第一部AI短片:一套可执行的分步流程
从一句话概念、剧本、分镜表、测试镜头、分批生成,到剪辑、声音与可投递电影节的导出:一条走通首部AI短片全流程的可行路线,面向两三分钟、一两个角色的第一部作品,附各阶段交付物。
最佳实践
面向电影级AI图像与视频的提示词语法:一次一个镜头、四个槽位、肯定式表述、参考图与可复用的提示词日志,并说明每种做法真正奏效的原因与边界,避开最常见的失败模式。

为电影写提示词不是作文比赛。它是用文字做的镜头设计,而大部分功夫在于判断什么该被写进提示词。两种失败模式造成了大多数令人失望的生成结果:一种描述了某种感觉,却只字不提摄影机;另一种描述了整个场景,包括参考图里已经可见的一切,直到模型没有任何活动余地。可用的提示词位于两者之间。它点明一个主体、一个动作、一个摄影机和一个光线,然后就停手。
每一次生成都应当对应一个你打算剪进片子的镜头。Runway 的 Gen-4 视频指南描述的是五秒和十秒的片段,并建议把每个片段规划为一个场景,而不是压缩的序列。这不是要绕开的限制,而是一种能提升影片的纪律。如果一个镜头需要三个独立的动作,那它大概是三个镜头。
用剪辑的词汇来写提示词。如果你说不出这个镜头对这场戏有什么用,再多的提示词细节也救不回来。
一条可靠的视频提示词有四个槽位,大致按这个顺序:
图像提示词的职责略有不同。Runway 的 Gen-4 图像指南把主体、场景、构图、光线、颜色、风格、对焦、角度、文字和情绪列为可用的元素,并指出更完整的句子换来更多控制,而简短提示词换来更多变化。两者都没有错。关键在于你知道自己正在选哪一个。
当生成从一张输入图开始时,用文字复述这张图往往会削弱运动:模型收到了两遍相同的信息,于是变得谨慎。Runway 的指引对此说得很直接——用文本提示词描述应该动什么,并用“主体”或“她”这类笼统说法来指代已有的元素。把详细的描述留给你想添加或改变的部分。
这也是为什么最好的运动提示词都很克制。“她把头转向窗户,然后低下头”通常胜过一句试图编排出六秒表演的话。你在导演一个手势,不是一场戏。
在多数现行模型里,否定式表述是个陷阱。Runway 的指南指出 Gen-4 的图像或视频不支持负向提示词,而且描述不该出现的东西可能产生相反的结果。“不要有摄影机运动”是糟糕的指令;“摄影机固定,主体保持静止”是好的。“一个没有头发的男人”要写成“一个秃头男人”。
实用规则是:提示词里的每一句话都应当描述画面中可见的东西。如果一句话只描述某种缺席,就把它改写为某种在场。
一致性来自参考与重复,而不是更长的描述。当前的参考系统可以让一个角色在光线与场景变化中保持一致,Runway 的 References 指南建议以一张干净、均匀受光、表情中性的图像作为基底,并允许每次生成最多使用三张参考图。用一张参考图管人物,一张管地点,一张管调色,并让它们在全片保持一致。
同时保留一份文字版角色设定:年龄段、体型、发型、服装、两三个辨识特征。当一条镜头跑偏时,先拿它和设定表对照,再去怪模型。跑偏通常是因为提示词悄悄变了。
每一条通过的镜头都应当可以重建。记录模型与版本、参数、参考图、确切的提示词,再加一行说明这次相对上一次改了什么。这会把提示词从老虎机变成一个有记忆的流程。
一次只改一个变量。如果你同时改摄影机、光线和服装,从结果里学到的只有自己喜不喜欢。同样的逻辑适用于批量生成:让变体只在一个维度上不同,这样比较才是诚实的。
一条提示词可以产出漂亮的镜头,却在剪辑里毫无用处。防范的办法是:按剪辑需要的东西来写提示词——一个入场、一个离场、一个眼神、一次揭示、一个反应。在片段内开始并结束的运动,比在片段停止时仍在加速的运动更容易剪。静态镜头是可以做到的,但需要明确地要求并反复强化,因为模型天生就爱动。
如果一个镜头反复失败,不要一直重抽同一条提示词。改三样东西中的一样:提示词(把动作写得更具体)、参考图(把身份做得更强),或者镜头本身(剪掉它,或一分为二)。第三个选项是大多数创作者会忘记的,而它通常最快。当提示词这一环走通了,剩下的工作流见首部短片分步指南;当它没走通,AI视频生成技巧覆盖了常见的补救办法。无论哪种情况,都要让提示词短到你能对一个演员说出口,并且他能听懂这个镜头。