面孔和一个欧美面孔）去生图的时候，最终得到的成品图片，确实抓住了角色的一些关键特征，但整体观感并不像那个人。

2、Soul 生成网红风格图片 -- 需要大量抽卡，本以为是我自己的原因，但在小红书看到的 AI 创作者感受相同，大量抽卡才能抽到少数几个可以使用的。

3、draw-to-video 功能 -- 用户反馈是自带的预设可能实现不错的效果，但如果自己另有想法，基本上很难实现。在作者自己测试的结果中，角色人物的一致性，也没能很好地实现。

在 Higgsfield 产品上能够看到很多创始人 Alex 的影子：曾任职 SNAP，所以始终尝试围绕社媒和人做尝试，并将社媒营销的想法融入产品设计；Alex 是俄罗斯人，审美在线（俄罗斯有一批审美非常不错的创作者，Recraft 的创始人也是俄罗斯人）。

创始人这两个身份，给了 Higgsfield 产品双重 buff。

但给人更深刻的印象是，团队在经历失败的尝试之后，快速总结经验并再度快速投入到新尝试中的能力。

这一次，Higgsfield 能否持续在市场中保持竞争力，核心还是要看团队是否能将探索出来的需求和对应的解决方案真正落地，目前来看，还有很长一段路要走。

参考文章：

1、一年流量从0到千万，AI视频赛道黑马Higgsfield做对了什么，半糖自习室

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

数据来自SimilarWeb、点点数据、Semrush、广大大等三方平台，可能与真实数据中存在一定误差，仅供参考。