标签: AI

  • 如何用MiniMax  H3制作喜茶风海报?只要2步

    如何用MiniMax H3制作喜茶风海报?只要2步

    一张橘子实拍图可以先改造成暖米白色的手绘海报,再交给 MiniMax H3 生成5秒竖版视频。当前成片节点已经返回画面;交付前还需要完整播放,确认简笔小人确实动起来,同时橘子、托盘、文字和背景没有发生异常变化。

    用MiniMax H3制作喜茶风海报工作流总览

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    成片目标分为静态设计和动态生成

    这套制作路径包含两个连续结果:图片节点负责建立海报版式,视频节点负责让指定元素运动。

    处理层级主要任务本例设置或结果
    图片层保留橘子主体并完成海报设计暖米白背景、手写短句、简笔小人
    视频层让海报中的小人运动MiniMax H3、9:16、768P、5秒

    静态海报不合格时,可以先调整图片节点;海报通过检查后,再继续生成视频。

    橘子主体需要保留哪些细节?

    参考图的主体是放在木托盘上的半剥皮橘子,周围还有绿叶、青橘和切开的果肉。图片改造时需要延续橘子的颜色、纹理和实拍质感,避免把主体整体变成卡通画。

    左侧参考节点显示一张658×987的竖版橘子图。

    画布中的橘子竖版实拍参考图

    橘子、木托盘、绿叶和果肉组成了后续海报需要延续的主体关系。

    图片节点先把实拍图变成海报

    图片提示要求保留主体原有的照片质感、颜色和纹理,同时把背景改为柔和的暖米白色,并在画面中加入简笔小人。生成参数显示为 QL G2Image、9:16、2K、中等质量和1张。

    参考图片和文本内容已经显示在节点输入区。核对参数与提示要求后,可以提交图片生成任务。

    右侧图片节点此时显示“AI生成中”。

    正在生成橘子竖版海报的图片节点

    这一状态表示图片任务正在处理,海报效果需要等待结果返回后判断。

    静态结果为什么要先验收?

    返回的图片采用暖米白背景,橘子和木托盘仍保持实拍质感,周围增加了简笔小人。画面上方出现“生活很甜,剥开看看”,下方还带有“快乐很简单”和“每天一点点”等手写文字。

    生成图片节点显示1152×2048的暖米白竖版海报。

    橘子实拍主体与简笔小人组成的竖版海报

    静态结果形成了实拍主体、留白版式、手写文字和简笔小人的组合。

    进入视频生成前,先放大检查橘子纹理、木托盘结构和文字字形。如果主体已经插画化、托盘发生变形或文字不可读,应先返回图片节点调整。

    让简笔小人动起来,其他内容保持不变

    静态海报已经显示在视频节点的参考区。视频提示词为:

    制作动态海报,海报上的涂鸦小人自然地动起来,其他保持不变,只要音效,不需要音乐。

    这段要求把运动目标集中在简笔小人,同时约束橘子、托盘、绿叶、文字和背景保持原有状态。

    视频面板底部显示MiniMax H3开源、9:16、768P和5秒。

    MiniMax H3视频节点的提示词和生成参数

    参考海报、动画要求、模型、画幅、清晰度和时长都集中在同一个视频面板中。

    界面中的“智能优化”处于勾选状态,但其具体改写内容没有展示。需要严格控制文案时,应在提交前再次确认输入区里的最终提示词。

    结果返回后还要检查什么?

    生成过程结束后,右侧节点已经出现结果。当前画面仍保留橘子、木托盘、简笔小人和手写文字的基本构图。

    视频结果节点显示768×1344的竖版海报画面。

    MiniMax H3返回的橘子动态海报结果画面

    结果节点已经返回画面,但单张静态画面不能证明整段动作和声音符合要求。

    完整播放5秒视频时,集中检查以下内容:

    • 简笔小人的动作是否自然,有没有穿模、消失或异常变形;
    • 橘子、托盘、绿叶和背景是否保持稳定;
    • 手写文字有没有闪烁、变形或被重新生成;
    • 是否存在需要的音效,并且没有背景音乐。

    这些项目全部通过后,再下载或进入发布流程。

    常见问题

    为什么不直接用橘子实拍图生成视频?

    本例的目标不只是增加运动,还要建立暖米白版式、手写文字和简笔小人。先完成静态海报,视频节点便可以集中处理小人的动作;发生偏差时,也更容易判断应该调整图片还是视频。

    “其他保持不变”主要约束哪些内容?

    它用于把运动范围集中在简笔小人,并尽量维持橘子、木托盘、绿叶、背景和文字的状态。提示词只是生成约束,实际稳定性仍要通过完整播放判断。

    看到视频结果画面后可以直接发布吗?

    不可以。单个结果画面无法证明5秒内的动作连续性、文字稳定性和声音状态。至少需要完整播放一次,并确认存在所需音效且没有背景音乐。

  • 如何完美把控AI人物每个动作?只需3步

    如何完美把控AI人物每个动作?只需3步

    这类舞蹈视频的动作迁移先要分清三件事:原片只提供舞蹈动作,人物由角色图约束,背景由场景图约束。生成结果中,原本画面里的橙色动物角色已经换成制服女生,场景也变为城市广场。

    千鹿AI画布生成的城市广场女生舞蹈结果

    14秒结果节点已经出现,画面中的人物和环境分别对应角色图与场景图。

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    为什么结果能换掉原片的人物和背景?

    生成节点没有让一份素材同时决定全部内容,而是通过提示词给三类参考分工:

    参考内容生成节点中的分工提示词约束
    深度视频视频1,只参考角色的舞蹈动作不参考黑白画面、人物身份和背景场景
    人物四视图图1,只参考人物不承担背景和动作参考
    城市广场图图2,只用于背景环境不承担人物身份和动作参考

    这种写法把容易混在一起的动作、人物和环境拆开。出现偏差时,也能按分工检查对应参考是否写清楚。

    先确认14秒动作参考已经就绪

    起始节点标题为“牛来受了伤”,画面尺寸显示为1920×1080。其下方是“深度视频-牛来受了伤”节点;读取期间会显示“读取视频轨道中”,完成后才出现可播放结果。

    深度视频节点显示1024×576、总长14秒,预览中保留了主体和环境的灰度层次。

    动物舞蹈原片与14秒深度视频节点

    原始彩色视频位于上方,完成读取的黑白深度视频位于下方。

    黑白预览不是目标成片的视觉风格。在这套设置中,它被指定为视频1,并且只负责提供舞蹈动作参考。

    人物图和场景图各管一件事

    角色节点包含人物近景以及正面、侧面、背面视图;场景节点则是一张城市广场图片。两者与深度视频分别存在,便于在生成面板中单独引用。

    画布左侧同时保留人物四视图和城市广场图,两类素材的身份清楚分开。

    人物外观、舞蹈参考和背景环境分别保留在独立节点中。

    准备生成时,角色图不负责场景,场景图也不负责动作。先把三类素材的用途分清,再核对提示词中的引用编号。

    提示词主动排除原片身份

    生成面板使用的提示词是:

    生成一段女生跳舞的视频,人物只参考@图1,背景环境只使用@图2;视频参考:@视频1只参考角色的舞蹈动作,不要参考它的黑白画面、人物身份和背景场景。

    这里最关键的不是“女生跳舞”几个字,而是后半句对参考范围的限制。图1锁定人物,图2限定环境,视频1只承接动作,同时排除原片的动物身份、黑白画面和山地背景。

    生成面板中图1、图2和视频1均处于引用状态,右侧节点显示正在生成。

    生成面板中的三项引用、提示词和Seedance参数

    图1、图2和视频1已被提示词分别用于人物、背景和舞蹈动作。

    底部参数栏显示Seedance2.5 VIP、9:16、480p和14秒。正式发起任务前,应再次核对引用编号,避免图1、图2与视频1错位。

    如何验收

    按当前画布关系,可以依次核对:

    1. 原始舞蹈片段与对应深度视频都已出现,深度视频能够播放14秒。
    2. 人物四视图与城市广场图分别位于独立节点。
    3. 生成面板引用图1、图2和视频1,并在提示词中写清各自职责。
    4. 参数保持9:16、480p和14秒,模型栏显示Seedance2.5 VIP。
    5. 生成节点完成后,打开14秒结果并从头播放。

    如果生成后仍保留动物外形或山地背景,应先返回提示词和引用编号,检查人物、背景、动作三项是否发生混用。

    完整播放时重点检查:

    • 开头、中段和结尾的人物脸部、发型与服装是否一致;
    • 手臂、手指、腿部和身体转向是否出现变形或跳变;
    • 城市广场的地面、建筑和天空是否连续;
    • 需要声音时,音轨是否存在且与画面相符。

    关于补足深度视频复刻动作的基础操作,可以阅读:

    其他参考文档

  • 怎么丰富AI人物的微表情?3个节点立刻生成自然感视频

    怎么丰富AI人物的微表情?3个节点立刻生成自然感视频

    AI短剧最难的是什么?不是生成一个好看的角色,而是让这个角色有情绪、有细节、有灵魂。

    过去一年,AI视频生成技术突飞猛进——从Wav2Lip只能对齐口型,到Sonic能自动生成微笑、皱眉、眨眼等协同微表情;从可灵AI的“表情锚点”支持AU参数匹配,到Seedance 2.0实现秒级情绪强度控制。工具越来越强,但很多人还是做不出自然感——不是因为模型不行,而是不知道在哪个环节、用哪个节点去控制微表情。

    这篇文章,我把复杂的微表情控制拆解成3个核心节点:情绪强度节点 → 动作因果节点 → 时间顺序节点。无论你用哪种模型,只要在这三个节点上卡准参数,就能让AI人物立刻拥有“活人感”。以下是每个节点的具体操作和提示词模板——

    自然感人物微表情工作流总览

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    微表情效果由三类信息共同决定

    画布总览同时保留了三张人物候选图、一条完整情绪文本和对应的生成节点。

    千鹿AI画布中的人物候选图和微表情文本节点

    人物候选图、完整情绪文本与生成节点集中在同一画布中。

    最终视频节点的引用文案写明“人物是@图1”,情绪变化则按照“@文本1”执行。因此,复现时需要先确定唯一的人物参考,再确定最终使用的情绪文本。

    这种分工也方便返工:脸部、发型或服装发生偏移时,先检查人物参考;情绪节奏不对时,返回文本节点调整时间轴,不必同时改动所有内容。

    先把情绪变化写成可执行时间轴

    生成文本节点中,人物图与已有文本分别以图1和文本1被引用。

    生成文本节点引用图1和文本1整理10秒情绪提示词

    节点指令要求根据人物图和已有文本重新生成10秒卖萌情绪提示词。

    节点中使用的指令是:

    参考这个人物@图1,根据这个@文本1,重新帮我生成一条10S的卖萌完整情绪提示词

    这里的图1负责人物一致性,文本1负责提供已有的情绪和动作要求。生成结果先锁定“9:16竖屏、约10秒、固定机位、超近距离面部特写”,再按时间拆分表演。

    前半段时间轴依次写明惊讶、低头和重新抬眼三个变化。

    0至6秒的惊讶低头和委屈微表情时间轴

    前6秒依次描述正视镜头、低下视线和再次抬眼。

    可以按画面中的顺序整理:

    1. 0—2秒:人物正视镜头,眼睛微微睁大,嘴唇轻轻张开,呈现轻微惊讶和不知所措;呼吸自然,眨眼一次,头部基本不动。
    2. 2—4秒:视线缓慢下移,嘴唇逐渐闭合,神情转为失落和委屈,眉毛轻微向内收紧。
    3. 4—6秒:再次缓慢抬眼看向镜头,眉心轻轻皱起,眼神出现明显委屈感,眼睛表面形成湿润水光。

    后半段继续写明湿润眼神、手托下巴和忍泪收束。

    6至10秒手托下巴和忍住眼泪的微表情时间轴

    后4秒加入手托下巴、眼眶泛红和微微抬眼。

    1. 6—8秒:一只手从画面右下方缓慢进入,轻托人物下巴和右侧脸颊;人物继续看着镜头,眼神变得脆弱。
    2. 8—10秒:保持手托下巴,眼眶泛红湿润,出现少量积泪;人物微微抬眼直视镜头,嘴唇紧闭,以想哭却忍住的表情结束。

    文本末尾还限制了明显摇镜和快速运镜,只保留轻微自然推进,并强调眨眼、瞳孔移动、眉毛变化、嘴角细微变化、呼吸和头部毫米级移动。这样比只写“变得委屈”更容易控制表演过程。

    人物图和情绪文本在视频节点收口

    最终视频节点显示 Seedance 2.5、9:16、480p 和10秒设置。

    Seedance 2.5视频节点中的人物图文本引用和10秒参数

    视频节点引用图1与文本1,并显示竖屏、480p和10秒参数。

    视频节点中的执行指令保持简短:

    严格按照@文本1生成视频,人物是@图1

    提交前核对四项内容:

    • 人物引用是否为最终选定的图1;
    • 情绪引用是否为已经整理完成的文本1;
    • 模型是否为 Seedance 2.5;
    • 比例、清晰度和时长是否分别为9:16、480p和10秒。

    本例的结果节点已经出现可打开的预览画面。如果需要替换人物,只改图1;如果要调整委屈程度、手部入镜时间或结尾表情,则先修改文本1中的对应时间段。

    怎样判断这条视频能不能交付?

    从00:00播放到00:10,重点检查以下内容:

    1. 人物脸型、眼睛、发饰、发型和粉色服装是否持续接近参考图;
    2. 表情是否按“惊讶—低头—委屈—眼神湿润—手托下巴—忍泪”自然推进;
    3. 手部进入画面时是否出现手指异常、脸颊拉扯或突然跳变;
    4. 镜头是否保持稳定,没有与提示词冲突的明显摇晃或快速运动;
    5. 如果结果包含声音,试听是否存在杂音、缺失或与画面不符的内容。

    只看到最后一个定格画面,不能确认手托下巴动作是否自然,也不能确认整段人物一致性和声音状态。完整播放通过后,才能进入下载或发布环节。

    常见问题

    为什么先生成分段文本,不直接写“人物变得委屈”?

    “人物变得委屈”没有说明变化顺序和时间。分段文本把视线、眉毛、嘴唇、眼眶和手部动作分配到0—10秒,视频节点获得的执行条件更明确,出现偏差时也能定位需要修改的时间段。

    人物候选图越多,视频中的人物就越稳定吗?

    本例画布中保留了三张人物候选图,但最终节点只把图1指定为人物参考。候选图用于比较和选择,不能据此认定同时引用更多图片一定会提高稳定性。

    看到结果预览就代表10秒视频已经验收通过吗?

    不代表。预览画面只能证明结果已经出现。动态连续性、手部动作、人物一致性和声音都需要完整播放后判断。

    继续细化人物表演

    如果眼神湿润、眉心收紧或手托下巴的变化还不够自然,可以继续阅读怎么写人物微表情提示词,1套提示词提升AI演技,进一步拆分眼神、眉毛、嘴唇和呼吸的细节。

  • 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。

  • 怎么写人物微表情提示词,1套提示词提升AI演技

    怎么写人物微表情提示词,1套提示词提升AI演技

    真实表情是肌肉连续运动的结果,但现有技术常将其处理成独立帧的拼接。这导致生成的微表情缺乏平滑连贯的过渡,常出现表情强度突变、面部特征运动不一致等不自然的“跳变”。

    一套合适的提示词,能够最大程度上减少此类情况的发生,尽可能跨模态语义对齐不准的问题。

    五段人物微表情视频与背景音乐合成后的22秒预览

    五个视频槽和音频1已经进入合成节点,输出区显示22秒竖屏预览。

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    22秒结果由哪三层组成?

    这套画布可以拆成三层:人物参考负责统一形象,表情节点分别控制动作,音视频合成节点负责排列片段并加入背景音乐。

    三个层级中,最容易出问题的是表情节点。只替换“忍笑”“宠溺”一类情绪词,通常不足以控制变化幅度;眉眼、嘴角、头部、镜头和声音要求需要一起写清楚。

    共用人物参考,先把分支关系排清楚

    在起点处选择符合你需求的模特图,本案例的初始点可见一张浅色古装人物图和一张紫衣人物图,紫衣图承担后续片段的共同形象参考。

    画布中的两张古装人物图片节点与图像提示面板

    两张人物图已经位于画布节点中,下方同时显示图像提示面板。

    紫衣人物节点向右分出五个竖屏片段,节点标题用于区分不同表情方向。

    紫衣人物参考节点分向五个微表情视频节点

    共同人物参考与五个竖屏表情节点的分支关系已经排开。

    如果从空白项目开始,还需要按实际入口补上添加图片节点、建立视频节点和连接参考关系的操作。人物图已经在节点中时,不必反复更换参考,先确保各分支都指向同一形象源。

    表情不是换一个词,动作幅度也要跟着改

    一条可执行的微表情提示,可以按“情绪目标—局部肌肉—头部幅度—镜头与光线—稳定性—声音”组织。以忍笑为例,可把核心动作收窄为:嘴角压住上扬趋势但仍有轻微泄露,眼睛弯起并出现笑纹,头部只保留由憋笑产生的细微抖动;镜头保持近景、浅景深和连续拍摄。

    忍笑节点显示 Seedance2.0、9:16、720p、4s,并保留声音图标。

    忍笑视频节点的预览、提示词和Seedance2.0参数

    忍笑节点把人物预览、动作提示、模型、画幅和4秒时长集中在同一面板。

    这类提示词要限制变化范围。动作过大时,忍笑容易变成夸张大笑;只写“轻微变化”又可能缺少具体控制点。提示中已经出现连续镜头、无剪切、无镜头移动等约束,可以继续保留。

    模型与时长不能整批照抄

    模型菜单中能看到 Seedance2.0 mini、Seedance2.0 fast、Seedance2.0、Kling o3 与 Vidu Q3 turbo 等选项。千鹿AI画布部署了包括最近新上线的seedance2.5在内的多种模型,可以自行选择符合你需求的使用。

    视频节点模型菜单中的Seedance2.0及其他候选模型

    模型下拉菜单列出了Seedance2.0系列及其他视频模型。模型时事更新添加,也支持接入自己的模型。算力价格约为官方的三六折。

    已经展开的两个节点参数并不完全相同:

    两个视频节点的参数对比
    宠溺视频节点的表情提示词与5秒生成参数

    宠溺节点使用单独的动作描述,并把片段时长设为5秒。

    批量制作时应逐个打开节点核对时长,不要默认五段都使用4秒,可以直接选择最符合你需求的参数。如果还不熟悉图片节点与视频节点的基本搭建,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。

    五段视频进入合成节点后,再补背景音乐

    音视频合成节点内已经排列视频1到视频5,音频槽此时仍为空。

    音视频合成节点已排列五段视频但尚未加入音频

    按成片顺序放好五段视频后,再把bgm.wav放入音频槽。加入音频后,合成节点出现720×1280、0:22的预览;操作面板中的合成模式显示为“拉伸铺满”。

    片段时长和音乐时长不一致时,要重点检查拉伸是否造成画面变形、节奏拖慢或声音提前结束。提交合成并不等于通过验收,输出出现后仍需从头播放到结尾。

    复用或交付前,按下面五项收口:

    1. 五段视频的排列顺序符合预期;
    2. 每种表情有可辨认的差异,人物五官保持稳定;
    3. 22秒预览能够从头到尾正常播放;
    4. 背景音乐可听,画面没有因拉伸出现明显变形;
    5. 模板保存后能够重新找到,节点与连接关系没有缺失。

    常见问题

    Seedance2.0 mini或fast可以直接替换Seedance2.0吗?

    模型菜单中确实列出了这些选项,但没有相同参考图、相同提示词和相同时长下的对比结果。需要替换时,先复制一个表情节点做小样,对照人物五官稳定性、动作幅度和画面闪烁情况。

    合成节点出现0:22,是否代表声音和画面都合格?

    不是。0:22只能说明预览时长已经出现,不能单独证明背景音乐可听、五段顺序正确、表情连续或画面没有变形。完整播放一次才是交付前的必要检查。

    每个表情都要设置成4秒吗?

    不需要。已经展开的忍笑节点是4秒,宠溺节点是5秒。时长应服从动作量和最终节奏,合成前再核对五段总长度与背景音乐长度。

  • 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。

    立即使用千鹿AI画布:【点击进入使用】;

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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。

  • 怎么用Codex生成图片或视频?接入千鹿Skill:安装指令到视频提示词1站式搞定

    怎么用Codex生成图片或视频?接入千鹿Skill:安装指令到视频提示词1站式搞定

    给 Codex 接入视频生成 Skill,本质上是将 AI 的理解能力与专业的视频制作能力相结合,将一项原本复杂、分散、高门槛的工作,变成了一种集成、高效、可复用的自动化流程。Skill 封装了专业的视频制作经验,固化了从选题、文案、分镜到成片和数据复盘的一整套标准化生产线。

    千鹿CLI  Skill 内置了发布前的质量校验环节,确保成品达到可用标准,而不是生成一个粗糙的初稿就结束。部署了包括seedance2.5、MiniMax H3在内的多种大模型,且价格相当于官网三六折。

    立即使用千鹿AI画布:【点击进入使用】;

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    安装千鹿CLI Skills

    打开千鹿Skill GitHub仓库,在 README 中找到“在 Agent 中安装千鹿Skill”。这一段给出了可以直接交给 Claude、Codex、Cascade 等 Agent 的安装请求。

    或者打开官方网址,无需寻找立即体验:打开千鹿 CLI Skills 页面

    README 的“在 Agent 中安装千鹿Skill”区域给出了一条可复制的安装指令。

    千鹿Skill仓库README中的Agent安装指令

    README 同时展示了安装入口和仓库中的主要文件目录。

    安装请求中的仓库地址应与页面保持一致:

    帮我安装这个 Agent Skill: https://github.com/hkstarry2019-hue/QianluSkill.git

    如果仓库后续更新,以当时 README 展示的指令为准。

    把仓库指令交给 Agent

    将整句安装请求放入 Agent 对话框,发送前检查 GitHub 地址是否完整,避免漏掉仓库名或 .git 后缀。

    输入框中已经出现带 GitHub 地址的完整安装请求。

    Agent输入框中的千鹿Skill安装请求

    发送后应等待 Agent 给出明确的安装或可调用回复。若页面只是进入思考状态、重复显示请求,或者没有出现可使用的 Skill 信息,先不要进入后续生成环节。

    Qianlu CLI 如何接住参考图?

    准备调用时,在输入框键入 /qian。候选区域出现 Qianlu CLI 后,先核对参考图缩略图是否与目标人物一致。

    对话框里已经显示 Qianlu CLI、参考图缩略图和 /qian 输入。

    Qianlu CLI入口和对话框中的人物参考图

    这里需要确认图片内容,而不是重复描述图片如何进入对话框。如果从空白会话开始,仍需按当时界面的图片选择方式准备参考图,再回到输入区检查缩略图。

    分段任务文本需要注意什么

    任务文本把画面拆成四个连续时间段,并为每段安排人物动作、扑克牌运动、镜头和光效。

    任务文本按 0—2 秒、2—5 秒、5—9 秒和 9—12 秒组织镜头动作。

    Qianlu CLI对话框中的四段式视频任务文本

    任务文本包含总时长、分段动作、镜头、声音及输出规格。

    可以按下面的顺序核对:

    • 0—2 秒:超低机位接近人物,人物坐在散落的扑克牌之间,并说出“来玩一局吗?”;
    • 2—5 秒:人物弹出扑克牌,卡牌冲向镜头并进入慢动作;
    • 5—9 秒:人物起身张开双臂,扑克牌形成旋转风暴,镜头环绕上升;
    • 9—12 秒:卡牌带着发光轨迹向外射出,镜头快速拉远并以人物特写定格。

    任务开头写有“8K电影质感”,末尾的输出要求则写着 Seedance2.5、9:16、720P、12 秒和配音音效。这里“8K电影质感”为画面风格描述;真实输出分辨率仍要以生成任务中的参数为准,可以根据自己的需求进行改动。

    先看状态再验收成片

    发送前再检查一次时间是否连续、参考图编号是否一致、人物动作能否衔接,以及模型、比例、分辨率、时长和声音要求有没有互相冲突。

    发送后,页面显示“已处理 8 秒”和“正在思考”。

    Agent发送任务后的正在思考状态

    任务文本已经进入对话记录,Agent仍在处理。

    视频生成后,画面样例可以帮助检查构图方向,例如人物是否保持黑色长裙造型、低机位是否成立,以及扑克牌有没有形成围绕主体的空间层次。

    单帧不能代替成片验收。慢动作、360°环绕、卡牌轨迹、台词、配乐和音效,都要在可播放文件中从头到尾检查。

    完成这套操作后,按这三点决定能否交付:

    1. Agent 明确返回千鹿Skill已经安装或可以调用;
    2. 真实生成任务出现可识别的任务状态、编号或结果回传;
    3. 可播放文件能够从头到尾打开,时长、画幅、人物动作、卡牌运动、台词和声音均符合任务要求。

    三项没有全部确认时,先把当前内容作为待确认的视频任务,不直接当成最终成片。

    常见问题

    安装请求已经出现在输入框,可以直接调用吗?

    还不能。输入框只能说明安装请求已经准备好;需要发送并等到 Agent 明确返回安装完成或可调用信息。

    参考图缩略图已经显示,还要重新上传吗?

    先检查缩略图是不是目标人物。当前对话已经显示参考图,但没有展示图片此前如何进入;从空白会话开始时,应按当时界面完成图片选择。

    提示词写着 Seedance2.5、9:16、720P 和 12 秒,是否等于视频已经生成?

    不等于。这些内容目前属于任务文本。只有生成任务返回成功状态,并且可播放文件中的时长、比例、动态和声音都通过检查,才算得到可交付结果。

    如果需要继续完成真实生成,可参考Codex接入千鹿CLI生成短视频的后续操作;使用 WorkBuddy 的读者可以查看千鹿CLI接入WorkBuddy的配置步骤;或者查看DeepSeek Harness怎么生成视频?4步实操,接入千鹿 Skill预览9秒特效短片补充DeepSeek Harness的入口与任务组织方式。