正确使用DeepSeek生成视频提示词
要正确使用DeepSeek生成视频提示词,需结合其推理型大模型的特性,通过场景化描述与结构化需求激发其生成能力。以下是具体方法与技巧,综合多个场景的最佳实践: 一、核心原则:用“真实需求”替代“模板指令” DeepSeek作为推理型模型,其优势在于理解用户意图而非机械执行指令。正确的提示词应包含以下要素: 1. 明确目标:直接说明视频用途(如产品展示、品牌宣传)、受众群体(如年轻人、职场人士)和预期效果(如专业感、轻松活泼)。 – 正确示例: “我需要一个30秒的普洱茶叶宣传视频,目标客户是35-50岁的高端消费群体,希望突出茶叶的产地文化和手工制作工艺,画面风格偏向纪录片质感。” 2. 拆解需求:将视频制作分解为脚本、画面、时间轴等模块,逐一生成优化。例如先生成脚本框架,再细化分镜描述。 3. 场景化语言:避免抽象词汇,用具体场景和细节描述需求。例如“清晨阳光透过茶山薄雾,茶农手工采摘嫩芽”而非“展现茶叶自然生长环境”。 二、分步骤生成视频提示词 1. 生成脚本与时间轴 – 输入示例: “我要制作一段30秒的智能手表产品视频,用于抖音推广。请生成包含时间轴的脚本表格,包含旁白文案、画面描述(需适配Midjourney生成),重点展示防水性能和运动模式。” – 优化技巧: – 要求输出以表格形式呈现,包含时间节点(如0-5秒、6-15秒); – 添加限制条件,如“旁白文案口语化,避免专业术语”。 2. 细化画面描述 – 输入示例: “根据上述脚本,为每个画面生成Midjourney提示词,需包含主体细节(如手表表盘特写)、环境(如海浪冲击下的水下场景)、光线(侧逆光增强金属质感)、风格参数(写实摄影,8K细节)。” – 优化技巧: – 要求提示词符合工具语法(如Midjourney的“–ar 16:9”比例参数); – 添加“说人话”指令,使描述更通俗易懂。 3. 风格迁移与调整 – 若需特定视觉风格,可使用文风迁移指令: “将上述画面描述调整为王家卫电影风格,强调光影对比和慢镜头效果。” – 若效果不佳,通过反向修正优化: “当前画面色调偏暗,请调整为明亮清新的INS风格,保留产品细节。” 三、常见问题与解决方案 1....



