定速自行车穿城赴约

GPT Image 2 + Seedance 2.5都市运镜图生视频Seedance 2.5GPT Image 2慢动作跟拍34秒
这条提示词直接用 JSON 结构写:subject、scene、camera 分字段描述骑手穿城。结构化提示词和自然语言提示词的路线之争,这是结构派的样本,34 秒成片。
PROMPT · 视频提示词
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"video_generation": { "subject": { "character": "年轻都市男子,高平头渐变发型,山羊胡,颈部和手臂有纹身,银色圆环耳环,几何造型反光墨镜", "clothing": "白色米色拼色棒球夹克,袖子上印有'38'字样,黑色短裤,白色袜子", "vehicle": "哑光黑色死飞自行车" }, "scenes": [ "特写镜头:一只手拿着智能手机,屏幕上显示着一颗发光的红色爱心。", "角色啜饮一杯粉色冰饮,露出得意的笑容,随后跨上自行车。", "在阳光洒落的城市街道上快速骑行,动作凌厉,穿梭于车流之间。", "角色快速骑车冲下一段混凝土台阶。", "在拥挤的亚洲街头美食市场中高速穿行,撞到一名男子,导致面条以慢动作飞散。", "骑车冲上台阶并从土坡跳台腾空而起,背景是城市天际线。", "角色在一栋现代玻璃建筑前完美急停,一名女子正在那里等候。" ], "camera_work": "动感跟拍镜头,快节奏动作场面,食物飞溅瞬间辅以简短慢动作强调", "style": "超写实3D动画风格,电影级光影,色彩鲜艳,动态模糊", "render_settings": { "resolution": "8K", "quality": "电影级,高细节", "aesthetic": "好莱坞电影质感" } } }
✍️ 编辑解析

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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