导语
AI 视频生成的效果,80% 取决于提示词(Prompt)的质量。同样用可灵 2.0,新手写”一个女孩走在街上”只能得到一段平淡的动态画面,而高手写”25 岁亚洲女性,浅米色风衣,北京深秋胡同,黄昏侧逆光,浅景深跟拍”则能直出电影感短片。本文系统拆解即梦 Seedance 2.0、可灵 2.0、Sora 2、Veo 3 四大主流平台的提示词写法,并给出 5 类场景的可复用模板。
一、提示词的”六要素”通用结构
无论使用哪个平台,优质的视频提示词都遵循同一套结构。OpenAI 在 Sora 2 Prompting Guide 中强调,画面描述要”按节拍拆解动作”,550W AI 实验室则把这种结构总结为五要素,我们在此基础上扩展为更完整的六要素公式:
| 要素 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 主体(Subject) | 谁/什么在画面中 | 25 岁亚洲女性,长直发,浅米色风衣 |
| 动作(Action) | 主体在做什么 | 沿胡同侧墙缓步行走,侧头微笑 |
| 场景(Scene) | 环境、光线、天气 | 北京什刹海深秋胡同,黄昏侧逆光,落叶 |
| 镜头(Camera) | 景别、运动方式 | 中景跟拍,平视略仰,浅景深 |
| 风格(Style) | 画面质感、色调 | 电影感暖调,胶片颗粒,24fps |
| 音频(Audio) | 配乐/音效/对白 | 轻柔钢琴,环境有远处自行车铃声 |
核心原则:一个提示词只描述一个主要动作。”她一边打电话一边走路一边看手表”这种复合动作会让 AI 困惑,拆分为多个镜头分别生成再剪辑是更稳妥的策略。

二、四大平台提示词适配与差异
2.1 即梦 Seedance 2.0:多模态引用 + 分时段
字节跳动旗下的即梦在 2026 年发布 Seedance 2.0,CSDN 官方文档披露其核心公式为”@引用素材 + 主体描述 + 动作描述 + 运镜方式 + 画面风格 + 音频要求”。最显著的特点是支持 9 张图片、3 段视频、3 段音频的混合引用。
模板示例(10 秒分时段):
0-5秒:远景,北京什刹海深秋胡同全景,落叶纷飞,缓慢推镜头
5-10秒:中景,@图片1 的人物从远处走来,米色风衣在逆光中显出轮廓
10-15秒:特写,人物驻足回头微笑,浅景深,胶片质感
配乐:怀旧钢琴,音效:远处自行车铃声 + 风声
2.2 可灵 2.0:中文友好 + 中国元素
可灵 AI 2.0 大师版在 2026 年 7 月主打中国面孔和东方美学。中文提示词识别度高,英文效果更稳定;古装、旗袍、江南水乡等场景是其强项。镜头运动描述宜简洁明确,建议”中景缓慢推近”而非”镜头慢慢从远到近”。
2.3 Sora 2:长镜头 + 物理一致性
Sora 2 于 2025 年 9 月发布,被誉为”视频领域的 GPT-3.5 时刻”。最显著进步是物理一致性——OpenAI 官方示例中”篮球打铁会真正弹框而不会瞬移进筐”。支持最长 60 秒的长镜头,擅长复杂场景描述。Sora 2 的提示词要点是把动作按”节拍”拆解,例如”演员走四步到窗前,停顿一秒,最后一秒拉上窗帘”。
2.4 Veo 3:原生音频 + 对话场景
Google Veo 3 的核心差异是自带对话音频生成——提示词中可以直接写”她说:我等你这句很久了”,AI 会同时生成口型、情绪、对白。人物表情自然度目前是四家最好的,但价格偏高(Gemini API 音频视频约 0.05–0.60 美元/秒)。

三、5 类场景的可复用模板
3.1 都市甜宠/古风爱情
适合可灵 2.0、即梦。模板:
A beautiful Chinese woman, 25, long black hair, light blue dress,
sitting alone at a cafe table by the window, looking at phone with
gentle smile, afternoon golden sunlight, warm cozy atmosphere,
medium close-up, slow push-in, cinematic, shallow DoF, 4K
中文版(适合即梦):”一位 25 岁亚洲女性,长直发,浅蓝连衣裙,靠窗独坐咖啡馆,看手机轻笑,午后金黄阳光,温暖氛围,中近景缓慢推近,电影感,浅景深,4K”。
3.2 电影感开场
适合 Sora 2、Veo 3。模板:
Cinematic establishing shot of a massive modern Chinese city skyline
at dusk, camera slowly descends from aerial to street level,
revealing a lone figure in black coat at crosswalk, city lights
flickering, volumetric fog, anamorphic lens flare, 24fps film grain,
Wong Kar-wai aesthetic, melancholic atmosphere
3.3 动作/打斗
适合即梦。模板:
A man in black suit on a rain-soaked rooftop, slowly turns to face
camera, wind lifts his hair and coat hem, neon cityscape background,
cinematic lighting, slow motion, close-up to medium pull-back, 4K
中文版:”穿黑色西装的男子,雨天天台,缓转身面对镜头,风吹起衣角发丝,背景城市霓虹,电影光影,慢动作,近景缓慢拉远”。
3.4 产品广告
适合 Veo 3、可灵 2.0。模板:
A flagship smartphone, metallic body, on a clean white tabletop,
slowly rotating 360 degrees, key light from upper left creating
soft shadow, premium commercial aesthetic, shallow DoF, soft
ambient background, 4K macro details
3.5 对话场景
Veo 3 强项。模板:
Two people sitting across from each other at a dimly lit restaurant
table. The woman says "I've been waiting for you to say that" with
a relieved smile. The man reaches across to hold her hand, looking
emotional. Warm candlelight, intimate atmosphere, over-the-shoulder
shot alternating, soft background music

四、提示词优化的 7 条铁律
- 具体胜过抽象:不写”美丽的女人”,写”25 岁,鹅蛋脸,柳叶眉,穿白色真丝衬衫”。
- 动词要有力:用”stride confidently / stumble forward / pivot sharply”代替”走”。
- 光线是灵魂:永远描述光源方向和质感(golden hour backlighting / harsh overhead fluorescent)。
- 参考真实电影:加入”directed by 王家卫 aesthetic”能快速定义整体风格。
- 控制时长预期:5 秒视频只写 1 个动作,10 秒可写动作+反应,60 秒才有空间做镜头组接。
- 负面提示词:部分平台支持”no text, no watermark, no blur”。
- 迭代优化:每次只改一个变量,对比效果找最优。
五、生成后的必要处理
AI 视频通常带平台水印(可灵 Logo、即梦标识、Sora 角标)。发布前需用去水印工具(如 550W AI 去字幕工具)一键清除并 AI 填充背景。如对音质有要求,还需替换或重混音频,因为自动生成的对话音频在情感颗粒度上仍弱于专业配音。
信息核实
- 550W AI实验室,《AI视频生成提示词大全:可灵/Sora/即梦/Veo3 Prompt写法与模板》,2026-05-31。https://www.550wai.cn/blog/ai-video-prompt-engineering.html
- CSDN,《即梦 Seedance 2.0 核心使用方法完全指南》,2026-07-18。https://blog.csdn.net/qq_73472828/article/details/160726102
- 今日头条(橙子数码馆),《即梦AI视频生成公式》,2026-07-21。http://m.toutiao.com/group/7664623758832960036/
- OpenAI Developers,《Sora 2 Prompting Guide》,2026-03。https://developers.openai.com/cookbook/examples/sora/sora2_prompting_guide/
- 机器之心/新智元转载(Datawhale),《Sora 2 官宣发布实录》,2026-07-19。https://blog.csdn.net/datawhale/article/details/152382395
