AI 视频提示词指南：7 个实测有效的优化技巧
大多数 AI 视频提示词的失败并不是因为缺乏想象力。而是源于那些在文生图时有效、但在模型需要在同一剪辑中处理运动、时序、运镜、主体一致性以及音频时失效的旧习惯。
本篇 AI 视频提示词指南聚焦于现代视频生成的七个实用优化技巧。这些建议专为创作者目前在 PixVerse 上可对比体验的模型设计，包括 Seedance 2.0、HappyHorse 1.0、PixVerse V6、PixVerse C1、Kling O3 以及 Kling 3.0。它们同样广泛适用于其他 AI 视频生成器，因为常见失败点是一致的：提示词过载、模糊的风格标签、冲突的运镜指令、虚假的负向提示词、导致画面抖动的速度词汇、参考图特征漂移以及笼统的画质形容词。
优化的目标并不是让每条提示词变得更短或更具技术性，而是让每一个指令都能发挥实际作用。一条高质量的文生视频提示词会首先告知模型核心要素，提供单一清晰的运动轨迹，维护主体一致性，并使用具体明确的视觉语言而非宽泛的审美词汇。
如果您在撰写运动提示词前需要先生成静止图像，可以从 GPT Image 2 提示词指南开始，然后将确认的画面导入 PixVerse 图生视频中，并搭配独立的运动提示词。
我们如何测试这些 AI 视频提示词
在本文中，我们在 PixVerse 中使用相同的基准视频生成配置测试了所有七个提示词案例，并为每个剪辑开启了音频。我们的目的不是推崇某种特定模型的技巧，而是在保持测试环境一致的前提下，单独验证提示词结构。生成的源视频每个时长约为 5 秒；其中六个片段采用 1280x720 横屏输出，而参考图案例则采用 720x1280 竖屏输出。每个文件都包含音轨。
我们的评估基准更侧重于实际生产力而非排行榜分数。我们根据六项生产标准对每个视频进行了审查：
- 提示词遵循度： 视频片段是否准确执行了核心指令？
- 运动控制： 主要动作是否清晰易读，没有抖动或画面崩溃？
- 主体一致性： 产品、人物或物体是否保持其形态与特征？
- 运镜稳定性： 指定的摄像机轨迹是否平稳顺畅？
- 音频就绪度： 提示词是否为模型提供了可用的声音线索？
- 成片可用性： 该片段能否直接用于博客、广告初稿、提案演示或教程中，且不会给观众带来困惑？
这些规则被提炼为跨模型的经验法则，因为当前大多数 AI 视频生成器面临相同的挑战：时间漂移、模糊的运动、不稳定的摄像机路径以及互相冲突的主体指令。
了解更多模型背景，请参阅我们的 Seedance 2.0 评测、HappyHorse 1.0 与 Seedance 2.0 对比以及 PixVerse 上的 Kling O3 与 Kling 3.0。
技巧 1：更长的提示词往往导致更差的输出，而非更好
较长的提示词往往让人感觉更有保障，因为它似乎提供了更多细节。但在实际应用中，过长的 AI 视频提示词常常会稀释核心指令。第一句话对画面控制起着最大作用，而后面的细节容易变成互相竞争的弱建议。
常见误区：认为 200 词的提示词掌控力更强
反面示例：
Video prompt: A luxury perfume bottle in an elegant studio, beautiful lighting, cinematic reflections, premium commercial look, expensive materials, soft particles, smooth motion, refined atmosphere, high quality, delicate texture, a dramatic camera move, emotional storytelling, luxury brand energy, realistic glass, golden liquid, sparkling highlights, slow motion, elegant shadows, perfect composition, no distortion, no flicker, no bad anatomy, no messy background, no extra objects, professional video, viral ad style.
这个提示词看起来细节丰富，但大部分内容要么过于宽泛，要么互相重复。模型必须在产品运动、光影、风格、倒影、粒子、画质标签和否定句式之间做出权衡，导致核心指令被淹没。
为什么会失败
视频模型将文本作为一系列指令按顺序处理。核心动作越早出现且越清晰，模型就越容易在时序中维持它。这对于较长的剪辑尤为重要，因为时间连贯性对模型提出了更高要求。OpenAI 的 Sora 研究指出，视频模型在处理精确物理规律与因果关系时仍然面临挑战，因此在主要想法之后堆砌弱指令并不会自动带来更多控制。
提示词优化方案
采用 50-80 词的结构：
句 1：主体 + 动作 + 场景地点。
句 2：运镜 + 视觉风格。
句 3：约束条件。更佳示例：
Video prompt: A clear glass perfume bottle stands on black marble as warm rim light passes through golden liquid. The bottle makes a very small showcase turn, just enough to reveal a slight side edge, then settles back into a centered hero position. Slow macro push-in from label height to the cap, luxury studio product lighting, soft gold dust behind the bottle. End on a stable centered product frame, no text overlay, no extra objects. Audio: subtle glass movement, soft studio room tone.
真实提示词测试
测试设置：使用 PixVerse 进行视频生成，采用所有七个案例通用的基准配置。生成参数：5 秒，720p 分辨率，16:9 宽高比，开启音频以呈现细微的玻璃移动声与演播室底噪。本次测试重点检验：紧凑的提示词能否在不掩盖主要动作的前提下，保持产品外观、克制的运动、光照以及运镜控制。
在这个产品商业广告测试中，简洁清晰的提示词效果极佳，因为主要动作清晰明确：产品瓶子执行克制的展示性微转，同时镜头按照受控的商业运镜逐渐推进。瓶子始终保持居中，金色液体透过玻璃清晰可见，暖色背光营造出高级感，无需堆砌冗长的形容词列表。
关键启示：精炼并不意味着模糊。包含明确主体、单一克制动作、单一运镜和少量约束条件的紧凑提示词，往往远胜于充满零散偏好的冗长提示词。
技巧 2：“电影感（Cinematic）”几乎毫无用处
“电影感”是 AI 视频提示词中最常见的词汇之一，但它过于宽泛，难以产生可靠效果。它可能代表恐怖阴影、浪漫金光、纪录片写实风格、科幻迷雾，或是其他完全不相干的电影外观。
常见误区：将“电影感”当作画质开关
反面示例：
Video prompt: A retired detective walks through a rainy alley at night. Cinematic, professional, dramatic, movie quality.
这只给了模型一种情绪，而不是具体的画面外观。输出结果可能是暗调、明亮、黑色电影、手持晃动、光鲜或粗粝风格，令人难以捉摸。
为什么会失败
训练数据将“电影感”等泛化词汇与大量不同的视觉分布关联在一起。除非你指明实际的视觉语言——灯光布局、镜头质感、构图、摄像机运动轨迹、调色板或公认的导演风格提示，否则模型无法判断你具体想要哪种“电影感”。Runway 的 Gen-3 Alpha 研究强调了高度描述性且时序密集的提示文本，这证明具体的视觉语言胜过模糊的标签。
提示词优化方案
用具体的视觉线索替换“电影感”：
导演风格构图、灯光设置、镜头特性、宽高比或调色板。更佳示例：
Video prompt: A retired detective in a long dark coat walks through a rain-soaked alley at night. Slow push-in from wide shot to medium close-up, red and blue neon reflected on wet cobblestones, one-point perspective down the alley, anamorphic 2.39:1 lens flare from practical neon signs, cigarette smoke crossing his face. Audio: rain on pavement, distant traffic, soft neon hum.
真实提示词测试
测试设置：使用 PixVerse 视频生成，采用七个案例通用的基准配置。生成参数：5 秒，720p 分辨率，16:9 宽高比，开启音频以呈现雨声和城市环境音。本次测试重点检验：具体的电影语言是否比泛泛的“电影感”带来更稳定的氛围。
雨中小巷的测试成功了，因为提示词指明了具体的电影视觉元素：雨水浸湿的鹅卵石、霓虹倒影、单点透视、缓慢推进运镜以及黑色电影灯光。侦探始终是视觉焦点，而小巷的纵深、湿润的地面与红蓝招牌营造出独特的氛围。片段具有电影质感，是因为提示词具体描述了画面的视觉构成，而不是依靠“电影感”这个词。
技巧 3：堆叠镜头运动会导致画面抖动
AI 视频模型能够跟随运镜指令，但在运动具有单一主导方向时更容易控制。堆叠多种镜头运动往往会导致抖动、偏移或意外的跳切。
常见误区：组合多个镜头运动方向
反面示例：
Video prompt: A miniature magnetic train travels through a glass terrarium city. Camera pushes in, pans left, orbits around the train, tilts up through the moss towers, and adds handheld shake.
这听起来像专业电影运镜，但在视频生成中会产生过多空间向量。模型可能会尝试按顺序执行它们，或者将其融合成不稳定的混乱运动。
为什么会失败
摄像机运动具有空间属性。推镜、平移、环绕、俯仰和手持晃动各自代表不同的运动向量。当多个向量叠加时，模型必须决定哪个占主导以及何时切换，极易在过渡点产生明显的画面晃动。Direct-a-Video 和 MotionCtrl 等研究系统将摄像机运动与物体运动解耦，支持了此处的实用规则：切勿让单个提示词同时承担五个摄像机运动向量。
提示词优化方案
使用一种主运镜加一个质感线索：
主运动：缓慢推进（slow push-in）。
质感：轻微手持感（slight handheld feel）。更佳示例：
Video prompt: A miniature magnetic train glides through a glass terrarium city on a laboratory table, passing moss towers, tiny windows, and beads of condensation on the glass walls. Camera: one smooth lateral tracking move parallel to the train, slight handheld texture only. Keep the train centered as the background slides past. Audio: soft electric hum, tiny rail vibration, water drops on glass, muffled room tone.
真实提示词测试
测试设置：使用 PixVerse 视频生成，基准配置一致。生成参数：5 秒，720p 分辨率，16:9 宽高比，开启音频。本次测试重点检验：单一的侧向跟拍运镜能否在背景产生运动的同时保持微小主体的清晰可读性。
这个案例非常典型，因为场景中充满了容易引起镜头混乱的元素：玻璃反射、微型建筑、冷凝水珠、移动的小火车和微距尺度。优化后的提示词仅给模型一个运镜向量，随后通过移动的背景营造视觉动感。在审查时，请注意火车是否始终居中、玻璃反射是否平稳，以及声音设计是否烘托了微缩世界的氛围。
生成的片段是这组测试中最清晰的示范之一。火车稳定地保持在画面下部，而长满苔藓的玻璃容器城市产生了视差与纵深感。因为提示词采用平滑的横向跟拍而不是堆叠推、摇、环绕和俯仰，画面充满动感而镜头毫不混乱。
技巧 4：视频模型没有所谓的“负向提示词”
许多创作者将 Stable Diffusion 的习惯带入了视频提示词，写下了类似“negative: jitter, bent limbs, flicker, deformation”的负向列表。在大多数 AI 视频生成器中，这并不是真正的负向提示词字段，它只是一段普通文本。
常见误区：在提示词中写入“Negative”指令
反面示例：
Video prompt: A watchmaker repairs a floating clockwork cube under a desk lamp. Negative: jitter, bad hands, bent fingers, flicker, deformation, broken gears, unstable lighting.
这可能会让成片质量更差，因为模型依然会读取“jitter”、“bent limbs”和“deformation”等词汇。提示词非但不能屏蔽这些概念，反而可能引入不良联想。
为什么会失败
除非界面提供了专用的负向提示词输入框，否则所有提示词文本通常都被当作正向指令对待。模型不会自动将“negative:”理解为排除项。如果你想要稳定性，请直接陈述所期望的稳定状态。
提示词优化方案
使用正向约束语句：
面部保持稳定（Face remains stable）。
肢体动作自然（Limbs move naturally）。
光照保持一致且无闪烁（Lighting remains consistent with no flicker）。
身体比例全程保持一致（Body proportions stay consistent throughout）。更佳示例：
Video prompt: A watchmaker uses brass tweezers to place one transparent gear inside a tiny floating clockwork cube under a warm desk lamp. Camera slowly pushes from the hands to the cube. Hands move naturally, the gear edges stay sharp, the cube remains centered, and the warm lamp light stays consistent with no flicker. Audio: brass tweezers click, tiny gear tick, quiet workshop room tone.
真实提示词测试
测试设置：使用 PixVerse 视频生成，基准配置一致。生成参数：5 秒，720p 分辨率，16:9 宽高比，开启音频以呈现细微机械声与工作坊环境音。本次测试重点检验：手部稳定性、物体边缘清晰度、光照连贯性，以及正向约束能否减少可见伪影。
这个案例直观地揭示了负向提示词的问题，因为手部、微型齿轮、透明边缘和暖光都极易产生伪影。更佳提示词没有列举不应发生的事情，而是明确陈述了理想状态：自然的手部、锐利的齿轮边缘、居中的立方体和稳定的灯光。
成片提供了清晰的观察点：在台灯下，镊子、透明立方体和齿轮细节层次分明。手部特写给模型带来了考验，但正向约束明确了目标行为。这比不慎重复“deformation”或“bad hands”的负向词列表有效得多。
技巧 5：“快速（Fast）”一词会降低成片质量
当你想体现速度感时，“Fast”看似非常有用，但它往往会导致视频模型产生不稳定运动。当提示词中已经包含复杂动作、镜头运动、粒子或多个主体时，问题尤为严重。
常见误区：要求所有元素都快速运动
反面示例：
Video prompt: A longboarder rides fast down a mountain road, fast camera, quick turns, fast motion blur, dynamic speed, intense action, rapid movement.
这创建了多个互相竞争的高速元素。模型必须同时让主体、摄像机、特效和时序快速变化，极易产生抖动和视觉崩塌。
为什么会失败
速度不仅是一种风格，更是一种时序要求。当多个元素同时加速时，模型必须在更大的运动压力下维护解剖结构、物体形状、运镜路径、背景连贯性以及特效时序。与其直接写“fast”，不如描述使速度可感知的具体物理特征。
提示词优化方案
用物理运动细节替换“fast”：
双脚有力蹬地。
每一步动作充分舒展。
双臂呈 90 度摆动。
动态模糊产生自背景，而非面部。更佳示例：
Video prompt: A downhill longboarder leans into a rain-slick mountain road curve, knees compressed, back hand hovering inches above the asphalt. Each wheel throws a thin spray of water outward as roadside reflectors stretch into soft background trails. Camera holds low beside the board in one steady tracking shot. Helmet and jacket remain stable. Audio: wheels humming, wet road hiss, wind pressure, one board carve.
真实提示词测试
测试设置：PixVerse 视频生成基准配置。生成参数：5 秒，720p 分辨率，16:9 宽高比，开启音频。本次测试重点检验：物理运动语言能否在不过载模型的情况下营造速度感。
该案例避开了“fast”一词，却生动地展现了速度：滑板倾斜、膝盖下压、轮子溅起水花、路边反光条拉成动感光轨。审查时请注意滑板运动员的解剖结构是否稳定、镜头是否保持低角度平稳跟拍，以及轮子与湿滑地面的声音是否在不造成画面崩溃的前提下营造出速度感。
结果通过物理细节传达了速度，而非依赖抽象的“fast”。低机位、湿滑路面倒影、紧凑的滑行姿态和飞溅的水雾共同让俯冲显得迅捷，同时保持了身体与滑板的清晰轮廓。这正是本技巧的核心：将速度描述为物理因果关系时，画面控制力最强。
技巧 6：重复描述参考图会导致主体特征漂移
在图生视频提示词中，不应重复上传图像中已经清晰可见的所有细节。如果图像中已经展示了一个聚光灯下的结构感黑色手提包，而提示词又用略微不同的词汇再次描述同一个包，模型就会收到关于同一主体的两套输入：图像与文本。两者之间的细微差异会导致特征漂移。
常见误区：再次描述参考图细节
反面示例（图生视频）：
Video prompt: A black leather handbag with a curved handle, silver clasp, structured body, stitched panels, and dark studio background sits under a dramatic spotlight.
如果这些细节已经存在于图像中，该提示词可能会引导模型对其进行重新诠释。成片可能会改变物体轮廓、材质、装饰细节甚至替换背景。
为什么会失败
参考图本身就是强有力的视觉指令。重新描述已有主体会创建第二个指令通道，且可能与实际像素不完全吻合。为了保护主体一致性，请将提示词集中在图像无法表达的内容上：运动和摄像机行为。
提示词优化方案
对于图生视频，让提示词专注于三件事：
运动指令、摄像机指令以及一项一致性规则。更佳示例：
Video prompt: Keep the reference object completely intact. Only add a gentle camera push-in from the current framing while a narrow highlight slowly travels across the visible surface. Preserve the exact silhouette, materials, decorative details, background, lighting direction, and composition from the reference image. Audio: soft display-room tone, faint glass resonance, subtle fabric rustle.
真实提示词测试
测试设置：PixVerse 视频生成基准配置。生成参数：5 秒，720p 分辨率，9:16 竖屏宽高比，图生视频，开启音频以呈现细微材质声与室内氛围。本次测试重点检验：以参考图为驱动的提示词能否在添加运镜和光影变化的同时保持产品形态一致。
该案例的前提是参考图已经定义了物体。提示词刻意避免重新描述颜色、形状、材质或装饰细节，也避免让模型去构想隐藏结构或内部组件。审查时，请注意手提包在镜头推进与高光扫过时，是否保持相同的轮廓、搭扣位置、手柄形状、皮革质感与暗色棚拍背景。如果模型改变了物体，说明提示词依然在与参考图竞争。
生成的片段克制而稳定，完美契合了这一原则：产品始终是主角，聚光灯延续了参考图的视觉语言，运动仅限于陈列风格的推进镜头而非形变。对于基于参考图的产品视频而言，平稳可靠往往远比大幅运动更有价值。
技巧 7：泛化品质词毫无效果
“amazing”、“beautiful”、“high quality”、“epic”和“professional”等词汇在 AI 视频提示词中屡见不鲜，但它们极少能提供可靠的控制。它们是与太多视觉分布关联的高频标签。
常见误区：在提示词中堆砌形容词
反面示例：
Video prompt: An amazing, beautiful, epic festival scene with high quality visuals, stunning motion, professional lighting, and perfect composition.
该提示词告诉模型成片应该“出色”，但没有指明在这个场景中“出色”究竟意味着什么。
为什么会失败
泛化品质词对应的是宽泛的概率分布。“Epic”可能代表广阔风景、战场、辉煌天空、宏大规模、厚重音乐、慢动作或奇幻铠甲。除非你将形容词替换为具体可见的事物，否则模型无法推断出你的确切意图。
提示词优化方案
将每个泛化形容词替换为具体的视觉线索：
导演风格构图。
灯光设置。
镜头规格。
调色板。
材质表现。更佳示例：
Video prompt: A night kite festival unfolds on a white salt flat covered by a thin mirror of water. Three translucent kites shaped like deep-sea creatures float overhead, blue-green bioluminescent ribs pulsing under the fabric. Low-angle slow push-in from ankle-height reflections to the nearest kite tail, 24mm wide-lens feel, cyan-magenta color contrast, lanterns along the horizon. Audio: fabric flutter, taut string vibration, shallow water footsteps, distant crowd murmur.
真实提示词测试
测试设置：PixVerse 视频生成基准配置。生成参数：5 秒，720p 分辨率，16:9 宽高比，开启音频以呈现布料抖动、脚步声与人群氛围。本次测试重点检验：具体的视觉线索是否比泛化品质词产生更强的风格一致性。
此案例用肉眼可见的细节替换了所有抽象品质词：盐滩倒影、半透明深海生物风筝、生物发光骨架、低机位视角、广角镜头质感、青红色彩对比以及地平线灯笼。审查时，请关注模型是否保持了独特视觉形态，而不是退化为平庸的节日场景。
成片准确还原了核心创意：带有蓝绿色发光骨架的半透明深海生物风筝。虽然摄像机角度略高于脚踝高度的预设，但整体视觉效果远优于单纯写“beautiful epic festival”，充分证明了具体名词、光影线索和色彩关系的价值。
额外提示词改写示例
以下两个改写案例综合运用了上述多个技巧。
模糊未来城市提示词
反面示例：
Video prompt: Make a cool cinematic AI video about a futuristic city. Make it beautiful, realistic, dramatic, high quality, and viral.
问题所在： 该提示词违反了技巧 2 和技巧 7。它依赖“cinematic”、“beautiful”、“dramatic”和“high quality”，却没有指出具体的镜头画面。没有主体、没有动作、没有摄像机路径、没有时间线，也没有定格画面。
修改后提示词：
Video prompt: A 6-second futuristic city reveal. Camera glides low above a rain-wet street with blue holographic signs reflected in the pavement. A single delivery drone passes close to the lens and rises toward a glass tower. Smooth forward tracking, cool blue palette, warm tower entrance light, soft rain, distant traffic, one drone pass-by.
动作过载提示词
反面示例：
Video prompt: A longboarder races fast down a mountain road, dodges traffic, jumps over a fallen tree, slides through sparks, cuts to a drone shot, cuts to a wheel close-up, cuts to a helmet reflection, then ends with a logo and fireworks, all in 5 seconds, fast camera, perfect sound.
问题所在： 该提示词违反了技巧 1、技巧 3、技巧 4 和技巧 5。它篇幅过长、动作堆叠、通过复杂的句式掺杂假想的排他条件，并在太多运动元素上套用“fast”。模型也许能生成一些动态感，但根本无法干净利落地完成镜头。
修改后提示词：
Video prompt: A downhill longboarder leans into a rain-slick mountain road curve, knees compressed, back hand hovering inches above the asphalt. Each wheel throws a thin spray of water outward as roadside reflectors stretch into soft background trails. Camera holds low beside the board in one steady tracking shot. Helmet and jacket remain stable. Audio: wheels humming, wet road hiss, wind pressure, one board carve.
即用型 AI 视频提示词模板
当你想快速获得良好的初次生成效果时，可以使用以下结构：
Video prompt: [主体] + [单一动作] + [场景地点]。[单一运镜] + [具体的风格、镜头、光影或构图]。[正向约束条件：哪些保持稳定、哪些应排除、是否需要音频]。
示例：
Video prompt: A ceramic coffee cup sits on a dark wooden table as steam rises in slow curls. Slow macro push-in, warm tungsten side light, shallow depth of field, quiet morning cafe background. Cup shape remains stable, no text overlay, audio includes soft room tone and faint spoon clink.
总结
优秀的 AI 视频提示词不是更长，而是更纯粹。优先交代主体、动作和地点；用具体的视觉线索取代“电影感”和空洞的品质词；保持单一运镜；摒弃伪负向提示词；用物理运动细节表现速度；在图生视频中不要重复描述参考图。
这些技巧在目前大多数主流 AI 视频生成器中都行之有效，因为它们针对的是视频生成中共存的薄弱环节：时序漂移、风格模糊、运镜抖动、主体不一致以及动作过载。PixVerse 的优势在于，创作者可以在 Seedance 2.0、HappyHorse 1.0、PixVerse V6、PixVerse C1、Kling O3 和 Kling 3.0 之间横向对比相同的提示词，而无需在不同工具之间切换重构工作流。
常见问题解答
什么是优秀的 AI 视频提示词？
优秀的 AI 视频提示词能为模型提供清晰明确的镜头构想：主体、动作、地点、单一运镜、直观的视觉风格线索以及少量的正向约束条件。“黑大理石上的玻璃香水瓶，缓慢展示性旋转，暖色轮廓光，稳定的倒影”远比“一段高级电影感产品视频”更具控制力。
AI 视频提示词多长合适？
对于大部分文生视频提示词，50 到 80 个单词是一个理想的起点。先写明主体、动作与地点，接着补充运镜、光影、运动细节与音频说明。如果第一句话语义模糊，添加再多单词也只会削弱控制力。
为什么“电影感（Cinematic）”在 AI 视频提示词中效果不佳？
“电影感”过于宽泛，无法为 AI 视频生成器提供明确的方向。建议使用可见的电影术语替代，例如“35mm 手持质感”、“雨中小巷与霓虹倒影”、“缓慢推轨镜头”、“硬轮廓光”或“背景暖色实用灯”。
AI 视频生成器支持负向提示词吗？
部分工具提供了专用的负向提示词输入框，但在普通的视频提示词框中，所有文本通常都会被当作正向指令处理。与其罗列画面不该出现的内容，不如直接使用正向约束：“手部保持自然”、“镜头保持平稳”、“背景保持干净”或“产品轮廓保持完整”。
如何在图生视频提示词中保持主体不改变？
在图生视频提示词中，切勿重新描述已上传的图像。应将提示词专注于动作、运镜、光影变幻、音频以及稳定性规则：“保持参考对象完全不变。添加轻柔推进镜头。保持轮廓、材质、背景与构图一致。”
应该使用哪款 AI 视频生成器来测试提示词？
本文在七项测试中均保持了 PixVerse 的统一生成配置。相同的 AI 视频提示词技巧适用于目前大多数生成器，因为它们针对的是共同痛点：风格采样模糊、时序漂移、镜头抖动、动作过载以及参考图特征漂移。
哪些 AI 视频提示词示例适合用来测试？
有价值的提示词示例每次应专注于测试一项能力：用产品旋转测试运动精度，用雨夜小巷测试风格控制，用单一跟拍测试镜头稳定性，用参考物体提示词测试主体一致性。根据提示词遵循度、运动控制、时间连贯性、音频就绪度以及成片可用性来评估生成结果。