东京雨夜飙车 · Context-IR 同轴对比

MiniMax H3汽车动作工作流雨景15秒
同一段 15 秒雨夜飙车提示词,原始版直出 2K 与 Context-IR 改写版超分后的同轴对比:20 个景别切换加落水慢动作,是提示词改写工具的实测样本。
PROMPT · 原始视频提示词
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这段15秒飙车视频的原始提示词如下: 这是一部好莱坞动作片电影片断,是都市汽车飙车的电影,时间是雨后,晚上,地点在东京街头,两辆车在街头追逐,最后,在东京桥上,后面的橙色跑车把前面那辆黑色的奔驰撞下桥,黑色车落水,橙色车成功开远,15秒时间要有20个景别镜头切换,落水时要有慢动作 用了Context-IR后,生成了一段新的提示词,我放在评论区。原始提示词我直接生成了2K,用Context-IR这段视频我先生成768P后进行官方版的超分,两段视频我进行了同轴对比,你认为哪个更好?0:08 / 0:
✍️ 编辑解析

这条其实不是标准视频提示词,而是一条原始提示词对比Context-IR处理效果的讨论帖,本体信息量很薄,只给了一句概括——东京雨夜追车、撞车坠河、二十个景别切换,真正的关键词密度和结构细节被作者甩进了评论区,单独拎出来看是不完整的。放在MiniMax H3上做对比也说得通,这类模型对提示词精炼度敏感,作者想验证的是人工精修的短提示词能不能打过工具预处理再超分的路径,属于工作流实验记录而非纯创作提示词。

想要更强的画面控制?编辑扩写参考版(非原词,仅供借鉴):
好莱坞动作片质感的都市夜间飙车片段,时长15秒。雨后东京街头,路面反光如镜,霓虹灯在积水中碎成光斑。黑色奔驰在前,橙色跑车在后,高速追逐中轮胎甩起水雾,二十个不同景别镜头快速切换——低角度贴地跟拍、车内反打、俯拍航拍轮番出现,剪辑干脆不拖沓。高潮落在东京跨江大桥,橙色跑车侧撞逼停黑色奔驰,奔驰被撞出护栏坠入江中,此刻切入慢动作,水花四溅、车身翻滚、玻璃碎裂逐帧可见,声音短暂抽离制造悬浮感。橙色跑车不作停留,加速驶离桥面,尾灯没入雨夜街道尽头,画面恢复正常速率收尾。
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