AI 视频失败，大多数不是模型问题
为什么我会注意到这个问题
在用 AI 做情景动画 / 短视频的过程中，我经历过一段非常典型的阶段：
视频失败率很高，于是不断怀疑是不是模型不行；接着换模型、换平台、换套餐，甚至怀疑是不是“还没用到真正厉害的工具”。
但现实很快给了我反馈——
换模型这件事，对成功率的提升非常有限。
失败依旧集中出现在几个熟悉的地方：
画面不听话、人物不一致、动作变形、镜头逻辑混乱。
当这些问题在不同模型上反复出现时，我开始意识到：
也许我该停下来，重新审视“我是在怎么使用这些模型的”。
把情绪放一边，问题到底出在哪
情绪说完，我们回到技术层面。
把失败的视频拆开来看，会发现一个非常明显的共性：
问题并不集中在模型能力，而是集中在输入与流程设计上。
换句话说，大多数失败并不是“模型做不到”，
而是“我们给模型的任务，本身就不适合它完成”。
技术拆解 / 流程 / 对照分析
1. 提示词与模型关键词不匹配（语言与厂商差异）
不同 AI 图像 / 视频模型，对关键词的理解存在明显差异：
- 国内模型：更偏向中文语义与产品化封装
- 国际模型：英文语料占比高，对英文提示更敏感
如果你在国际模型中使用大量中文描述，
或者在国内模型中直接照搬英文 Prompt，
生成结果出现偏差，其实是非常正常的工程结果。
正确做法不是“多写”，而是先对齐模型的关键词体系，再补充个性化描述。
2. 分镜不清，是失败的放大器
很多失败视频，本质上不是“生成错了”，而是不知道该生成什么。
没有明确分镜的情况下，模型只能根据零散提示自由组合元素，
结果往往是：
- 人物存在，但行为混乱
- 场景正确，但情绪不对
- 镜头能动，但叙事断裂
这不是模型的问题，而是输入本身缺乏结构。
3. 动作与运镜过于复杂，超出模型稳定区间
当前阶段，大多数视频模型对“复合动作”“多重运镜”的稳定支持仍然有限。
当你在一个 Prompt 里同时要求：
- 多个动作
- 明确情绪
- 指定运镜
- 维持角色一致性
失败的概率会急剧上升。
工程上的解决思路很简单：
把复杂动作拆成多个短镜头，而不是让一个镜头承担所有表达。
4. 镜头越长，失败率越高
这是一个非常“反直觉”，但非常稳定的结论：
镜头时长越长，成功率越低。
长镜头对模型的要求是指数级上升的：
时间一致性、动作连贯性、角色稳定性都会被同时放大考验。
实践中，10 秒以内的镜头成功率明显更高。
需要长内容时，更合理的方式是：
- 多个短镜头生成
- 通过剪辑完成叙事
5. “换模型”为什么往往没用
当失败原因来自：
- 提示结构
- 分镜设计
- 动作复杂度
- 镜头时长
那么你换模型，只是在用不同系统重复同一类错误。
模型切换无法替代工程约束。
常见 AI 图像 / 视频生成工具（用于对照理解）
这一节不是“推荐工具”，而是让你意识到：工具差异，决定了提示策略差异。
AI 图像和视频生成工具一览
| 工具 / 版本 | VPN | 免费时长 / 免费额度 | 基础功能 | 收费功能 | 收费区间 |
|---|---|---|---|---|---|
| 即梦AI（国内版） | 否 | 免费体验 / 月度积分 | 文本→图、图→视频、剪映联动 | 高清、去水印、商用授权 | ¥69 起 |
| 即梦AI（国际版） | 是 | 试用额度 | 多语种 Prompt、图→视频 | 商用许可、订阅制 | 美元体系 |
| Midjourney | 是 | 有限试用 | 高质量图像、Animate | 并行、私有、视频 | $10+ |
| Runway | 是 | 免费 credits | Prompt→视频、编辑 | 更长时长、商业授权 | $12–95 |
| OpenAI Sora | 是 | 免费额度有限 | 高一致性视频 | 购买生成包 | 按次 |
| Pika Labs | 是 | 月度 credits | Prompt→视频 | 高清、商用 | $10–100 |
| Luma AI | 是 | Free 计划 | 图片→视频、3D | 去水印、高分辨率 | $7.99+ |
| HeyGen | 是 | 少量生成 | 虚拟人视频 | 商用、团队 | $24+ |
| Synthesia | 是 | 试用 | 企业虚拟人 | 定制 Avatar | $29+ |
你需要关注的不是“哪个好”，而是：
- 它偏向图像，还是视频
- 它更吃关键词，还是结构
- 它适合短镜头，还是长叙事
两个软件的 Prompt 结构示例（关键字 + 示例）
示例一：即梦 AI（国内版，偏结构化中文）
常见有效结构：
场景 + 人物 + 动作 + 情绪 + 镜头说明
示例：
古代庭院场景，一名身穿汉服的男子缓慢行走，
表情平静略带思索感，
中景，镜头缓慢前推，画面稳定
工程要点：
- 中文表达清晰
- 动作单一
- 运镜描述简单直接
示例二：Runway / Midjourney（国际模型，偏英文关键词）
常见有效结构：
Subject + Action, Style, Camera, Lighting
示例：
A man in traditional Chinese clothing walking slowly in a courtyard,
cinematic style,
medium shot, slow camera push, soft lighting
工程要点：
- 英文关键词优先
- 风格、镜头分开描述
- 避免长句嵌套
我现在的判断（不直接给结论）
你有没有发现，那些生成稳定的视频，
往往不是“最复杂”的，而是被刻意限制过的？
他们限制了镜头长度，
限制了动作复杂度，
限制了情绪表达范围。
与其说是在“压缩创意”，
不如说是在把表达放进模型当前最擅长的空间里。
这个判断可能什么时候会失效
如果未来模型可以：
- 自动拆分分镜
- 自动简化动作
- 自动修正提示歧义
那么这种“人为约束”的重要性会下降。
但在此之前，对大多数个人创作者来说：
流程约束，依然是成功率最高的工程解法。
我现在的判断
结合以上分析，我的一个新认识是：生成稳定视频的项目往往从一开始就对表达范围进行了限制。换句话说，成功率往往来自对空间的“收敛”，而不是无限制地追求创意。你是否注意到，那些生成结果连贯稳定的项目，几乎都在脚本和提示设计之初就限定了镜头、动作、场景的范围？这种“在边界内操作”的方式看起来似乎保守，但正是它让输出更加可控可靠。
这个判断可能什么时候会失效
当然，目前这个“约束导向工程”的策略主要适用于个人创作阶段的工具和模型能力。如果未来的视频模型具备更强的泛化能力，比如能自动补全语义或自动补全画面细节，那么对提示和分镜的依赖可能会减弱。例如，微软最近提出的 ARLON 框架，结合了自回归和扩散模型，已经能够在非常复杂的场景下生成高质量且时间一致的视频。当真正的下一代模型出现后，它们或许能像写代码一样“自动推理”出最优的镜头分解和场景细节，那时我们对流程控制的依赖就会降低。但至少目前为止，对于个人制作者而言，以约束为导向来设计工作流，依然是提高成功率的关键。
总结： 从反复失败中得到的经验是，AI 视频创作并不只是给模型喂更多信息就能成功，而是要有策略地“用好”模型。这需要合理的分镜规划、适当的简化、和系统化的工作流程，才能将失败率降到最低。
参考资料： 大模型的提示词差异、模型动词识别限制、单动作规则、避免复杂运镜、长视频一致性挑战、ARLON框架示例等。
引用
AI的Prompt提示词：英文写好还是中文好？_中文大模型用英文prompt效果会好吗?-CSDN博客https://blog.csdn.net/yangwenqqq/article/details/149139700
everything I learned after 10,000 AI video generations (the complete guide) : r/PromptEngineeringhttps://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1mvfcrr/everything_i_learned_after_10000_ai_video/
实测4款国产头部AI视频大模型：不及预期、差异明显新浪科技新浪网https://finance.sina.com.cn/tech/roll/2024-08-06/doc-inchsmtk0190567.shtml
everything I learned after 10,000 AI video generations (the complete guide) : r/PromptEngineeringhttps://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1mvfcrr/everything_i_learned_after_10000_ai_video/
everything I learned after 10,000 AI video generations (the complete guide) : r/PromptEngineeringhttps://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1mvfcrr/everything_i_learned_after_10000_ai_video/
如何利用文本提示高效生成高质量、个性化的长视频？ - Microsoft Researchhttps://www.microsoft.com/en-us/research/articles/arlon/
everything I learned after 10,000 AI video generations (the complete guide) : r/PromptEngineeringhttps://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1mvfcrr/everything_i_learned_after_10000_ai_video/
如何利用文本提示高效生成高质量、个性化的长视频？ - Microsoft Researchhttps://www.microsoft.com/en-us/research/articles/arlon/
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