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DeepSeek提示詞結(jié)合即夢最新的AI模型 Seedance 2.0,是最近國風(fēng)自媒體圈子里最火的玩法。
國學(xué)賽道堪稱網(wǎng)友們的“電子榨菜”,在抖音上,那種畫面唯美、意境深遠(yuǎn)的國風(fēng)治愈類短視頻,流量依舊炙手可熱。但很多人只看到了流量,沒看到背后的“燒錢”陷阱。
昨天下午,一位做國學(xué)矩陣號(hào)的老客戶“林姐”給我發(fā)來一連串的語音轟炸,聽得出來她心態(tài)崩了。她最近在用文生視頻工具做素材,想蹭一波即夢 Seedance 2.0的熱度,結(jié)果充值的積分像流水一樣花出去了,做出來的視頻卻慘不忍睹。
“老師,我真的要?dú)馑懒耍∥颐髅鬏斎氲氖恰棚L(fēng)美女在喝茶’,結(jié)果生成出來的視頻,人物的手直接穿模到杯子里,臉也是一會(huì)變一個(gè)樣,甚至有時(shí)候人物在畫面里亂跑,背景扭曲得像恐怖片!我已經(jīng)連續(xù)多次抽卡了,十次有八次是廢片,這不穩(wěn)定導(dǎo)致成本太高了,再這樣下去號(hào)還沒做起來,錢先燒光了。”
林姐遇到的問題,是目前90%入局AI視頻創(chuàng)作者的通病:不會(huì)寫文生視頻提示詞。很多人以為把文生圖的提示詞直接丟給視頻模型就能跑通,結(jié)果就是達(dá)不到自己想要的效果,不僅浪費(fèi)時(shí)間,更是在浪費(fèi)真金白銀。
今天,結(jié)合我經(jīng)手的第147個(gè)定制案例,深度拆解如何利用DeepSeek提示詞或者豆包提示詞優(yōu)化邏輯,馴服即夢 Seedance 2.0,打造一次成片的國風(fēng)治愈視頻。
為什么普通指令在視頻模型里總是“翻車”?
很多人的文生視頻提示詞寫得非常隨意,還是停留在“描述一張圖片”的思維上。
“一個(gè)穿著漢服的女生,在桃花樹下彈琴,唯美,高清。”
這種通用指令丟給AI繪畫模型(如Midjourney)可能出一張不錯(cuò)的圖,但丟給視頻模型,就是災(zāi)難。為什么?因?yàn)橐曨l是“時(shí)間”的藝術(shù)。
AI視頻模型需要理解的不僅僅是“畫面里有什么”,更需要理解“畫面怎么動(dòng)”。普通指令缺乏對(duì)時(shí)間連續(xù)性、物理規(guī)律和鏡頭語言的定義。
當(dāng)你不告訴AI“鏡頭怎么運(yùn)”、“人物動(dòng)作幅度多大”時(shí),AI就會(huì)開始“自由發(fā)揮”。它可能讓樹下的女生突然瞬移,或者讓古琴的弦自己跳舞,這就是導(dǎo)致人物亂跑、總是穿模的根源。在Seedance 2.0這種對(duì)動(dòng)態(tài)捕捉更敏感的模型里,指令的模糊會(huì)被放大,導(dǎo)致廢片率飆升。
針對(duì)林姐的痛點(diǎn),我為她定制了一套專用于即夢國風(fēng)治愈短視頻的生成指令。核心邏輯是:用“導(dǎo)演思維”取代“畫師思維”,用DeepSeek來生成精準(zhǔn)的鏡頭腳本。
1、鏡頭語言的精確錨定——穩(wěn)住畫面
治愈類視頻的核心是“慢”和“穩(wěn)”。
我在指令中強(qiáng)制加入了Camera Movement(運(yùn)鏡)參數(shù)。我要求AI在生成提示詞時(shí),必須指定:“Slow Pan(緩慢搖鏡頭)”、“Push In(緩慢推鏡頭)”或“Static Shot with subtle movement(固定鏡頭伴隨微動(dòng))”。
我會(huì)禁止AI使用“Dynamic action(動(dòng)態(tài)動(dòng)作)”這種詞,對(duì)于國風(fēng)治愈系,我要的是“風(fēng)動(dòng)幡動(dòng)心不動(dòng)”的效果。
2、動(dòng)作幅度的微米級(jí)控制——拒絕鬼畜
解決人物亂跑和穿模的關(guān)鍵,在于限制動(dòng)作幅度。
我引入了“Micro-motion(微動(dòng))”概念。在DeepSeek提示詞中,我要求AI這樣描述動(dòng)作:“微風(fēng)吹拂發(fā)絲(Hair gently blowing in the breeze)”、“手指輕撫茶杯邊緣(Fingers lightly touching the teacup rim)”。
我會(huì)使用負(fù)向提示詞(Negative Prompt),明確禁止“Running(奔跑)”、“Distorted limbs(肢體扭曲)”、“Morphing(變形)”。這樣能極大降低多次抽卡的概率。
3、光影與材質(zhì)的極致渲染——提升質(zhì)感
國風(fēng)的“高級(jí)感”來源于光影。
為了適配即夢 Seedance 2.0的高清渲染能力,我在指令中加入了特定的材質(zhì)和光效詞:“Tyndall effect(丁達(dá)爾效應(yīng))”、“Cinematic lighting(電影級(jí)布光)”、“Silk texture(絲綢質(zhì)感)”。這能讓視頻瞬間脫離“廉價(jià)網(wǎng)游風(fēng)”。
指令交付后,林姐用優(yōu)化后的DeepSeek提示詞重新生成了一組“春日品茗”的視頻素材。
優(yōu)化前(廢片)的畫面:人物的手指有6根,端起茶杯時(shí)杯子直接穿過了臉,背景的桃花樹在瘋狂抖動(dòng),像是在蹦迪。
優(yōu)化后的畫面:鏡頭緩慢推進(jìn),陽光透過桃花灑在人物臉上,茶杯上熱氣裊裊升起,人物眼神流轉(zhuǎn),動(dòng)作輕柔自然,背景穩(wěn)定且充滿意境。
林姐反饋,現(xiàn)在的成片率從之前的20%提升到了90%以上,基本不用再反復(fù)抽卡,大大降低了積分消耗,不穩(wěn)定導(dǎo)致成本太高的問題徹底解決。她把這組視頻發(fā)到抖音上,配上古琴BGM,當(dāng)晚點(diǎn)贊就破了萬。
在文生視頻這個(gè)新賽道,工具的更新迭代非常快,從Sora到即夢 Seedance 2.0,每一次技術(shù)升級(jí)都帶來了機(jī)會(huì),也帶來了門檻。
很多人覺得AI視頻難做,其實(shí)不是工具不行,是你跟AI溝通的方式不對(duì)。通過專業(yè)的提示詞定制,把你的畫面想象翻譯成AI聽得懂的“導(dǎo)演指令”,才能真正實(shí)現(xiàn)降本增效。
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