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  • 怎么用服装图制作换装短视频?AI 3步直接生成

    怎么用服装图制作换装短视频?AI 3步直接生成

    对于电商卖家、设计师和内容创作者来说,直接用AI把服装图生成换装短视频的核心价值在于把“重资产、长周期”的传统流程,变成了“轻资产、秒级响应”的数字流程。

    千鹿AI画布内置多种大模型,解决了传统女装视频拍摄的成本高,拍摄时间长的问题。画面质量稳定,光线自然。

    人物图生成短视频

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    静态人物、服装商品、动作参考与生成结果集中保留在同一画布中。

    先完成静态换装并检查人物与服装,再把人物参考和动作视频交给 Seedance 2.5。这样每个节点的职责更明确,出现偏差时也能判断应该退回图片节点还是视频节点。

    具体操作步骤

    阶段一:先把人物与服装合成白裙人物图

    人物参考图和白色连衣裙商品图已经分别位于画布节点中。

    人物参考图、白色连衣裙商品图和图片生成节点

    人物与服装参考在图片生成前分别保留。

    人物图负责提供主体,商品图负责提供白色面料、黑色蝴蝶结腰饰和分层裙摆等外观特征。图片生成节点同时引用两张参考图,提示词为:

    给@图1的模特替换上@图2的连衣裙,保证@图2的连衣裙细节一致。

    图片生成节点的参考栏显示图1与图2,任务处于生成状态。

    引用图1和图2的白裙换装提示词

    生成任务引用人物图和服装图,并要求保持连衣裙细节。

    该节点显示 QL Nano Pro、9:16、2K和生成1张图片。参考编号只对当前节点有效,提交前应对照缩略图确认图1是人物、图2是目标服装。

    阶段二:白裙人物图过关后再继续

    白裙人物图位于商品图右侧,腰部黑色蝴蝶结与分层裙摆清楚可辨。

    人物换上白色连衣裙后的图片结果

    白裙人物图已经生成,可先检查人物与服装是否匹配。

    进入视频生成前,至少检查人物脸部、手部、腰部蝴蝶结和裙摆层次。人物不一致时退回图片节点检查人物参考;服装细节偏差时重新核对图2及换装提示词,不必直接消耗视频生成任务。

    人物参考为什么要拆成两张?

    视频提交区显示两张图片参考,画布中还保留了一张组合人物图:上方是脸部近景,下方是三个全身角度。它能补充单张白裙人物图没有覆盖的脸部和角度信息。

    提交前需要逐一对照两个图片缩略图,确认图1、图2与画布中的人物资产对应。组合人物图的完整生成提示词没有在界面中完整展开,不建议照着不完整文字复刻。需要单独制作多角度人物参考时,可阅读AI画布生成模特多角度展示图的方法

    阶段三:视频节点只承接需要的舞蹈动作

    视频节点中显示一段黑裙人物视频和白裙人物参考。参数面板提供9:16比例、480p与720p分辨率、时长和声音选项。

    参数面板中的时长滑块显示5秒,比例选中9:16,分辨率选中480p。

    Seedance视频节点的比例、分辨率和时长面板

    视频参数面板可调整画幅、分辨率、时长和声音选项。

    提交区的提示词进一步指定了素材职责:

    生成一段女装展示视频,人物参考@图1 @图2,视频参考@视频1,只参考人物舞蹈动作。

    提交区同时显示两张图片、一段视频、Seedance 2.5 VIP、9:16、480p和8秒。

    引用双图和动作视频的Seedance提交参数

    最终提交区显示参考素材、模型、比例、分辨率和8秒时长。

    参数面板曾显示5秒,最终提交栏和结果播放器均显示8秒,说明时长可以在提交前调整。复现时以提交按钮左侧的最终参数为准,不要只看之前展开过的参数弹窗。

    检查生成结果

    结果节点的播放器显示总时长为00:08,画面中的人物穿着白色连衣裙。

    视频生成后,暂停画面能够确认白裙、黑色蝴蝶结和人物主体已经出现在结果中,不能证明整段视频都稳定。发布前需要完成以下检查:

    • 从00:00播放到00:08,确认没有黑帧、中断或明显跳变;
    • 检查脸部、头发、手部和身体比例是否连续;
    • 检查黑色蝴蝶结、白色面料和分层裙摆是否在运动中保持一致;
    • 播放声音,确认是否存在音轨,以及声音是否清晰、同步;
    • 若人物或服装漂移,先核对图1、图2和视频1的缩略图对应关系,再决定是否重新生成。

    常见问题

    为什么不直接用服装图和动作视频生成?

    这条画布路径先生成白裙人物图,再进入视频节点。静态中间结果让人物、服装和背景可以提前检查,避免把所有问题留到视频生成后处理。

    “只参考舞蹈动作”有什么作用?

    动作视频中的人物穿着黑色服装,而目标人物需要保留白裙造型。提示词将视频职责收窄为舞蹈动作,人物与服装则由两张图片参考提供;提交前仍要核对实际引用编号。

    看到8秒播放器就可以发布吗?

    不可以。播放器只说明生成结果已经出现。人物一致性、服装连续性、动作完整度和声音状态都需要完整播放后才能判断。

  • 怎么用深度视频复刻舞蹈动作?AI画布生成仅需2步

    怎么用深度视频复刻舞蹈动作?AI画布生成仅需2步

    AI生成舞蹈视频时,最大的翻车点在于常常“脑补”错误,导致人物在转身时胳膊扭曲、面部崩塌,生成许多似是而非的动作。而深度视频的作用,就在于它强制AI理解“身体前后距离”。比如抬手时,AI知道手离镜头近、身体离镜头远,从而精准计算遮挡关系。这确保了你换装时,人物本体(脸、发型、身材)始终保持稳定,不会因为换了件衣服就导致身形走样。

    千鹿AI内置专业skill以及多款主流大模型,能完美解决视频容易走样的问题,最大程度上减少抽卡。

    用深度视频复刻舞蹈动作的AI工作流总览

    把人物外观、舞蹈动作和空间关系拆开处理,再交给 Seedance2.0 生成一段7秒竖屏结果。

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    素材准备

    开始生成前,画布里需要具备三类信息:原始动作片段提供舞蹈参考,人物三视图约束目标人物的脸部、发型和服装,黑白深度片段表达动作过程中的轮廓与前后层次。

    人物三视图、竖屏参考片段和黑白深度片段已经分别显示在画布节点中。

    千鹿AI画布中的人物三视图、竖屏参考片段和深度片段

    三类素材在画布中分开呈现,方便检查各自承担的任务。

    人物资产中可以看到正面、侧面等角度,以及粉色上衣和分层短裙的完整造型。正式生成前应检查目标人物的主要外观特征是否在这些参考图中保持一致。

    如果人物多角度素材还没有准备好,可以先参考AI画布生成模特多角度展示图的方法,再回到动作复刻任务。

    参考画面有了,为什么还需要深度视频?

    普通动作参考同时包含人物长相、衣服颜色、背景和动作。黑白深度片段则把注意力收窄到人物轮廓、肢体位置和空间层次,让动作关系与目标人物外观分开承担。

    黑白画面保留人物轮廓与前后层次,用来表达动作中的空间关系。

    口哨舞人物的黑白深度视频画面

    黑白深度片段突出人物轮廓和动作空间关系。

    这不代表深度视频可以决定人物长相或服装。目标人物仍由三视图负责,原始片段负责动作参考,深度片段补充空间约束。

    把动作、外观和空间关系分开约束

    三类输入可以按下面的职责理解:

    输入主要任务不应替代的内容
    原始动作片段提供口哨舞动作参考不直接决定目标人物外观
    人物三视图约束脸部、发型和服装不单独提供连续舞蹈动作
    黑白深度片段表达轮廓与空间关系不承担颜色和服装纹理

    提示词需要明确引用对象:动作参考指向动作片段,人物参考指向人物资产,并限制模型不要照搬参考人物的外观。提交前应使用任务中保存的完整提示词,逐项检查人物图、动作片段和深度片段有没有引用错位。

    生成前,参数栏需要核对什么?

    目标视频节点的设置面板给出了本次任务的主要参数。生成节点的面板显示 Seedance2.0、9:16、720p、7秒和有声视频

    Seedance2.0视频节点的9比16、720p和7秒参数设置

    千鹿AI内置包括最新上线的seedance2.5在内的多种大模型,可以在生成面板中自己选择更适合你产品的模型、比例、分辨率、时长和声音选项。

    生成后预览及验收

    结果节点中能够看到目标人物穿粉色上衣和分层短裙做舞蹈动作,播放器显示总时长为7秒。

    粉色服装人物的7秒口哨舞生成预览

    单个暂停画面只能确认人物与结果节点已经出现。正式使用前还要从头到尾正常速度播放,检查动作是否连续、脸部和服装是否稳定、手脚有没有明显异常,并试听声音是否完整、是否与画面匹配。

    如果动作明显偏离参考,应先回查深度片段和动作引用;如果人物外观漂移,则回查三视图及人物引用,不要把两类问题混在同一段提示词里反复修改。

    常见问题

    只使用原始动作片段可以吗?

    这次做法额外使用了黑白深度片段,用来表达人物轮廓和空间关系。现有证据不能证明所有动作复刻任务都必须使用深度视频,但当重点是保留肢体动作时,可以把它作为独立约束。

    深度视频能决定人物长相和服装吗?

    不能。深度片段主要表达轮廓和空间层次,人物脸部、发型和粉色服装仍由人物三视图承担。

    看到7秒播放器就代表复刻成功了吗?

    还不能。播放器时长和暂停画面不能证明整段动作连续、人物稳定或声音正常,必须完整播放并试听后再作判断。

  • 怎么用AI制作海外电商视频?从三视图到15秒结果

    怎么用AI制作海外电商视频?从三视图到15秒结果

    简单的“中文直译”无法打动海外消费者。不同市场有不同的消费习惯和文化语境,制作多语言、本地化的视频内容成本极高

    千鹿AI画布接入了多种常用模型,模特支持全球主流语言,并能实现自然的口型同步和表达,有效攻克了出海营销“水土不服”的难题

    AI海外女装广告热点复刻工作流总览

    从一张黑色印花T恤人物图起,先补出人物三视图和T恤白底图,再用一段竖屏带货视频整理镜头流程与文案。三类信息分别处理后,就能交给视频节点生成15秒竖屏上身展示。

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    人物参考先补三视图,再提取商品白底图

    在生成图片节点中引用人物图,输入人物三视图要求:

    给@图1的模特生成三视图,白底图,正面、侧面、背面,保证@图1模特细节一致。

    参数栏显示模型为QL G2Image,生成设置为“自动·2K·中”,数量为1张。确认引用对象和提示词后,点击右下角蓝色发送按钮。

    三视图节点的提示框已经引用人物图,并显示正面、侧面和背面要求。

    QL G2Image人物三视图提示词和生成参数

    节点引用人物图,并设置白底正面、侧面和背面三视图。此时结果区仍为空。

    三视图生成后,再建立一个生成图片节点,从同一张人物图提取T恤白底商品图。提示词可以整理为:

    生成@图1这件T恤的白底商品图,保留商品印花图案上的细节和【已核实材质】质感。

    方括号内容要替换成真实商品资料。没有材质说明时,只要求保留版型、颜色和印花,不要让模型补写棉、麻等成分。

    画布上方此时同时显示人物三视图和黑色T恤白底图。

    人物三视图与黑色印花T恤白底商品图

    两张生成图分别承担人物参考和商品外观参考。人物一致性与印花准确度仍需放大核对。

    从参考视频拆解流程和文案节奏

    画布中已有一段720×1280的竖屏带货视频。将它连接到生成文本节点,输入:

    拆解这个视频的流程和文案,给出AI视频制作时的关键词。

    这一步用于提取拆包、展示、上身等流程以及镜头和人物表现建议,不直接决定最终商品卖点。

    参考片右侧的文本节点进入生成状态,输入框保留了流程与文案拆解任务。

    参考带货视频连接到流程文案分析节点

    文本节点正在分析竖屏参考视频;生成中状态不能代表分析内容已经可用。

    商品分析把参考节奏改成你商品的逐字稿

    参考分析完成后,在新的文本节点中同时引用分析文本和T恤白底图。界面中的任务是:

    以@文本1为模板,分析@图1产品的卖点,形成相同风格流程且符合@图1产品卖点的视频逐字稿。

    该节点使用QL_GMN 3.1 Flash。生成结果已经出现“产品卖点分析”等内容,但模型写出的风格、材质和卖点仍是草稿,必须对照真实商品资料删除无法证实的表述。

    商品分析文本的开头已经出现“产品卖点分析”。

    T恤商品卖点分析和视频逐字稿生成结果

    右侧文本节点已经生成商品分析内容,下方输入区同时引用文本1和图1。

    视频节点用一份文本和两张图收口

    视频节点的“全能参考”区域显示三个引用:文本1、图1和图2。结合缩略图与提示词,它们分别承担视频规划、人物参考和T恤商品参考。

    视频提示词要求保留文本中的流程,让人物从拿到快递并拆包开始,完成商品展示和上身展示,同时保持商品细节与质感,并使用纯英文口播。

    发送前,参数栏显示seedance2.0 mini、9:16、480p和15秒。确认引用顺序与提示词后,点击右下角蓝色发送按钮。

    视频节点的全能参考区显示文本1、图1和图2三个引用。

    seedance2.0 mini视频参考素材与15秒竖屏参数

    视频节点已设置9:16、480p和15秒,结果区处于AI生成中。

    15秒结果出现后,先看完再判断能否发布

    生成结果为竖屏画面,节点上方显示456×864。人物已经穿上黑色印花T恤,播放器停在约5秒位置,总时长为15秒。

    结果区的竖屏预览停在00:05,总时长标为00:15。

    15秒T恤上身展示视频的5秒播放画面

    约5秒处已经出现人物上身展示,但这一帧不能证明剩余画面、声音或纯英文口播均已合格。

    不要只看封面或中间一帧就导出。至少从00:00播放到00:15,确认拆包、商品展示和上身展示没有中断,再检查声音及商品细节。

    常见问题

    有T恤白底图,为什么还要生成人物三视图?

    白底图主要约束T恤的版型、颜色和印花,三视图用于补充人物正面、侧面和背面状态。两类参考承担的任务不同,不能相互替代。

    文本节点生成了卖点,可以原样用于口播吗?

    不建议。生成文本中可能包含风格、材质或产品价值判断,正式使用前要逐条对照商品资料。没有证据的材质、功能和效果描述应删除或改写。

    播放器显示15秒,是否代表成片已经通过验收?

    显示15秒只能说明结果的标注时长。现有预览停在约5秒,不能据此判断全片连续性、声音、英文口播或后半段商品一致性。

    如果想进一步简化服装口播流程,可阅读只用1张服装图制作AI口播带货视频。人物多角度参考不稳定时,可参考AI画布生成模特多角度展示图的方法

  • AI怎么做电商主图?用GPT Image2.0:一张图搞定

    AI怎么做电商主图?用GPT Image2.0:一张图搞定

    一个产品,主图要5张、详情页要8到10张,再加上白底图、场景图、尺寸对比图、促销标签图,一个SKU下来二三十张是常态。请摄影师成本高,档期还得等。自己拍又难以克服光线、背景、后期等问题。去图库找素材拼接不仅增加了版权风险,风格也很难统一

    千鹿AI部署了包括GPT Image2.0在内的多种模型,实现了像素级的多语言文字精准渲染,中文、日文、韩文的排版准确率超过95%,生成的图片风格统一,文字不再是“贴图感”,而是真正融入了视觉设计的骨架

    AI做睡衣电商主图的工作流总览

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    浅绿色睡裙模特主视觉与电商标题

    候选主图已经组合模特上身效果、商品颜色、口袋装饰和标题区域。

    结果区总计显示5张图片,内容覆盖模特主视觉、面料特写和多场景穿搭。背后的关键不是把所有要求塞进一段长提示词,而是先拆开主图与详情页任务,再把每张图的描述整理成可单独执行的文本。

    这五张图分别承担什么任务?

    主图负责快速展示服装外观和穿着效果,详情页继续解释面料、版型、细节与使用场景。两类页面共用商品参考,但提示词目标和验收重点不同。

    分支文本任务结果重点
    电商主图规划模特上身、场景展示、产品细节和多角度画面构图醒目,商品外观清楚
    商品详情页按第一屏、第二屏等页面顺序规划内容信息层次、细节说明和场景展示

    整张画布同时保留商品参考、两套提示词、文本列表和图片结果节点。

    商品参考、提示词、文本列表与图片结果组成的画布

    画布将商品参考、两类文案任务和图片结果放在同一工作区中。

    这种拆法便于分别修改某一张主图或某一屏详情页,不必因为局部问题重写整套内容。

    把商品参考固定为共同起点

    商品参考节点中显示一件浅绿色口袋睡裙,文件名为“睡裙.png”,尺寸标注为 1344 × 2016。

    浅绿色口袋睡裙商品参考节点

    商品参考保留了浅绿色、宽松轮廓、侧边文字、口袋和花朵装饰。

    后续验收要持续对照这些外观特征,尤其检查领口、袖长、裙长、口袋位置和装饰细节。参考图的作用是约束商品外观,不能被生成画面的氛围和模特表现取代。

    主图和详情页分开写,避免一段提示词包办所有页面

    主图提示词 Skill 的可见要求包括 6 张电商主图、模特上身、场景展示、产品细节和多角度特写。

    主图提示词Skill与服装参考节点

    主图任务要求按图片分别规划,而不是只生成一段笼统描述。

    对应的文本结果按“第一张、第二张、第三张”组织;详情页分支则按“第一屏、第二屏、第三屏”组织。复用时可以保留这种结构,把产品名称、真实材质、目标人群和页面风格替换成自己的商品资料。

    两套提示词应保持分工:主图优先写构图、人物姿态和商品展示方式;详情页再补充细节、场景和信息排版。商品事实不明确时先留出变量,不要让模型自行补成确定卖点。

    提取每一张或每一屏,再进入生成节点

    提取节点的规则是把文本中的每一张或每一屏单独拆开,并排除第一屏内容。处理后,每个条目都能作为一项独立的图片任务。

    主图文本列表显示 5 个条目,详情页文本也进入了独立的列表节点。

    两类长文本被整理为列表,便于按单张图片继续处理。

    这里还解释了数量变化:上游主图规划写了6张,提取规则排除第一屏后,列表显示5个文本。提交生成前应直接检查列表数量,不要只按上游规划数字判断。

    参数只按对应分支设置

    生成区显示 QL G2Image(GPT Image2.0)、1:1、2K、中,张数菜单提供 1 至 4 张选项。

    QL G2Image图片生成参数与五张结果列表

    方图生成节点显示模型、比例、清晰度、单次张数菜单和右侧结果列表。

    这组参数对应画面中的方图节点,不代表详情页分支也使用相同设置。制作长版详情页时,应按实际页面版式重新核对画幅;单次张数也要结合列表条目和账户算力安排。

    右侧结果区已经列出5张图片。数量出现并不等于内容已经可以发布,还要逐张放大检查文字、人物、商品结构和页面裁切。

    成品验收先查商品事实,再看画面

    面料图写入了“100%纯棉”“健康印染”等卖点。

    绿色面料特写与纯棉透气卖点版式

    面料结果展示了织物纹理和三项卖点,但这些文字仍需商品资料验证。

    如果没有吊牌、检测报告或商家确认,这类材质、染色和功能描述只能作为版式示例。相同原则也适用于“高弹抗皱”“透气不闷汗”“显瘦”等表达,核实前应删除或替换。

    详情页还组合了居家、出街、海边和校园四种穿搭场景。

    浅绿色睡裙四种穿搭场景详情页

    详情页用四宫格呈现不同穿搭场景,并在上方展示面料和口袋细节。

    发布前按下面四项检查:

    1. 颜色、轮廓、口袋和花朵装饰是否与商品参考一致;
    2. 材质、工艺和功能卖点是否有真实资料支持;
    3. 中文标题、场景标签和小字是否完整、清晰,没有错字;
    4. 页面比例、边缘裁切和人物外观是否符合实际投放要求。

    常见问题

    上游规划写了6张,为什么结果区只有5张?

    提取节点要求排除第一屏,主图列表随后显示5个文本,结果区也显示5张图片。遇到数量不一致时,应检查提取规则和列表输出,而不是重复提交生成。

    1:1、2K和“中”可以直接用于详情页吗?

    不能直接照抄。这些参数只出现在方图生成节点中,详情页分支的实际模型、比例和清晰度没有显示,需要按对应节点重新核对。

    生成图里的卖点文案可以直接发布吗?

    不能。商品参考只提供了外观,没有证明纯棉、健康印染、高弹抗皱或透气性能。发布前必须用真实商品资料核实,并同步检查平台广告与商品描述要求。

    下一步:补齐参数,再复用这条路径

    复用时可以按以下顺序收口:确认商品参考、拆分主图与详情页任务、检查提取后的列表数量、分别设置图片节点、逐张核对商品事实与视觉一致性。

    需要继续处理服装类页面,可阅读怎么用GPT Image2.0制作女装详情页,补充女装详情页的具体制作思路;如果要搭建更完整的页面生产链,可参考怎么制作电商详情页?千鹿AI工作流1键批量生成

  • 怎么给商品制作亚马逊Banner图?AI画布工作流1套搞定

    怎么给商品制作亚马逊Banner图?AI画布工作流1套搞定

    本教程以手串为例,AI画布节点内显示一张带卡通珠饰的手串参考图,右侧流程把商品图任务拆成提示词整理和图片生成两层。随后出现了白底图、Banner、场景图、细节图与对比图等候选结果。

    教程采用的是更值得复用的“先拆任务,再逐图验收”方法。只看到精美缩略图还不够,商品外观、文案事实和节点状态都要单独检查。

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    起点是一张手串图,任务随后分成两层

    画布左侧已经显示一张 1201×1201 的手串参考图,下面同时保留了产品分析与亚马逊商品图提示词文本。

    手串参考图及产品分析和商品图提示词文本节点

    手串参考图已显示在节点内,下方文本用于分析商品并规划后续图片。

    这里可以直接确认参考图和文本节点都已存在,但不需要反推图片是通过上传、拖入还是其他方式进入画布。真正影响后续结果的是:参考图承担商品外观约束,文本节点负责把宽泛的“做一套电商图”拆成不同图片任务。

    两组文本节点怎么分工?

    右侧两组文本节点已经分别显示 2 条主图与 Banner 提示词,以及 6 条整套商品图提示词。

    主图Banner提示词与六条商品图提示词节点

    上方节点负责主图和 Banner,下方节点继续拆分 KV、卖点、场景等商品图任务。

    第一组文本把白底主图和 Banner 分开处理。白底主图强调纯白背景、圆形平铺和主体清晰;Banner 则使用浅米色或暖色调,并为标题和卖点留出排版空间。

    第二组文本继续规划整套商品图。能够辨认的类型包括 KV 主视觉图、卖点功能图、场景或生活方式图和对比图。其余提示词没有完整展开,不宜补写具体内容。

    这样的拆分能避免一条提示词同时承担白底规范、氛围营造、卖点说明和横向比较。每个节点只解决一个画面目标,后续也更容易定位哪一类图片出了问题。

    保证商品一致性

    白底结果出现后,手串被改成了双狗头、卡通挂件和两颗黄色星形珠的组合。

    白底手串生成结果与其他商品图节点

    白底图已经出现,但珠饰结构与最初参考图存在明显差异。

    原参考图顶部只有一个棕色卡通珠饰,生成结果却增加了多个卡通组件,并重新排列了部分彩色珠子。白色背景和圆形构图虽然符合主图方向,商品本身却不再一致,因此不能只凭“画面干净”判断主图可用。

    遇到这种情况,应先收紧商品外观约束,再重新生成白底图。至少要明确保留珠子数量、排列顺序、主体卡通件、绳结和吊坠结构,避免模型把商品重新设计成另一款手串。

    等状态结束,再判断这一轮是否完成

    Banner节点先完成,而其余四个方形节点仍显示 AI 生成中。

    Banner生成完成而其他商品图节点仍在生成

    Banner 已显示结果,其余多个节点仍处于生成状态。

    单个节点出现结果,不代表整套商品图已经完成。正确的验收顺序是等待每个目标节点结束生成状态,再逐张打开成品,检查商品一致性、文字准确性和图片清晰度。

    画布随后显示 Banner、场景图、细节图和对比图等多种成品缩略图。

    手串Banner场景图细节图和对比图候选结果

    部分商品图候选已经出现,仍需逐张检查商品外观和图中文字。

    这些结果可以用于挑选构图与版式,但图上的材质、疗愈、安全、可调节和耐用等英文卖点不能直接当成真实商品信息。发布前应使用商品资料逐项核对,并重写无法证明的文案。

    可复用的最短路径

    1. 确认目标商品图已显示在参考节点内,并把它作为后续外观基准。
    2. 单独规划白底主图和 Banner,不让两种版式共享一条笼统提示词。
    3. 再按 KV、卖点、场景、细节和对比等用途拆分后续任务。
    4. 为各类图片使用独立生成节点,等待对应节点结束生成状态。
    5. 对照参考图复核珠子数量、排列、卡通件和绳结,再核对所有商品文案。

    如果第一张白底图已经改变商品结构,应在这一阶段停止扩展套图。继续生成只会把错误外观带到 Banner、细节图和对比图中。

    常见问题

    节点显示“AI生成中”,可以把这一项算作完成吗?

    不可以。生成状态只说明任务正在处理,至少要等节点显示实际结果,再打开图片检查清晰度和内容。

    白底图已经生成,为什么还要对照参考图?

    白色背景只能证明版式方向,不代表商品一致。这个案例中的白底结果增加了卡通件和星形珠,已经变成另一套外观。

    图片里的英文卖点可以直接用于商品详情页吗?

    不能直接使用。材质、尺寸、功效、安全性和可调节性都属于商品事实,必须依据真实资料核对;无法证明的内容应删除或改写。

    继续搭建商品图生产链

    需要补齐从主图到详情页的图片规划,可以继续阅读如何用AI制作全套跨境电商图。如果更关心一张产品图如何扩展成主图和详情页,可参考电商详情页制作教程:AI画布从1张产品图生成主图与A+图

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    Codex生成短视频怎么做,接入千鹿CLI,短剧1键生成

     Codex 接入 Skill 来生成视频,核心优势在于将 Codex 从一个只能写代码的助手,升级为一个能够直接把视频做出来的自动化视频工作室

    不用再在聊天窗口、视频生成网站、剪辑软件等多个工具间反复切换、复制粘贴提示词和素材。 千鹿CLI能将这一切整合进 Codex的终端,无需离开当前工作环境即可完成所有操作

    立即使用千鹿AI画布:点击进入使用

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    第1步:打开Agent,并接入千鹿 CLI Skill

    打开Agent,并接入千鹿 CLI Skill

    打开千鹿 CLI Skills 页面,复制其官网页面提供的 AI 自动安装指令。把安装要求和仓库地址一起发给 Codex。发送前先确认下载域名与权限提示,不要使用来源不明的安装包。

    立即体验:打开千鹿 CLI Skills 页面

    将千鹿CLI skill安装指令发送给Agent

    指令发送后,codex会自动安装好千鹿CLI Skill。安装完成后,可以先让 Agent 自检,避免重复安装:

    检查千鹿 CLI 和 qianlu-ai Skill 是否已经安装并可用。 请确认当前版本、Skill 是否能被调用,以及当前登录状态;不要重复安装。

    codex 明确确认“已安装且可调用”后,再进入生图和生视频。

    如果提示“找不到 CLI”或 Skill 不可调用,先回到千鹿 CLI Skills 页面核对官方安装说明和安装回执;如果只是未登录,完成登录后再重新执行上面的自检。

    第2步:确认男女主人物基准图

    输入人物参考图

    先调用千鹿 CLI Skill,并丢入两张男女主的人物基准三视图。千鹿 CLI Skill会辅助codex进行人物识别和拆解,保证视频中不出现人物畸变或描点丢失。

    定下基础参考图后就可以开始处理制作后续。

    第3步:输入提示词,短视频一键生成

    输入AI生成画面的提示词

    在提示词末尾写明符合需求的模型,千鹿AI内置包括新上线的seedance2.5、MiniMax H3。画面比例、时长、画质都可以自由调节。正好能够补齐codex的短板。且价格远低于市面,相当于官网三六折

    结果返回后,先核对四个信息:

    1. 使用的模型是不是预期模型;
    2. 时长、画幅和分辨率是否符合任务;
    3. 在线预览能否正常打开;
    4. 下载文件能否在本机完整播放。

    发现异常时按问题退回对应步骤:模型、时长或清晰度选错,就回到本步骤确认当前可用选项后重新提交;人物漂移,就回到第2步重新锁定同一张基准图;预览打不开或下载文件无效,就停在结果检查阶段,拿到可播放文件后再进入验收和发布。

    常见问题

    必须使用Codex才能安装千鹿Skill吗?
    不一定。说明页把 Claude、Codex、Cascade 等列为 Agent 示例。能否正常安装取决于客户端是否支持 Agent Skill,以及当前文件权限和运行环境。


    参考图出现在输入区,是否等于已经完成上传?
    只能确认当前任务已经显示并引用这些图片,不能据此判断它们通过哪种方式加入。复现时应按客户端的图片入口操作,并在发送前核对缩略图和角色分工。


    提示词写了“有声”,还需要试听吗?
    需要。“有声”只是输出要求。成片完成后仍要完整播放,检查声音是否存在、是否连续,以及对白或环境声是否与画面同步。

    下一步:同一套千鹿 CLI,也可以接入其他 Agent

    如果更习惯 WorkBuddy,可以继续阅读千鹿 CLI 接入 WorkBuddy:5步完成 AI 视频生成。如果想使用DeepSeek Harness,可以继续阅读DeepSeek Harness生成视频怎么做?接入千鹿 CLI,4步生成8秒短片

    如果更想在可视化画布中连接图片、脚本和视频节点,可以参考AI 视频怎么制作?用 AI 画布搭建工作流快速完成 AI 视频生成

  • DeepSeek Harness生成视频怎么做?接入千鹿 CLI,4步生成8秒短片

    DeepSeek Harness生成视频怎么做?接入千鹿 CLI,4步生成8秒短片

    DeepSeek生成视频,真正省事的方式不是让 DeepSeek 本身直接渲染画面,而是把图片、视频生成能力接入 DeepSeek Harness。配置完成后,只要说清角色、动作和输出要求,Agent 就能继续生成角色图、三视图、动作方案和短视频,不必在多个工具之间反复复制提示词。

    Deepseek视频生成展示效果图

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    先说清楚:DeepSeek怎么生成视频?

    这套方法里有三个角色,三者各司其职:

    环节负责什么
    DeepSeek Harness理解自然语言任务、调用工具、等待结果并整理文件
    千鹿 CLI Skill把 Agent 的任务交给图片或视频节点开始制作生成
    图片/视频模型真正生成角色图、三视图和动态视频的“打工人”

    因此,DeepSeek 负责“想明白并执行”,千鹿 CLI 负责“连接生成能力”,最终画面由指定模型生成。普通 DeepSeek 网页对话和 DeepSeek Harness 不是同一个入口;本文使用的是能执行工具的 Harness。

    第1步:启动 DeepSeek Harness,并接入千鹿 CLI Skill

    DeepSeek Harness 官方仓库当前给出的简便启动方式是先安装 Node.js,再在终端运行:

    npx @deepseek-ai/dsh web

    默认会在本机打开 http://127.0.0.1:3080。Harness 目前仍处于开发者预览阶段,后续版本可能出现兼容性变化;安装或升级时以 DeepSeek Harness 官方仓库的最新说明为准。

    进入 Harness 后,打开千鹿 CLI Skills 页面,复制其官网页面提供的 AI 自动安装指令。发送前先确认下载域名与权限提示,不要使用来源不明的安装包。

    立即体验:打开千鹿 CLI Skills 页面

    安装完成后,可以先让 Agent 自检,避免重复安装:

    检查千鹿 CLI 和 qianlu-ai Skill 是否已经安装并可用。
    请确认当前版本、Skill 是否能被调用,以及当前登录状态;不要重复安装。

    只有 Harness 明确返回“已安装且可调用”,再进入生图和生视频。

    如果提示“找不到 CLI”或 Skill 不可调用,先回到千鹿 CLI Skills 页面核对官方安装说明和安装回执;如果只是未登录,完成登录后重新执行上面的自检。仍然不可用时就停在这里,不要继续生图,更不要写成“已经接通”。

    第2步:先确认一张人物基准图

    想让人物从静态图延续到视频,第一步不是急着生成动作,而是先固定“这个人是谁”。可以提供一张已获授权的人物图,也可以先让 qianlu-ai 生成一张角色基准图。

    下面是一条可直接修改的示例:

    调用 qianlu-ai,生成一张成年女性二次元角色基准图:
    银色短发、深蓝色眼睛、黑色高领上衣、深蓝百褶裙、黑色长靴,
    正面站立,五官清晰,身体比例自然,背景简洁。
    生成后先展示给我确认,不要继续生成视频。
    生图效果展示图

    如果人物不满意,就在这一步修改。定下基础参考图后就可以开始处理制作后续。

    第3步:一句话生成三视图,再选择动作

    人物确认后,可以用一条指令把后面的任务串起来,同时在关键选择处让 Agent 暂停:

    请以刚才确认的人物基准图作为唯一角色参考:
    1. 生成同一人物的全身三视图,包含正面、侧面和背面;
    2. 保持发型、眼睛、服装、配饰和身体比例一致;
    3. 给我列出 4 个适合短视频展示的舞蹈动作候选,先等我选择;
    4. 我确认后,再使用当前可用的视频模型生成 720p、8 秒视频;
    5. 完成后返回任务规格、预览结果和可下载文件。
    不要重新设计人物,也不要跳过我的动作确认。
    deepseek思考过程展示

    三视图完成后,先检查正面、侧面和背面的发型、眼睛、服装与鞋子是否是同一人,细节不一致。只有三视图符合,再进入动作选择。

    deepseek正在执行动作

    动作候选不要只看“是否热门”,还要看角色服装、画幅和肢体幅度是否匹配。长裙、宽袖或复杂配饰更容易在快速动作中变形;第一次验证链路,优先选择手部和上半身节奏清楚、位移不大的动作。

    第4步:确认模型与规格,等待视频返回

    动作确认后,再让 Agent 提交视频任务。示例使用 Seedance 2.0 fast,目标规格为 720p8 秒;实际可用模型、画幅和消耗会随账号与产品更新变化,提交前应以当前界面为准。

    第4步:确认模型与规格,等待视频返回

    结果返回后,先核对四个信息:

    1. 使用的模型是不是预期模型;
    2. 时长、画幅和分辨率是否符合任务;
    3. 在线预览能否正常打开;
    4. 下载文件能否在本机完整播放。

    发现异常时按问题退回对应步骤:模型、时长或清晰度选错,就回到本步骤确认当前可用选项后重新提交;人物漂移,就回到第2步重新锁定同一张基准图;预览打不开或下载文件无效,就停在结果检查阶段,拿到可播放文件后再进入验收和发布。

    不要只看到“视频生成完成”就结束。结果页能打开,只能证明文件已经返回,不能代替动态质量检查。

    DeepSeek一键生成视频,最容易翻车的是人物一致性

    如果第一张人物图、三视图和视频中的角色看起来不像同一个人,通常不是一句提示词少了几个形容词,而是生成链路每一步都在“重新生一个人”。

    DeepSeek一键生成视频,最容易翻车的是人物一致性

    修复顺序是:

    1. 选定一张最满意的人物图,作为唯一角色基准;
    2. 三视图明确引用这张基准图,不再只靠文字重画;
    3. 三视图通过后,视频继续引用已确认的基准图或三视图;
    4. 任一步出现明显变脸、换装或身体比例漂移,就退回上一步,不要继续放大误差。

    这能提高角色延续性,但不能保证每一帧完全一致。最终仍要完整播放成片,检查脸部、发型、服装、四肢和配饰在动作中的变化。

    成片验收:完成不等于可发布

    从 0:00 播放到结尾,至少检查下面六项:

    • 人物脸型、发型、眼睛和服装没有突然变化;
    • 双手、手指、腿部和关节没有明显畸变;
    • 舞蹈动作连续,没有突然跳帧或穿模;
    • 背景、人物边缘和光影没有持续闪烁;
    • 有声音需求时,音轨存在且与画面匹配;
    • 下载文件的时长、画幅和清晰度与任务回执一致。

    如果准备公开或商用,还要单独确认人物素材、动作参考、音乐和生成模型的使用权限。一次样本成功只能证明这次链路跑通,换角色、动作或模型后仍需重新验收。

    常见问题

    DeepSeek能直接生成视频吗?

    普通 DeepSeek 对话模型本身不负责渲染这段视频。本文的方法是用 DeepSeek Harness 理解并执行任务,再通过千鹿 CLI Skill 调用图片和视频模型。最终画面来自被调用的生成模型。

    为什么我说一句话,Agent 还是会中途问我?

    因为人物图、动作和模型属于会明显改变结果的选择。让 Agent 在这些节点暂停确认,反而能减少算力浪费和错误版本。“一句话”指一次交代完整流程,不是取消所有人工判断。

    一定要使用 Seedance 2.0 fast 吗?

    不一定。它是示例任务当时使用的模型。实际制作时应根据当前账号可用模型、画幅、时长、清晰度和界面显示的消耗选择,不要把示例参数当成固定上限或长期价格。

    下一步:同一套千鹿 CLI,也可以接入其他 Agent

    如果更习惯 WorkBuddy,可以继续阅读千鹿 CLI 接入 WorkBuddy:5步完成 AI 视频生成。如果更想在可视化画布中连接图片、脚本和视频节点,可以参考AI 视频怎么制作?用 AI 画布搭建工作流快速完成 AI 视频生成

    第一次使用时,先用单一人物、简单动作和 8—10 秒短片验证“Skill 能调用—任务能返回—文件能播放”这条最短链路。确认跑通后,再增加复杂场景、多角色、音乐和镜头变化。

  • 怎么用AI制作小商品详情图?1套工作流搞定

    怎么用AI制作小商品详情图?1套工作流搞定

    个人电商平台和中小企业时长缺乏专业的设计与运营团队,难以满足为不同平台制作适配素材这种大量重复的劳动。AI通过将高成本的物理拍摄转化为低成本的算力调用,能快速生成多格式、多尺寸的素材,一键适配多平台。

    千鹿AI让没有专业团队的中小商家也能拥有高质量的视觉素材,确保批量生成的图片在视觉风格上保持高度一致,快速构建专业、统一的品牌视觉体系。

    千鹿AI拖鞋批量制作主图详情页的工作流总览

    立即使用千鹿AI画布:点击直接进入工作流预览

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    一、本工作流主要解决的问题

    批量出图的价值不只是一次获得更多图片,而是把不同页面任务分开处理。主图负责让商品成为视觉中心,场景图展示使用状态,细节页放大鞋面、鞋底或配色,卖点页面再组织文字和图标。

    对于已经搭好的画布,这种分工能够减少重复整理素材的工作。某一张图片需要调整时,也可以回到对应任务处理,而不是把所有页面重新设计一遍。

    本例提示词稳定,能供重复使用,十分适合作为现成工作流的进行复用。

    二、具体的操作步骤

    以粉色小拖鞋商品图为例

    1.结果为什么能沿用同一视觉方向?

    商品参考、主图任务和详情页任务已经分开放在画布节点中。

    千鹿AI画布中的拖鞋商品参考与主图详情页任务节点

    粉色拖鞋参考图位于图片节点中,右侧保留了文本、详情页和主图任务节点。

    商品外观由参考节点提供,页面用途则由不同文字任务约束。复用时应保留这种分工:商品图负责外观参照,真实SKU资料负责颜色、材质、尺寸和功能事实,任务文本只负责组织页面表达。

    不要直接复制示例中的卖点。更换商品后,主图和详情页任务都应按照新的SKU、目标平台和品牌规范重新核对。

    2.在现成画布里触发批量生成

    节点上方提供运行控制。触发工作流后,多个生成节点会分别进入处理状态。

    工作流启动后,生成节点显示“AI生成中”。

    千鹿AI画布生成节点进入AI生成中状态

    第一批竖版页面随后出现在同一片画布区域。

    千鹿AI画布批量生成的拖鞋竖版商品图

    部分竖版页面已经生成,其他节点仍处于处理状态。

    运行期间可以先检查已完成页面的构图方向,但应等待需要交付的节点全部结束,再进入逐张验收。只要仍有节点显示生成中,就不宜统计最终数量或判断整套任务已经跑完。

    三、AI电商图批量制作不是“出图越多越好”

    批量结果中可以看到海报、商品特写、模特场景和不同卖点排版。真正影响商品页质量的,是每张图是否承担明确任务,以及商品外观和文字是否经得起逐项核对。

    场景图已经展示了穿着状态、室内光线与商品露出方式。

    粉色拖鞋室内穿着场景图示例

    发布前检查:示例页面中出现的材质、厚度、回弹、防滑、配色和其他功能文字,必须以真实SKU资料为准;出现品牌名称、卡通形象或相似视觉元素时,还要确认授权范围。AI人物的结构、拖鞋形状和图案一致性也应逐张检查。

    四、复用时保留三段最短路径

    1. 检查商品参考。 确认图片节点中的商品与本次SKU一致,并把风格参考和事实资料分开管理。
    2. 重写页面任务。 按真实商品资料整理主图与详情页要求,删除没有依据的材质、尺寸和功能描述。
    3. 运行并逐张验收。 等待需要交付的节点全部完成,再打开原始结果检查构图、商品一致性、文字、版权元素和文件清晰度。

    五、常见问题

    能按这套内容从空白创建全部节点吗?

    不能。这里展示的是已有商品参考、文本任务和生成节点的画布,没有覆盖节点创建、素材加入及完整连接过程。

    可以直接复制画面中的卖点文字吗?

    不可以。材质、厚度、防滑、回弹、颜色和其他功能信息都要来自真实SKU或品牌资料,示例排版只能作为视觉参考。

    出现一整套结果后就能上传商品页吗?

    还不能。需要确认所有节点已经完成,取得可打开的高清文件,并检查商品一致性、文字事实、人物细节、品牌及卡通元素授权和目标平台要求。

    官网连接:https://qianlu.net/

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  • AI创意设计怎么实现?画面变文字5步生成

    AI创意设计怎么实现?画面变文字5步生成

    视频画面过于单调,无法吸引观众?AI创意设计毫无头绪,不知道如何写出有效提示词。千鹿AI画布能够把画面照片先处理成由文字构成的创意字图,再用首尾帧生成动态文字效果。

    过程简单,无需自备提示词,AI小白也能轻松上手。

    画面变文字的工作流总览

    立即使用千鹿AI画布:【点击直接进入工作流预览】;

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    一、具体操作步骤

    整个任务包含5个步骤:前三步负责生成静态字图,后两步负责设置动态效果。开始时,画布中需要有一张可用的台灯图片节点;这里从现成节点继续,不展开未显示的素材加入方式。

    1. 从台灯图片节点旁进入生成图片

    找到需要改造的台灯图片节点,再查看节点右侧的连接位置。画布起点是一张已存在的台灯图片节点,右侧可以看到圆形加号。

    千鹿AI画布中台灯图片节点右侧的加号

    台灯照片已经位于图片节点中,右侧加号用于继续衔接后续节点。

    从这里进入生成图片环节即可。具体菜单名称没有展示,不必根据旧界面补猜;只要后续出现带参考图和提示词输入区的生成图片节点,就说明已经进入正确位置。

    2. 把主体、文字和背景关系写进提示词

    生图提示词不能只写“把台灯变成晚安”。需要说明文字怎样组成灯罩、哪些零件保留、采用什么颜色,以及背景是否变化。提示词卡片中明确写出了“晚安”、橙色与暖黄、轻微发光和保持背景不变。

    工作流里已备入提示词,可以根据需求直接修改。

    台灯照片生成晚安创意字图的提示词

    提示词同时约束文字、台灯轮廓、配件、颜色和原背景。

    可直接参考工作流内的写法,替换主体和目标文字

    提交区显示的生图设置为 QL G2Image(GPT Image2.0)、3:4、2K、中和1张。提交后,生成图片节点中央显示“AI生成中…”,下方仍保留台灯参考图和文字提示。

    千鹿AI画布生成图片节点显示AI生成中

    3. 等字图生成后先检查“晚安”轮廓

    生成完成后先看三个地方:两个汉字是否容易辨认,文字外缘是否仍组成台灯灯罩,书桌与墙面有没有被无关改写。顶部圆球灯、拉线和底座可以简化,但不要丢失到无法辨认主体。

    如果文字出现错字、笔画粘连或台灯轮廓散开,优先修改生图提示词后重新生成。静态字图没有通过,不宜直接进入动态节点,否则错误会被带进后续画面。

    4. 用原照片和字图设置首尾帧

    进入生成视频节点后,选择首尾帧方式。原台灯照片对应开场,生成的“晚安”字图对应结束状态,这样才能表达从实拍台灯揭开为文字台灯的变化。

    生成视频节点已经出现“首帧”和“尾帧”两个参考位,左侧仍能看到实拍台灯缩略图。

    千鹿AI画布用台灯照片和晚安字图设置视频首尾帧

    首尾帧负责限定变化前后的主体状态,缩略图顺序需要逐一核对。

    动态提示词明确要求固定机位,并把动作拆成贴纸剥离、圆球灯点亮、文字弹跳三个阶段。动态提示词包含首尾画面关系、动作顺序、文字弹性和声音要求。

    动态部分可以按下面的逻辑组织:

    固定机位。开场使用原台灯照片,台灯表面覆盖一张与主体等比例的贴纸,生成的“晚安”涂鸦字图位于贴纸下方。贴纸从右上角翘起,沿对角线快速剥离并翻出画外;撕到哪里,下面对应位置的字图就露出到哪里,已露出的部分保持不动。
    贴纸离开后,顶部暖黄色圆球灯闪烁两次并点亮“晚安”两个字。文字和顶部装饰随后以流畅、带橡皮糖弹性的方式跳动:缩身蓄力、跃起、落地压扁后回弹,两个字不要完全同步。台灯轮廓保持完整,拉线和装饰轻微晃动,文字发光随跳动产生轻微明暗变化,最终回到原位。
    声音包含贴纸剥离声、开灯声和与文字落地节拍对应的俏皮配乐。

    5. 锁定竖屏、时长和声音参数

    提交前打开参数面板,逐项确认画幅、清晰度、时长和声音。本次视频提交区显示 seedance2.0,参数面板中选中9:16、720p、6秒和有声视频。

    晚安文字动画选择9比16、720p、6秒和有声视频

    竖屏参数;模型入口、额度和可选时长可以根据自己需求更改。

    6秒内要完成揭纸、点亮和弹跳三个阶段,提示词应把动作写得紧凑。如果实际生成出现动作被截断,可以减少弹跳次数或重新测试更长时长,不能仅凭参数面板判断节奏已经合格。

    画布中同时保留台灯图、生成图片和生成视频三个节点

    二、AI文字动画制作别漏掉完整播放

    生成节点出现后,从头到尾播放一次,并按下面的顺序检查:

    • 开场是否仍是原台灯照片,主体位置和机位有没有无关变化;
    • 贴纸是否从右上角开始剥离,露出的字图有没有跟着纸片移动;
    • “晚安”两个字是否正确、清楚,灯罩和底座轮廓有没有散开;
    • 圆球灯、文字弹跳、拉线晃动是否连贯,没有明显卡顿或错位;
    • 剥离声、开灯声和配乐是否存在,声音与主要动作是否基本对应;
    • 导出文件是否保持9:16、720p和约6秒,并能在本地正常播放。

    还要确认原照片、生成图片、音乐和音效具有相应的公开或商业使用权限。任一项不通过,就回到生图提示词、首尾帧、动态提示词或参数面板修改后重新生成。

    三、常见问题

    必须使用画面中的 QL G2Image 和 seedance2.0 吗?

    现有设置只展示了一次制作所选的模型,没有相同输入下的模型对照,不能据此判断它们是唯一选择。更换当前账号可用模型后,需要重新检查文字准确度、主体轮廓、动作连续性和声音。

    首帧和尾帧可以互换吗?

    要复现“原台灯揭开后变成晚安字图”的路径,原照片应放在开场位置,字图应放在结束位置。互换后是否能得到可用的反向变化没有对应结果,需另行生成测试。

    选择有声视频后可以直接发布吗?

    不可以。有声视频只是提交参数,不能保证音效已经生成、没有杂音或与动作同步。完整播放、导出文件检查和素材授权都通过后,才适合进入发布环节。

  • AI如何一键复刻网络爆火变装视频?

    AI如何一键复刻网络爆火变装视频?

    网络热点换装视频拍摄起来总觉得复杂?模特成本高昂,后期调色和剪辑的周期长,难以及时跟上热点。千鹿AI一套工作流AI变装制作,既能替换人物穿搭,也能尽量保留参考内容的镜头结构和动作节奏。

    千鹿AI画布红绿灯角色热点视频复刻的工作流总览

    立即使用千鹿AI画布:点击直接进入工作流预览

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    一、效果展示

    穿搭人物与红绿灯一同出现在同一竖版画面中。两张结果图已经形成明确的颜色呼应:红灯对应红色穿搭,黄灯对应黄色穿搭。

    不能只根据单帧判断。

    这套角色替换关系主要包含三类内容:白底模特人像用于确定人物外观,单独的穿搭图用于区分服装,人物三视图则集中展示同一套穿搭的正面、侧面、背面和表情。

    参考视频在提示词中标记为@视频1,承担剧情流程、镜头语言、动作和整体时长的参考任务。三组人物资料则按提示词规定的顺序轮换。

    二、具体操作步骤

    1.生成人物

    “生成模特”阶段展示的白底人像。肖像及生成结果的公开、商业使用权限需要另行确认。

    人像节点展示了发型、发夹、面部特征和基础造型。复用到其他人物时,应以实际取得授权的人像作为角色基准,不要从这张示例图反推未提供的人物资料。

    千鹿AI画布中的白底短发模特人像节点

    2.穿搭参考要保留服装差异

    绿色针织上衣和白色长裙以单独穿搭参考图呈现。

    绿色针织上衣与白色长裙穿搭参考节点

    绿色针织上衣、白色长裙与肩包的穿搭参考。

    画布中还准备了红色短裤套装和黄色上衣套装。每套穿搭需要分别检查上衣、下装、包袋和鞋子,避免换装后只改变颜色,却丢失服装版型或配饰。

    3.制作人物三视图

    红色穿搭人物表包含正面、侧面、背面和多组表情。

    红色穿搭人物的正面侧面背面和表情参考

    红色穿搭人物资料集中展示多个观察角度和表情。三视图能增加参考信息,但不能保证生成过程完全不变脸。

    与单张全身照相比,这类人物表更方便检查侧身、背身和表情变化时是否仍然保持同一发型、服装和包袋。

    三组人物资料与右侧竖版视频节点保持连线关系。

    三组人物资料连接到竖版生成视频节点

    画布中当前可见的参考关系。该图没有展示从空白画布创建节点和完成连线的具体动作。

    从空白画布重做时,节点创建、素材加入和连接方式应按当前产品界面操作,不能只根据节点位置猜接法。

    4.用角色替换提示词锁住原片结构

    生成视频节点中的主提示词把任务限定为角色替换,并要求保留参考内容的剧情流程、镜头语言、运镜节奏、人物动作、镜头切换和整体时长。可识别的核心内容为:

    【角色替换任务】严格以@视频1为唯一参考模板,完整复刻视频中的剧情流程、镜头语言、运镜节奏、角色动作、镜头切换及整体时长。仅替换@视频1视频中的人物角色,背景和其他内容保持一致。

    提示词区域列出了三张人物资料的循环替换顺序。

    角色替换提示词、人物顺序和15秒视频预览节点

    角色替换提示词与结果节点同屏显示。预览起始画面不能证明15秒动态、声音和最终质量已经通过。

    更换自己的素材时,需要同步核对@图1@图2@图3实际对应哪套人物资料。只替换缩略图而保留错误顺序,会让颜色与人物出场节奏错位。

    三、生成节点需要核对三个设置

    生成前至少检查以下三项:

    • 参考模式显示为“全部参考”;
    • 画幅与输出设置显示符合你的个人需求;
    • 结果预览时长显示为0:15。

    模型名称暂不写死。节点底部显示seedance2.0 mini,其余模型还有包括最新上线的seedance2.5在内共七种

    四、常见问题

    可以按这套内容从空白画布搭建全部节点吗?

    不能完整还原。当前内容展示的是已经存在的人像、穿搭、三视图、连线和视频节点,没有出现素材加入、节点创建、第二步操作及完整连线过程。

    人物三视图能保证角色完全不变吗?

    不能保证。三视图增加了正面、侧面、背面和表情参考,但最终仍要完整播放,逐段检查脸部、发型、服装和配饰是否连续。