说实话,拿到这本书之前,我已经跟豆包“斗智斗勇”好一阵子了。
想用豆包生成喜欢的短视频,自己上手一试,出来的东西完全不是那么回事。画面别扭、逻辑不通、跟自己脑子里想象的画面差了十万八千里。
反复改提示词、反复生成,纯粹靠运气,像抽卡一样,有一段能达到预期的非常难。
后来看到这本《豆包AI极简入门与应用》,里面讲到视频优化,书里总结了一套五步法,我照着试了一遍,效果真的不一样。
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第一步是结果校验
说白了就是先别急着否定,把生成的视频从头到尾看一遍,拿张纸把觉得不对劲的地方一条条记下来。
我之前每次看到不满意的视频,第一反应就是重来,从来不去想具体哪里出了问题。
得先搞清楚偏差在哪,才能对症下药。比如画面色调不对、人物动作僵硬、场景跟描述不符……把这些具体问题列出来,后面才好下手。
第二步是偏差分析。
这一步其实是在问自己:为什么会这样?是提示词写得太笼统了?还是关键细节没交代清楚?
我回忆了一下自己之前写的提示词,确实是说得含糊,AI不理解也不奇怪。
第三步是提示词重构。
知道了问题出在哪,就可以有针对性地改提示词了。
书里给了一些很实用的思路,比如提示词要写清楚“拍谁、在哪、做什么、镜头怎么动”这几件事;再比如用“主体+场景+动作+风格+时长+细节”的公式来组织语言。
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第四步是二次生成。
拿着重构好的提示词重新跑一遍,看看效果有没有改善。这一步没什么技巧,就是动手试。但跟之前瞎试不一样的是,这次每一步都有明确的目的,你知道自己在优化什么。
第五步是迭代完善。
一次不行就再来一次,每次针对一个具体问题调整。迭代其实就是不断追问、不断重构、不断精进。我制作一个视频,前前后后改了四五版提示词才终于满意,但每一版都比上一版进步一点点,那种掌控感跟之前完全靠运气的感觉天差地别。
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这本书让我改进了做视频的方法,也加深了我对AI工具的理解。
之前总觉得AI生成东西像开盲盒,能不能出好货全看命。看完这本书才明白,AI就是个工具,你得学会怎么指挥它。
提示词写清楚了,它才能明白你想要什么。
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