大家好，我是大白，致力于借助AI智能体实现AI高效变现的创业者和自媒体人。
今天手把手教大家用 Coze一键生成火爆的沉浸式历史故事视频，全程保姆级拆解。这类作品在短视频平台点赞量高的都20多万。
需求分析
这种题材的作品以悬念开场，身份代入，矛盾升级，破局细节，最后紧扣主题收尾。让人欲罢不能。所以作品的完播率还是很高的。如果自己用deepSeek写文案，即梦作图，然后导入剪映里剪辑，光剪辑的特效，关键帧等都要挠秃头皮，太难了。用coze工作流来制作效率就高太多了。
要拆解工作流我们需要分为两大步骤：
1.梳理视频构成： 这一步是肉眼感知工作流的构成，看一下视频的总体构成有哪些要素。这个视频中包含了图片、文案、背景音乐、开场音乐、旁白音频、关键帧等。
2.捋顺工作流实现思路： 这一步需要理顺基于Coze实现工作流需要哪些步骤。
下面给出用户输入、工作流的实现步骤。
用户输入：
历史故事主题
工作流步骤：
- 定义用户输入
- 基于大模型根据用户输入的历史故事主题生成文案
- 根据故事信息生成故事主角开场绘画提示词
- 生成主角首图并抠图
- 根据故事信息生成分镜文案提示词
- 根据分镜字幕生成图片提示词
- 批量生成图片和字幕的语音
- 设置图片、音频、音乐的时间线
- 将这些素材添加到剪映草稿
- 设置标题、字幕，关键帧的时间线，并添加到剪映草稿
- 返回视频地址
工作流拆解
第一步，定义用户输入
开始节点定义一个参数input，表示历史故事的主题，一般是名词，比如草船借箭，玄武门之变 等你感兴趣的历史故事。
第二步，生成文案（大模型）
大模型节点根据开始节点输入的input来生成历史故事内容。在系统提示词里提供了3个案例来让大模型学习，并输出历史类短视频口播文案。
第三步，生成主角首图提示词(大模型)
有了上一步页面内容的输出，大模型节点根据这些内容生成主角开场绘画提示词。
第四步，生成主角首图并抠图
根据第三步的绘画提示词调用图像生成节点来生成主角首图，模型我们选择通用Pro，比例是4：3。再调用cutcout 抠图节点把这个图片抠出来，它的输出是透明背景图。
第五步，生成分镜文案提示词
有了第二步的故事文案后，大模型节点根据这些内容生成分镜字幕。每个分镜由2句话构成。
第六步，生成图片提示词
大模型节点根据分镜字幕生成图片提示词。这里系统提示词的内容和生成主角首图的提示词大部分一样，并且给出了输出的示例。
第七步，生成图片和文案配音（批处理）
在批处理体里，根据图片提示词使用图像生成节点生成图片。这里防止生成失败，加了一个双保险，如果第一次图像生成失败，就使用提示词优化节点优化提示词，再调用图像生成节点。
第八步，设置图片、音频、音乐的时间线
有了图片，音频，在加上开场音乐和背景音乐这些素材，我们需要根据音频的时间线来处理这些素材的时间线。这里使用了代码节点。方便我们可以一次性设置素材的url，总时长，开始和结束时间节点。
第九步，将这些素材添加到剪映草稿
创建剪映草稿；
将第八步生成的带有时间线的音频，图片，主角首图，开场音效和背景音乐这些素材，添加到剪映草稿里。
第十步，设置标题、字幕，关键帧的时间线，并添加到剪映草稿
1）使用代码节点设置关键帧时间线；
这里设置了首图的3个关键帧，缩放比例从2倍->1.2倍->1倍。
正文图片按照下标奇偶数，奇数索引的图片，缩放从1.0->1.5倍；
偶数索引的图片，缩放从1.5->1.0倍。
有了这些关键帧，才会产生首图一下子很震撼，然后其他图片间隔着从大到小，再由小放大这种视觉效果。结合着旁白解说，增加了观众的画面代入感。
2）设置标题、旁白解说的时间线
在第八步的代码节点里，计算了旁白解说每句话的时间线，以及标题字幕的时间线。在这一步里给这些字幕设置时间线，并添加到剪映草稿里。这里注意需要给字幕设置字体大小，字体，对齐方式，字体颜色，字的位置x，y轴等。
第十一步，返回视频地址
最后将视频合成的地址返回。这里的地址是剪映草稿id。
把生成后的草稿ID拷贝到下面的剪映小助手工具，点击创建剪映草稿，等待草稿下载完成。打开剪映工具，首页看到的一个黑乎乎的草稿就是新生成的视频啦~
总结
上述就是整个工作流的主要流程，整个工作流涉及到几十个节点，流程相对复杂，动手能力强的读者可以根据以上思路研究一下。
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本期的内容就到这里了，感谢你的耐心。我们下期再见。
