首页 › AI 视频生成
AI 视频生成怎么用?从一句话到成片的完整流程
同一个模型,有人生成的画面像电影,有人生成的在抽搐。差别往往不在模型,而在你喂给它的信息和拆解镜头的方式。
AI 视频生成的三条路径
按输入不同,可以把主流做法分成三类。选错路径,后面怎么调提示词都救不回来。
| 方式 | 输入 | 适合什么 | 典型短板 |
|---|---|---|---|
| 文生视频(t2v) | 一段文字描述 | 画面完全靠想象,无实拍素材可用 | 角色跨镜头容易变形,细节靠猜 |
| 图生视频(i2v) | 一张首帧图 + 文字 | 已有一张满意的图,想让它动起来 | 动作幅度受首帧限制,转场生硬 |
| 参考生视频(r2v) | 参考图(人物/产品/风格)+ 文字 | 要求角色、商品、画风保持不变 | 参考素材质量决定上限 |
做产品视频、人物短片时,推荐直接用参考生视频:先把角色或商品定义清楚,再让模型在每个镜头里复用同一套视觉信息。这条路比文生视频慢一点,但返工次数少得多。
一条 AI 视频的六个步骤
- 定目标:这条片子给谁看、要多长、放哪个平台。竖屏 9:16 给短视频平台,横屏 16:9 给官网和展会用,先定画幅再定内容。
- 写总纲:一句话说清整条片子在讲什么,例如「30 秒讲清这款保温杯为什么能保温 12 小时」。
- 拆镜头:把总纲拆成 5 到 8 个镜头,每个镜头一句话。口播类可以少,叙事类要多。
- 逐镜生成:一个镜头一段描述,先用 720P 快速试方向,方向和构图都对了再上 1080P 出片。
- 挑与补:每个镜头保留 1 到 2 个可用版本,不满意的就地重生成,不要将就——一个坏镜头会毁掉整条片子。
- 拼接导出:按分镜顺序拼接,需要的话加字幕与配乐。
提示词怎么写才有效
视频提示词和图片提示词不是一回事。图片只要一帧,视频要交代时间上的变化。一段可用的视频提示词通常包含五件事:
- 主体:谁在做这件事,外貌、服装、状态写具体。
- 动作:从什么状态到什么状态,例如「缓缓抬头看向镜头」比「很好看」有用一百倍。
- 镜头:景别(特写/中景/全景)与运镜(推、拉、摇、跟随、固定)。
- 环境与光:时间、天气、光源方向、色温。
- 风格:纪实、胶片、3D 动画、产品广告质感。
一个常见误区:把所有形容词堆在一起。模型对「电影级、8K、超写实、丁达尔光效、唯美」这类词的响应很弱,对「中景、缓慢推近、窗边侧光、浅景深」这类可执行指令的响应很强。写得像给摄影师下的指令,而不是给评委看的形容词。
成本和画质怎么权衡
按秒计费的逻辑下,试错才是最贵的部分,而不是成片本身。一条 30 秒的短片如果每个镜头试 4 次,实际生成的视频时长是 120 秒。所以省钱的正确姿势是:低分辨率定方向,高分辨率定成片。
CanvasVid 的定价是 720P 每秒 0.05 元、1080P 每秒 0.10 元,提交任务前系统会预估并冻结积分,完成后按实际消耗结算,不会出现跑到一半额度不够而中断的情况。具体算法见价格与计费。
生成质量取决于什么
- 模型能力:这是天花板。万相 2.7 这类旗舰模型在人物结构、物理运动上的稳定性明显好于早期模型。
- 分镜拆解:一个镜头讲一件事。让一个 5 秒镜头既换场景又换人物再换动作,必然崩。
- 参考素材:参考图越接近目标画面,生成越准。
- 构图与运动幅度:运动越大越容易失真,安静的镜头几乎不会出错。
常见问题
AI 视频生成能直接商用吗?
生成结果能否商用,取决于你使用的模型服务条款和内容是否侵犯他人权利(例如参考图里的真人肖像、他人商标)。发布前请自行确认素材授权,并遵守所在平台的内容规则。
AI 生成的视频会不会被平台判定为 AI 内容?
国内平台对深度合成内容有标识要求,发布时按平台规则主动标注即可,不影响正常传播。
为什么我的视频人物每换一个镜头就变样?
因为文生视频每次都是从零采样,模型不记得上一条里那个人长什么样。解决办法是改用参考生视频并锁定角色,详见角色一致性。
生成一条视频要多久?
以 3 秒 720P 镜头为例,从提交到拿到成片通常在几分钟内,具体取决于当时的队列长度。多镜头任务建议逐个提交,比一次性批量提交更容易控节奏。
相关阅读
- 无限画布是什么一块画布装下整部短片
- 短视频制作全流程脚本、分镜、素材、成片
- AI 分镜怎么做分镜头脚本自动拆分
- 万相 2.7 模型能力t2v 与 r2v 拆解