用户369858884040

上一期我们聊了生成前的“拆解逻辑”，但实操过的人都知道，AI 经常“给脸不要脸”。 即使提示词写得再完美，视频跑出来 4 秒，前 3 秒美若天仙，最后 1 秒脸突然崩成了外星人。 这时候怎么办？删了重

你是不是也有这种经历： 辛辛苦苦跑出一张满意的“神”图，满怀期待地把它扔进生成软件，结果视频跑完一看——动是动了，但脸完全变成了另一个人。 这时候别急着怪模型，很可能是你的用法错了。 90%的人都有个

反推提示词总是差点意思？因为你忽略了画面背后的关键生成条件。 别再让 AI 瞎猜了！掌握这 3 个核心方法，让你的提示词精准度提升 10 倍：

别再只会写“高清/精致”了。不同的视频类型（商业广告、赛博朋克、悬疑微短剧）需要完全不同的光影和镜头语言。这篇文章直接给你三套“价值百万”的类型片参数公式。

最近在研究AI视频（Veo, Luma, Sora），发现很多人的作品画面很精致，但就是没有“电影感”。 核心原因只有一个：缺乏运镜逻辑。 作为一名产品经理和心理学爱好者，我有个习惯：喜欢把事情结构化

绝大多数人都在浪费 AI。 你看一眼身边的人怎么用 ChatGPT 或 Claude？打开窗口，输入指令，拿走答案，关掉窗口。一切归零。 这种用法，AI 对你来说只是一个“无状态”的打工仔。无论你用了

一、 传统导演 vs. 算法导演：底层逻辑的降维打击 许多刚接触AI视频生成的人，最大的误区就是以为自己还在“写剧本”。大家习惯于输入一段剧情的描述，然后期待AI像理解人类一样完全理解你心中的视频。然

不知你是否也患上了这般“数字松鼠症”？ 看到深度好文，收藏；刷到行业研报，下载；看到大神推荐的书单，存进网盘。 然后呢？没有然后了。 那些你以为“存下来就是你的”的知识，其实正在你的收藏夹里慢慢腐烂。

现在的设计圈和电商圈弥漫着一种奇怪的焦虑：一边是设计师担心被NanoBanana取代，一边是商家抱怨AI生成的图“一眼假”、“没灵魂”。 作为行业观察者，我想说一句难听的实话：如果你的核心竞争力仅仅是