如何用AI制作高质量广告:Midjourney v8.2与Seedance 2.5实战流程
作者分享了使用Midjourney v8.2和Seedance 2.5等AI工具为一款产品制作广告的完整流程。文章详细介绍了从角色设计、环境构建到视频生成的每一步,包括角色参考表、环境静态图、视频生成提示词结构以及后期制作方法。作者强调高质量静态图对视频质量的重要性,并提供了具体的提示词示例和生成数量等数据,旨在为读者提供可复制的AI视频制作方法论。
作者分享了使用Midjourney v8.2和Seedance 2.5等AI工具为一款产品制作广告的完整流程。文章详细介绍了从角色设计、环境构建到视频生成的每一步,包括角色参考表、环境静态图、视频生成提示词结构以及后期制作方法。作者强调高质量静态图对视频质量的重要性,并提供了具体的提示词示例和生成数量等数据,旨在为读者提供可复制的AI视频制作方法论。
文章提供了详细的AI广告制作流程、具体提示词和参考系统,实用性强,但深度和可读性略有不足。
作者李岳分享了如何用自己开发的开源 Skill「female-outfit-director(女性换装导演)」复刻抖音爆款卡点换装视频。文章详细讲解了换装视频在 AI 生成中的难点,如人物一致性、首帧与视频因果关系断裂、双重身体等问题,并提出以结构母图(九宫格拼贴首帧)为核心的解决方案。Skill 能锁定人物身份、生成 7 套造型的首帧、输出精确到秒的换装时间轴,并内置 12 种换装机制。作者用 Seedance 2.5 实测还原度约 80%,项目已开源至 GitHub 并获 607 Star。作者强调 Skill 的价值在于将复刻爆款的方法论沉淀为可复用的工作流。
作者以致敬抗美援朝的AI音乐短片《茶汤》为例,完整拆解了AI短片制作流程:找对标、拆剧情、写剧本、查参考、做资产、生视频、后期。文中介绍了豆包辅助分析对标视频、ChatGPT写剧本、Gemini换装改图、即梦生成视频、剪映后期剪辑的工具分工,分享了角色与场景资产制作的具体提示词,并对比了海螺H3与Seedance 2.5在画面质感上的差异。文章附有可直接参考的提示词与操作截图,帮助读者从单镜头进阶到完整成片。
文章介绍了用 Claude Opus 5.5 通过「确定性渲染」制作科普视频的方法:模型编写网页代码,浏览器逐帧截图后用 FFmpeg 合成视频,每帧画面由代码精确计算,可复现、可改稿,尤其适合文字、图表类科普内容。对比像素生成模型(如 Seedance 2.5)的「逐帧梦」方式,代码渲染在确定性和可编辑性上占优,但拍不了真人。文章还算了成本账:一条 12 秒成品约 5 元人民币,并指出三个坑:流式输出等待长、需人工检查渲染帧、需提供品牌素材。结论是视频制作门槛从会用工具转移到能否说清需求。
作者基于半年内的实际作品记录,系统测算AI视频生成成本:只算机器费用,1分钟可用成片约18-115元。文章拆解了成本的四层结构:标价成本、抽卡成本、周边成本和人工成本,并指出人工成本(约700元/分钟)才是AI视频贵的真正原因。文章详细对比了Seedance、MiniMax H3等模型的会员积分与API价格,总结出贵模型不一定花费多、前期准备越足抽卡越少等经验,并给出预演前置、分级用模型、先低清再超分、补镜头不整段重抽等省钱方案,还介绍了新手免费额度与本地开源模型的低成本路径。
本文通过对8分钟AI短剧《黄果》成片(117个镜头)的逐帧逆向拆解,总结出一套可复现的13步AI短剧制作流水线。文章首先对比云端托管、本地开源、混合路线三条技术路径及成本考量,然后详解从LLM编写分镜脚本、角色LoRA训练、场景模板建立、关键帧生成、人工精修、I2V/TI2V视频生成、对口型处理,到后期超分补帧、TTS配音混音等每一步的操作要点、验证标准与错误应对方案。文末还总结了重复帧、短镜头策略、LoRA维护、精修比例等行业认知,以及模型在长动作、多人互动、文字生成等方面的能力边界。