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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

  1. 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。
  2. 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」。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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:

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

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。

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