本文分享了使用 MiniMax H3 视频模型生成真人夏日 MV 的完整提示词方案。作者将 55 秒 MV 拆分为四个独立片段，每段重新上传人物参考图以锁定身份一致性，并分别指定对应音乐片段。核心方法是把人物身份与场景重建分开写，用具体身体动作代替情绪形容词，用摄影机几何关系描述特殊视角（如高位斜俯拍、贴地仰拍、水线机位），并区分镜头切换与镜头内部运动。文章还给出五条可复用技巧和实际生成建议，强调提示词只能提高遵循概率，实际输出仍需检查筛选。
作者用 Muse AI 视频工具在一周内完成 12 集、每集 55 秒的苏东坡生平短剧《苏东坡：此心安处》。文章复盘了完整制作流程：先写总导演案、历史校准、人物定妆照分三档年龄锁定，再逐镜生成时必挂参考图保证人物一致性，并通过抽帧验看发现并修正穿帮（如自动划船的船桨、宋代不该有的煤油灯）。作者总结了生成失败时的缺席拍法、声音设计写进 prompt 等经验，给出系列短剧制作 checklist，并诚实评价 Muse：是很好的执行者但不是导演，AI 负责画面，人负责取舍与减法。
作者分享了一套用豆包生成东方古装写实AI视频的完整提示词。提示词包含画质风格定义、人物锁定（三人身份一致）、场景锁定（江南古代集市）、空间关系与四镜头分镜设计，通过负面约束避免人物复制、身份漂移和CG感。作者在评论中说明制作流程：先参考图生成人物资产，再结合提示词生成视频，并支持4K画质输出。
作者分享了一个用于生成电视外景记者现场图的完整 Skill。用户只需将文章和人物照片发给具备生图能力的 Agent，即可生成台风、火山、沙尘暴、农村山区、音乐节、公园街访等场景的记者报道图，人物、服装和字幕均可自定义。默认输出横版 16:9、简体中文字幕，含 LIVE 角标、话筒和新闻标题。文章详细说明了使用方法、参考图用途区分、各场景提示词模板，以及 Skill 的完整规则，涵盖构图版式、环境光照设计、成像风格、中文字体、生成与修正流程，并默认添加「AI 生成·情景演绎」标识以防止滥用。
本文介绍了一种名为「一镜十姿」的AI时装视频生成技巧，核心是让同一人物在同一摄影棚空间中连续完成十个不同姿态，保持身份、服装和场景不变。文章提供了完整的提示词模板，包括15秒9:16竖版视频的生成要求、十个具体姿态序列，以及通过'三把锁'（身份锁、服装锁、动作链）保证一致性的核心逻辑。还给出关键控制点：先测试4-6个姿态验证身份稳定性、姿态间需显著改变轮廓、验收时重点检查转身人脸、交叉迈步双腿和甩衣摆手指三个易错位置。
文章针对AI视频生成中人物一致性差、人脸有塑料感的常见问题，总结了三种角色参考图制作方法：一是制作"无头"角色卡，将无面部的正背面全身照与真实场景近景照结合，避免AI取模糊小脸做参考；二是使用"面部虚化"三视图搭配高质感角色场景图，适合长内容的主角资产；三是仅用一张角色场景图，适合短内容，但需通过提示词补充背面细节。作者还提供了具体生成提示词和注意事项，帮助提升AI视频人物的风格一致性与真实感。
作者开源了升级版写真Prompt Skill，核心改动是将参考图职责拆分：人物身份图只负责“她是谁”，写真参考图负责拍摄方案。新增新机位光照拓扑重建、人物事件驱动的表情因果、背景信息层级控制、去商业抛光检查，以及每轮从原始参考重新编译Prompt的验收机制，避免迭代漂移。作者坦承Skill无法绕过模型上限，不能保证1:1复刻，完整工作流已在GitHub开源。
本文探讨了利用 Seedance 2.0 与 GPT-image2 制作 AI 短剧时，如何解决单次生成长度限制带来的挑战。作者分享了四种实战方法来确保视频中人物一致性及剧情连贯性：参考视频延长、关键帧做首帧、多段视频合成以及分镜图转视频。文章强调 AI 视频创作已从单一画面生成转向完整叙事组织，核心在于导演思维与资产库管理。
