如何用人工智能做视频

我们的第一支AI视频做得一团糟。当时没有教程，为了做出几秒钟的镜头，我们试了好几个星期，错了很多次。现在用的方法就是那时形成的，后来变化不大。

永远从脚本开始,而不是从提示词开始

工作从来不是从生成一段片段或一张图片开始的。真正的起点要早得多。我们做每一支视频的第一步,都是写一份脚本,理清目标是什么、为什么要做这支视频、这支视频是给谁看的。在想“做什么”和“怎么做”之前,我们先想“为什么”,以及我们想达到什么效果。

人工智能没有改变这一点。我们始终从自己的经验出发，从每天看到和经历的事情出发，再用AI把它变成新的形式。

我们为什么不相信复杂的提示词

我们从来不相信、现在也不相信那种长达14页Word文档的复杂提示词。我们的提示词只有几行:只说清楚我们期望的运镜或构图。以我们的经验来看,提示词越复杂,需求被误解或者产生幻觉的风险就越大。

这不是偷懒:简单的指令留给模型出错的空间更小,也让我们对取舍有更多的掌控。仅仅为了一支产品视频,我们就生成过超过27000张图片。

看起来最简单的,往往才是最难的

有件事很少有人说：大家只看到最后的成果，看不到背后试了多少次。看起来最简单的镜头，比如一个人走路、倒液体、从一个场景转到另一个场景，几乎总是最费工夫的。

在我们早期的一支视频里,我们试着让一架无人机飞入溪流,一路跟到一个水壶把水倒进摩卡壶里。这是我坚持要做的一个想法。从时间和成本上看,这完全是一次失败。但我们还是保留了它,因为我们喜欢这个效果。

一致性才是真正的难题

用生成式AI,你没办法让同一个场景同时呈现五六个一致的角度。一件产品每生成一次,形状和尺寸都可能变。哪怕只是把光线从阳光换成下雨,一片风景也很难保持完全一致。这是我们每天都要面对的最实际的局限,不是什么无关紧要的技术细节。

当AI不够用时,就回到传统工具

生成的画面可能很有电影感，里面的产品却是错的，形状变了，品牌细节也没了。这时最后一步我们用Photoshop手工完成。知道什么时候该停下AI、回到传统做法，和写好提示词一样，都是这门手艺的一部分。

经常要推倒重来

十次里有九次，一支视频做到70%又从头开始，因为某个场景、某种基调或某个角色不再让我们满意。这种事一直在发生，也是工作的一部分。

工具在变,方法不变

在同一个项目里，我们至少用了五六种AI工具，用于生成图片、放大、生成视频和剪辑。我们常用的工具每隔几个月就会换。上面写的这些，不管明年出现什么模型，都依然适用。

如果你正在考虑做一支企业视频,想知道整个流程该期待什么,可以看看我们是怎么做企业视频的。如果你想完整学会这套方法,并在自己的素材上练习,可以在

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