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DeepSeek提示詞結合即夢最新的AI模型 Seedance 2.0,是最近國風自媒體圈子里最火的玩法。
國學賽道堪稱網友們的“電子榨菜”,在抖音上,那種畫面唯美、意境深遠的國風治愈類短視頻,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,一位做國學矩陣號的老客戶“林姐”給我發來一連串的語音轟炸,聽得出來她心態崩了。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,我真的要氣死了!我明明輸入的是‘古風美女在喝茶’,結果生成出來的視頻,人物的手直接穿模到杯子里,臉也是一會變一個樣,甚至有時候人物在畫面里亂跑,背景扭曲得像恐怖片!我已經連續多次抽卡了,十次有八次是廢片,這不穩定導致成本太高了,再這樣下去號還沒做起來,錢先燒光了。”
林姐遇到的問題,是目前90%入局AI視頻創作者的通病:不會寫文生視頻提示詞。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,結果就是達不到自己想要的效果,不僅浪費時間,更是在浪費真金白銀。
今天,結合我經手的第147個定制案例,深度拆解如何利用DeepSeek提示詞或者豆包提示詞優化邏輯,馴服即夢 Seedance 2.0,打造一次成片的國風治愈視頻。
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)可能出一張不錯的圖,但丟給視頻模型,就是災難。為什么?因為視頻是“時間”的藝術。
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”。普通指令缺乏對時間連續性、物理規律和鏡頭語言的定義。
當你不告訴AI“鏡頭怎么運”、“人物動作幅度多大”時,AI就會開始“自由發揮”。它可能讓樹下的女生突然瞬移,或者讓古琴的弦自己跳舞,這就是導致人物亂跑、總是穿模的根源。在Seedance 2.0這種對動態捕捉更敏感的模型里,指令的模糊會被放大,導致廢片率飆升。
針對林姐的痛點,我為她定制了一套專用于即夢國風治愈短視頻的生成指令。核心邏輯是:用“導演思維”取代“畫師思維”,用DeepSeek來生成精準的鏡頭腳本。
1、鏡頭語言的精確錨定——穩住畫面
治愈類視頻的核心是“慢”和“穩”。
我在指令中強制加入了Camera Movement(運鏡)參數。我要求AI在生成提示詞時,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)”。
我會禁止AI使用“Dynamic action(動態動作)”這種詞,對于國風治愈系,我要的是“風動幡動心不動”的效果。
2、動作幅度的微米級控制——拒絕鬼畜
解決人物亂跑和穿模的關鍵,在于限制動作幅度。
我引入了“Micro-motion(微動)”概念。在DeepSeek提示詞中,我要求AI這樣描述動作:“微風吹拂發絲(Hair gently blowing in the breeze)”、“手指輕撫茶杯邊緣(Fingers lightly touching the teacup rim)”。
我會使用負向提示詞(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、光影與材質的極致渲染——提升質感
國風的“高級感”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和光效詞:“Tyndall effect(丁達爾效應)”、“Cinematic lighting(電影級布光)”、“Silk texture(絲綢質感)”。這能讓視頻瞬間脫離“廉價網游風”。
指令交付后,林姐用優化后的DeepSeek提示詞重新生成了一組“春日品茗”的視頻素材。
優化前(廢片)的畫面:人物的手指有6根,端起茶杯時杯子直接穿過了臉,背景的桃花樹在瘋狂抖動,像是在蹦迪。
優化后的畫面:鏡頭緩慢推進,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,動作輕柔自然,背景穩定且充滿意境。
林姐反饋,現在的成片率從之前的20%提升到了90%以上,基本不用再反復抽卡,大大降低了積分消耗,不穩定導致成本太高的問題徹底解決。她把這組視頻發到抖音上,配上古琴BGM,當晚點贊就破了萬。
在文生視頻這個新賽道,工具的更新迭代非常快,從Sora到即夢 Seedance 2.0,每一次技術升級都帶來了機會,也帶來了門檻。
很多人覺得AI視頻難做,其實不是工具不行,是你跟AI溝通的方式不對。通過專業的提示詞定制,把你的畫面想象翻譯成AI聽得懂的“導演指令”,才能真正實現降本增效。
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