PROMPT RADAR / VIDEO视频叙事

万物皆可 AI 视频化。😂 「牛来」+「网络热门图片」 互联网的梗,让 AI 再玩一遍!🔥 Seedance 2.5 Prompt 🔽 参

万物皆可 AI 视频化。😂 「牛来」+「网络热门图片」 互联网的梗,让 AI 再玩一遍!🔥 Seedance 2.5 Prompt 🔽 参考上传视频作为唯一动作、镜头节奏与剪辑参考,参考上传人物图片与橙色牛角色图片,生成一段 15秒、4:3横屏、真实街头喜剧短视频。 【素材绑定】 参考视频: 只参考其中的完整镜头顺序、人物站位、表情变化、回头动作、反应节奏、景别切换,以及后半段滑板角色的出现时间、移动轨迹和速度。 人物图片: 用于

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它为什么值得进入灵感库

这条内容值得留下的,不是表面的风格词,而是它提供了一条可以继续实验的画面路径。 把一段描述拆成起始状态、动作变化、镜头响应和结束画面,连续性比形容词更重要。

动作与镜头 Prompt

万物皆可 AI 视频化。😂 「牛来」+「网络热门图片」 互联网的梗,让 AI 再玩一遍!🔥 Seedance 2.5 Prompt 🔽 参考上传视频作为唯一动作、镜头节奏与剪辑参考,参考上传人物图片与橙色牛角色图片,生成一段 15秒、4:3横屏、真实街头喜剧短视频。 【素材绑定】 参考视频: 只参考其中的完整镜头顺序、人物站位、表情变化、回头动作、反应节奏、景别切换,以及后半段滑板角色的出现时间、移动轨迹和速度。 人物图片: 用于锁定前三位真人角色。 前景红衣黑发女性 中间蓝色格纹短袖男性 右侧浅蓝背心金发女性 三人的脸部、发型、服装、身材比例和整体外形始终保持一致。 橙色牛图片: 只用于后半段踩滑板出现的角色。 保持橙色毛发、牛头造型、圆润身体、黑色墨镜和整体角色外形一致。 【场景】 保持人物图片中的真实城市步行街环境。 白天自然光,街道两侧为浅色建筑,远处有自然行人虚化。 整体采用真实街拍摄影质感,浅景深,人物表情清晰自然。 【时间轴】 0.00–2.00秒 中景开场。 红衣女性从画面前方经过。 蓝格纹男性原本与右侧金发女性站在一起,随后注意到经过的红衣女性,视线先移动,头部和上半身自然跟着转过去。 金发女性察觉男生的视线,开始露出疑惑和不满。 动作节奏严格参考上传视频。 2.00–5.00秒 快速切换人物近景。 依次表现红衣女性自然经过、男生继续回头观看,以及金发女性越来越明显的不爽反应。 重点表现眼神、头部转动、嘴角和眉头变化。 镜头保持参考视频中的短促硬切节奏。 5.00–7.50秒 继续在人男与两位女性的近景之间快速切换。 男生逐渐意识到身旁金发女性正在盯着自己,表情从自然欣赏转为轻微尴尬。 金发女性保持明显质疑、不可思议的表情。 7.50–10.20秒 男生与金发女性继续产生短暂眼神互动。 男生开始收回视线并调整表情。 镜头节奏逐渐为后面的反转做铺垫。 10.20–13.50秒 硬切到街道远处。 橙色墨镜牛第一次出现。 它双脚稳定站在一块小型滑板上,从街道远处正对镜头快速滑来。 角色最开始在画面中很小,随后随着滑板持续向镜头方向移动而自然变大。 身体保持圆润稳定,两只手自然垂在身体两侧,墨镜始终戴在脸上。 滑板轮子真实转动,角色身体随着滑行产生轻微自然重心变化。 整个移动轨迹与速度严格参考上传视频中的滑板角色。 13.50–15.00秒 滑板牛快速靠近后立即硬切回蓝格纹男性的正面近景。 男生明显注意到突然出现的滑板牛。 眼睛先看向滑板牛方向,随后头部轻微转动,表情从疑惑迅速变成惊讶和愣住。 最后保持这个反应结束视频。 【剪辑】 严格复现参考视频的: 三人关系建立 → 连续人物反应特写 → 短暂停顿 → 滑板角色突然出现 → 男生最终反应。 全部使用直接硬切。 人物表演采用自然真实速度,节奏清楚、利落、干脆。
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不要一次改完所有变量

用 Seedance 复刻时,建议先单独生成稳定首帧,再把动作拆成“开始、变化、收束”三段;每段只保留一个主要运动。

  1. 主体:万物皆可 AI 视频化。😂 「牛来」+「网络热门图片」 互联网的梗,让 AI 再玩一遍!🔥 Seedance 2.5 Prompt 🔽 参考上传视频作为唯一动作、镜头节奏与剪辑参考,参考上传人物图片与橙色牛角色图片,生成一段 15秒、4:3横屏、真实街头喜剧短视频。 【素材绑定】 参考视频: 只参考其中的完整镜头顺序、人物站位、表情变化、回头动作、反应节奏、景别切换,以及后半段滑板角色的出现时间、移动轨迹和速度。 人物图片: 用于
  2. 视觉方向:实时 AI 视频案例;查看原帖媒体与作者说明
  3. 镜头与构图:按原帖镜头流程执行;查看原帖媒体与工作流
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负向约束

保留原作者方法与归属;复刻时避免水印、低清、畸变、主体漂移和无关文字。

模型建议

Seedance / Veo / Kling。先用原始 Prompt 建立基准结果,再根据模型对自然语言、镜头运动或文字排版的能力做局部改写。

来源与编辑原则

保留作者,也保留判断。

本页收录公开案例并提供中文索引、结构化拆解和复刻建议,不冒充原作者作品,也不替代原帖上下文。

作者:小宇Chengzi · 收录于 2026年8月21日

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