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Dec 16, 2025 08:35 PM
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📝 前言

用规则化分镜 Prompt，把不可控的视频生成，变成“导演级执行”。

🧭 一、背景：为什么 Sora2 视频 好看，但不好控？

在使用 Sora2 进行视频生成时，很多创作者都会遇到同一个问题：
单个画面质量很高，但整体叙事不可控。
常见表现包括：
  • 镜头时长随机，关键画面一闪而过
  • 场景切换不可预测，分镜逻辑混乱
  • 同一段提示词中，景别、镜头运动被模型“自由发挥”
  • 明明是剧情视频，却更像随机画面拼接
这种问题在以下创作场景中尤为明显：
  • AI 漫剧 / 剧情短片
  • 多场景叙事视频
  • 产品故事型视频
根本原因在于：
Sora2 更擅长理解“整体语义”，而不是“导演式分镜执行”。
如果 Prompt 没有对「镜头」进行约束，模型就会牺牲镜头控制力，换取画面自由度。

🔍 二、核心思路：把「导演分镜表」写进 Prompt

解决分镜不可控的问题，关键不在于堆更多形容词，而在于——
改变 Prompt 的组织方式。
一个行之有效的方法是：
将传统影视制作中的 分镜表（Storyboard），规则化为 Sora2 可理解的 Prompt 结构。
也就是说：
  • 明确每一个 Shot
  • 明确每个 Shot 的持续时间
  • 固定镜头语言、场景、人物、情绪、转场
  • 降低模型自由发挥空间，提高执行一致性
这种 Prompt 形式，可以称为：
规则化分镜提示词（Storyboard Prompt）

🧩 三、Sora2 推荐的分镜 Prompt 结构

在多次实际测试中，下面这套结构在 Sora2 中表现稳定、可复现，非常适合剧情与叙事类视频。

基础结构模板

各字段的作用说明

  • Shot X：强制模型理解为多个连续镜头，而非单一画面
  • duration：约束镜头时长，控制节奏
  • Scene：定义景别、角度、镜头运动方式
  • 人物 / 人物动作：防止人物随机出现或消失
  • 情绪：统一画面情感基调
  • 画面细节：锁定美术风格与布景一致性
  • 转场：避免模型自动插入突兀剪辑

📋 四、示例解析：一个完整的 Sora2 分镜 Shot

下面是一个可直接使用的多镜头示例：

为什么这个 Shot 有效？

  • 时长可控：Shot 1（4 秒）用于建立环境与情绪，Shot 2（6 秒）用于引入人物与悬念，总时长 10 秒，节奏清晰可预期
  • 镜头推进符合叙事逻辑：从全景空场切入，到中景人物出现，符合影视常见的“先交代空间，再交代角色”原则
  • 镜头语言逐级收紧：推近 → 停止推进并横移，避免同一 Shot 内复杂运动，降低模型误判概率
  • 人物引入方式克制：先无人物，再以背影形式出现，减少角色细节失真风险
  • 情绪连续递进：从“诡异、空寂”过渡到“压抑、不安”，而非情绪跳变
  • 转场描述明确：Shot 1 明确淡入，Shot 2 明确无转场，避免模型自行插入剪辑
在多 Shot 连续使用时，Sora2 更容易严格按顺序执行每个镜头，而不是合并、跳跃或随机重排。

📌 五、多分镜组合时的关键原则

在 5–10 秒的视频中，建议遵循以下规则：
一个 Shot 只做一件事
  • 避免信息过载
不要在同一 Shot 中切换景别
  • 全景 / 中景 / 特写应拆分为不同 Shot
人物保持连续性
  • 出现、消失都要明确说明
转场要么写清楚，要么明确写“无”
  • 不写 ≠ 不发生

📎 六、适合哪些创作场景？

这种规则化分镜 Prompt，尤其适合以下场景：
  • AI 漫剧 / 剧情短片
  • 悬疑、惊悚、情绪叙事视频
  • 品牌故事、产品剧情广告
  • 需要二次剪辑（剪映 / PR）的素材生成
如果你的目标是：
像导演一样控制视频，而不是“抽卡式生成”
那么规则化分镜 Prompt 几乎是必选方案。

✅ 七、总结

Sora2 的真正价值，不在于“能不能生成好画面”，而在于：
你是否用对了它理解世界的方式。
当你把分镜表写成 Prompt，
把导演语言转译为结构化文本，
模型就会更像一个“执行导演”，而不是“自由画师”。
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官网地址：https://video.lusyoe.com
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