定速自行車穿城赴約

GPT Image 2 + Seedance 2.5都市運鏡圖生影片Seedance 2.5GPT Image 2慢動作跟拍34秒
這條提示詞直接用JSON結構來寫:subject、scene、camera分欄位描述騎士穿城。結構化提示詞和自然語言提示詞的路線之爭,這是結構派的範例,34秒成片。
PROMPT · 视频提示词
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"video_generation": { "subject": { "character": "年輕都會男子,高平頭漸層髮型,山羊鬍,頸部與手臂有刺青,銀色圓環耳環,幾何造型反光墨鏡", "clothing": "白色米色拼色棒球外套,袖子上印有'38'字樣,黑色短褲,白色襪子", "vehicle": "霧黑色死飛腳踏車" }, "scenes": [ "特寫鏡頭:一隻手拿著智慧型手機,螢幕上顯示著一顆發光的紅色愛心。", "角色啜飲一杯粉紅色冰飲,露出得意的笑容,隨後跨上腳踏車。", "在陽光灑落的城市街道上快速騎行,動作凌厲,穿梭於車流之間。", "角色快速騎車衝下一段水泥階梯。", "在擁擠的亞洲街頭美食市場中高速穿行,撞到一名男子,導致麵條以慢動作飛散。", "騎車衝上階梯並從土坡跳台騰空而起,背景是城市天際線。", "角色在一棟現代玻璃建築前完美急停,一名女子正在那裡等候。" ], "camera_work": "動感跟拍鏡頭,快節奏動作場面,食物飛濺瞬間輔以簡短慢動作強調", "style": "超寫實3D動畫風格,電影級光影,色彩鮮豔,動態模糊", "render_settings": { "resolution": "8K", "quality": "電影級,高細節", "aesthetic": "好萊塢電影質感" } } }
✍️ 編輯解析

这条最值得注意的是它的书写格式本身——不是自然语言描述,而是直接一段JSON片段(subject/clothing/vehicle/scenes/camera_work/style/render_settings),而且开头缺了外层键名和左花括号,明显是从更大的结构化数据里截出来的一段,说明作者在用接近API调用的方式驱动模型,把人物设定、场景列表、镜头语言和渲染参数当成独立字段分别填写,而不是揉成一段话。七个scenes条目本身极其电影化——从爱心notification到跳伞台阶再到闯入夜市撞飞面条,动作场景按镜头顺序编号排列,跟前面几条中文长词的分镜写法本质相通,只是外壳换成了程序员更熟悉的键值对结构,这提示GPT Image 2 + Seedance 2.5这套组合可能同时支持结构化JSON输入和自然语言输入两种解析路径。

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