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文 / 孔明大师兄 “草船借箭需借风，职场突围需借‘力’。未来的职场，不与 AI 为伍者，必将被会用 AI 的人淘汰。” 各位职场萌新，在下孔明。当年我借东风火烧赤壁，靠的是对天时的精准把握。而在如今的数字时代，AI 视频生成就是那股能够助你职场东风再起的“大势”。 无论你是做市场推广的、做内部培训的，还是单纯想在汇报中惊艳全场的 PPT 侠，“即梦” 和 “可灵” 这两款国产 AI 强核，就是你手中的羽扇纶巾。 今天，大师兄不谈八卦阵，只教你如何用代码（API 思维）结合这两大神器，0 成本、高效率地批量产出高质量短视频。这是一场关于提示词工程与自动化工作流的实战。 一、 选兵点将：认识你的 AI 军团 在开战前，我们要了解手中的武器： 字节跳动 - 即梦：强在画面风格化和创意生成。如果你的视频需要插画风、二次元风，或者需要极具脑洞的画面，找它。 快手 - 可灵：强在物理运动规律和视频连贯性。如果你想拍出像真实电影一样的运镜，或者让图片动得自然，找它。 大师兄锦囊：不要死磕一个工具！“即梦生图，可灵动图” 是最经典的生产组合。 二、 运筹帷幄：第一招 —— 文生图（用代码构建“咒语”） 虽然即梦和可灵都有精美的网页版，但职场高手懂得如何用 Python 脚本来管理“提示词”，实现批量化的创意测试。 这一步，我们用代码模拟即梦的文生图逻辑。虽然没有直接开放的公测 API 给所有人，但我们可以通过 Python 的 requests 库模拟提交请求（注：以下代码为逻辑演示，实际部署需替换官方最新 API 端点）。 场景：老板让你生成 10 张不同风格的“未来办公室”概念图。 代码实战：Python 自动化提示词生成器 import random
定义“未来办公室”的核心要素
subjects = ["全息投影会议", "悬浮办公桌", "AI 机器人助理", "垂直生态森林办公室"] styles = ["赛博朋克风格", "极简主义, 苹果风格", "宫崎骏动漫风", "虚幻引擎5渲染, 8K"] lightings = ["电影感布光", "暖色调阳光", "霓虹灯照明", "冷色调科技光"] def generate_prompts(count=5): prompt_list = [] for _ in range(count): # 随机组合要素，这就是简单的“算法创意” subject = random.choice(subjects) style = random.choice(styles) lighting = random.choice(lightings) # 构建 Master 级提示词公式：主体 + 细节 + 风格 + 光影 + 质量词 prompt = f"{subject}, 未来科技感, {style}, {lighting}, 极其逼真, --ar 16:9" prompt_list.append(prompt) return prompt_list if name == "main": # 生成 5 组创意描述 ideas = generate_prompts(5) print("--- 即梦 AI 绘图指令 ---") for i, idea in enumerate(ideas, 1): print(f"方案 {i}: {idea}") # 在实际生产中，这里会将 ideas 列表发送到即梦的 API 接口 # response = requests.post(api_url, json={"prompts": ideas}) 大师兄点拨： 你看，代码的核心不在于多复杂，而在于结构化。通过 Subject + Style + Lighting 的公式化组合，你可以瞬间生成几十个高质量的 Prompt，在即梦中批量产出图片素材。 三、 借尸还魂：第二招 —— 图生视频（可灵的必杀技） 图片是静止的，但职场需要动态的演示。这一步，我们将上一阶段生成的静态图，通过快手可灵转化为 5 秒的精彩视频。 假设你已经用即梦生成了 future_office_01.png，现在我们要把它“活”过来。 实战逻辑：Python 调用可灵接口伪代码 在真实职场中，为了提升效率，我们通常会写一个脚本来管理生成的任务队列。 import time import json
模拟调用可灵 API 的函数
def call_kling_video_api(image_path, motion_prompt, duration=5): """ 将图片上传至可灵，生成视频 :param image_path: 本地图片路径 :param motion_prompt: 运动提示词 (例如：镜头缓慢推进，光影流动) :param duration: 视频时长 """ print(f">> 正在上传图片: {image_path} ...") # 模拟构造 API 请求体 payload = { "image": image_path, "prompt": motion_prompt, "mode": "image_to_video", # 图生视频模式 "duration": duration } # 模拟发送请求 (伪代码) # task_id = requests.post("api.kling.ai/v1/videos/g…", json=payload).json()['task_id'] task_id = "task_" + str(int(time.time())) # 模拟返回的任务ID print(f">> 任务已提交! Task ID: {task_id}") print(f">> 正在等待 AI 渲染 (物理计算中)...") # 职场技巧：这里通常会写一个轮询函数检查任务状态 time.sleep(3) # 模拟等待 print(f">> 生成成功！视频已保存至: output_{task_id}.mp4") return f"output_{task_id}.mp4"
--- 执行流程 ---
1. 准备素材（即梦生成的图）
input_image = "future_office_01.png"
2. 编写运动提示词
可灵擅长处理物理运动，我们要描述清楚镜头怎么动
motion_cmd = "镜头缓慢向前推进，全息影像微微闪烁，窗外云层流动，电影级质感"
3. 执行生成
video_file = call_kling_video_api(input_image, motion_cmd) print(f"\n【最终产出】：{video_file} 可直接用于 PPT 插入或短视频剪辑。") 四、 孔明大师兄的职场心法 各位同学，学会了代码和工具操作只是“术”，要想在职场如鱼得水，还需参透“道”。
- “料敌机先” —— 素材库思维 不要等到老板要视频了才开始跑 AI。平时就建立一个自己的 Prompt 词库（如代码中的 subjects, styles 列表）。 职场建议：针对自己公司的产品，整理出一套专属的风格关键词，每次生成只需微调，效率提升 10 倍。
- “连环计” —— 工具组合拳 单一工具无法满足所有需求。 即梦 擅长做“封面图”和“脑洞素材”。 可灵 擅长做“实拍素材”和“产品演示”。 剪映 (AI 功能) 擅长做最后的“配音”和“字幕”。 将 Python 代码作为胶水，串联这些工具，你就搭建了一条属于自己的自动化生产线。
- “审时度势” —— 始终关注“物理真实” 使用可灵时，运动提示词尽量简单且符合物理规律（如“风吹发梢”、“汽车飞驰”），避免要求 AI 做复杂的逻辑动作（如“两个人复杂的打斗互换位置”），后者是 AI 目前的软肋。懂得避其锋芒，方能百战百胜。 结语 未来的职场，不会要求你成为程序员，但一定会要求你拥有“计算思维”。 当你能用代码管理灵感，用即梦构建世界，用可灵驱动时间，你就已经掌握了超越 90% 同事的超能力。 羽扇一摇，代码一跑，视频生成于谈笑之间。 各位，这便是未来的职场生存之道。 （本文所有代码逻辑均可适配 Python 3.x 环境，建议各位在本地 Jupyter Notebook 中尝试运行，感受 AI 与代码结合的魅力。）
