生成符合 HappyHorse 1.0 严格规则的紧凑提示词(30-55 词),主体先行 + 明确镜头技术 + 音频激活路径(with X audible / speaking English at natural pace)。可选加入"8s 时序节拍"结构。用于"用 HappyHorse 生成视频"、"做个 3-15 秒短片"、"要原生带音频的视频"、"ASMR 视频提示词"等触发场景。
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
诊断 Seedance 2.0 生成视频时出现的常见问题(人物 ID 漂移/双胞胎/字幕/Logo/风格漂移/延长跳变/画质劣化/特效不对/中文发音/音色不准/结尾噪音 等 12 类),定位根因并给出修复后的提示词。
用于"我的提示词生成出来不对"、"视频里出现奇怪的字幕"、"人脸不像参考图"、"出现两个一样的人物"、"风格变了"、"怎么修这个提示词"等触发场景。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
输入:有问题的提示词 + 用户描述的症状(或视频截图)。 输出:诊断(根因) + 修复后的提示词 + 解释为什么这样改。
详见 methodology/08-避坑12问.md。这里给出快速决策树。
| 用户说的症状 | 跳转 |
|---|---|
| "人脸不像 / 中途换脸 / 撞脸明星" | #1 人物-id-漂移 |
| "莫名出现字幕 / 视频里有文字" | #2 字幕 |
| "有水印 / 有 Logo" | #3 logo-水印 |
| "动漫风格变成真人了 / 风格变了" | #4 风格漂移 |
| "拼接处跳帧 / 衔接不流畅" | #5 延长跳变 |
| "出现两个一模一样的人" | #6 双胞胎 |
| "延长后画质变糊 / 人脸有斑驳色块" | #7 画质劣化 |
| "特效不对 / 倒计时乱跳" | #8 特效不对 |
| "人物多了/少了" | #9 参考人物过多 |
| "结尾有咔哒声" | #10 结尾噪音 |
| "中文读错字了" | #11 中文发音 |
| "音色不像参考音频" | #12 音色不准 |
根因:参考图混用(人脸 + 全身 + 服装在一张图) OR 人脸占比过小。
修复策略:
<主体1> 的面部特征参考图片1(大头照),妆造参考图片2(全身照)反例:将图1中的人物作为主角...
正例:将@图片1(大头照)的面部特征作为主角面部锚点,@图片2(全身照)作为整体妆造参考。主角...
根因:参考图/视频中包含文字;竖屏更易触发。
修复策略:
保持无字幕,避免生成任何文字或字幕修复策略:在提示词末尾加 不要生成水印,不要生成Logo
根因:参考图风格与目标风格不一致 + 提示词未强调风格。
修复策略:
2D 日漫风格 / 3D 国风漫画 / 写实电影感根因:模型续写帧与原视频帧对齐误差。
修复策略(后期剪辑修补):
根因:人物三视图作参考 OR 主体定义不清晰。
修复策略:
张三(对应图片1)将绿色存折扔向站立的李四(对应图片2)视频全程禁止出现外形、着装、配饰完全一致的人物,
禁止生成同款分身、双胞胎效果,
同一画面中仅保留单个对应人物,不出现人物重复复刻。
根因:延长续写时画质逐次衰减,尤其人脸区域。
修复策略:
将视频转为白色 3D 模型,人物统一为纯白 3D 模型,无色彩、无纹理、无阴影,纯白背景,结构稳定、运动流畅根因:文字描述特效,模型理解偏差。
修复策略:用参考视频定义特效,让模型精准理解形态与运动逻辑。
数字"2999"出场方式参考视频1根因:>4 人时输出稳定性下降。
修复策略:分步生成
修复策略:用剪映音量包络线做音频淡出
修复策略:把易读错字换成发音一致的常用同音字
鳞龙山 → 吃龙山修复策略:
使用@音频1低厚温润带细碎颗粒感中年男声的音色说"……"如果用户只说"效果不对",问 3 个问题(必问):
对照上面 12 类,给出诊断报告:
## 诊断
**症状**:[用户描述]
**对应问题类别**:第 N 类「问题名」
**根因**:[2-3 句解释]
## 修复后的提示词
\`\`\`
[修复版提示词]
\`\`\`
## 改了什么
| 原版 | 修复版 | 原因 |
|---|---|---|
| [片段] | [片段] | [说明] |
## 还可能的根因
如果上面修复还不行,可能是 [其他可能性],可以再问我。
如果症状是"延长画质劣化"、"音色不准"这类靠提示词解决不了 100% 的问题,明确告诉用户:
⚠️ 这是当前 Seedance 2.0 的已知限制,提示词只能降低出现概率,无法 100% 规避。建议:[具体的后期补救方案]
用户输入:
我让两个角色对手戏,结果生成出来画面里有四个一模一样的人,提示词是这个:
一个穿红色西装的男人和一个穿蓝色西装的男人在会议室争吵,桌上有文件散落, 他们都看起来很愤怒,镜头中景跟拍。参考图1是红西装男的三视图。参考素材就一张三视图。
诊断
| 项 | 内容 |
|---|---|
| 症状 | 画面出现 4 个相同人物(应该 2 个) |
| 对应类别 | 第 6 类「双胞胎」 |
| 根因 | (1) 三视图作参考 — 模型把同一人的不同角度当成多个人。(2) 主体定义不清晰 — 提示词没有 (对应图片X) 明确归属。(3) 缺少全局禁分身约束。 |
修复版
将@图片1(三视图取正面)的男性定义为「张三」,穿红色西装;
另一名男性「李四」穿蓝色西装(无参考图,自由生成,与张三外貌差异显著)。
会议室场景。张三(红西装)与李四(蓝西装)隔着会议桌争吵,
桌面散落文件。张三右手拍桌,李四起身指向张三。中景跟拍,
镜头从张三背后绕到李四正面。
视频全程禁止出现外形、着装、配饰完全一致的人物,
禁止生成同款分身、双胞胎效果,同一画面中仅保留张三与李四两人,
不出现人物重复复刻。不要生成水印、Logo、字幕。
改了什么
| 原版 | 修复版 | 原因 |
|---|---|---|
参考图1是红西装男的三视图 | @图片1(三视图取正面) | 显式选单一视角,避免模型把三视图理解成三个人 |
一个穿红色...一个穿蓝色... | 「张三」(对应图片1)...「李四」(无参考图) | 明确人物-参考图归属 |
| (无) | 加禁分身约束块 | 全局约束兜底 |
| (无) | Logo / 字幕 约束 | 顺手堵第 2、3 类风险 |
还可能的根因:如果还出现重复,把"参考图1"换成单角度独立照(不用三视图),问题解决率 > 90%。
用户输入:
我想生成日漫风格的女主走路,结果出来是真人。
一个长发女孩走在樱花飘落的街道上,粉色头发,大眼睛,微笑。参考图是这个女孩的真人照片。
诊断
| 项 | 内容 |
|---|---|
| 症状 | 目标是 2D 日漫,输出是真人 |
| 对应类别 | 第 4 类「风格漂移」 |
| 根因 | (1) 参考图是真人照,模型默认沿用真人风格。(2) 提示词没明确风格约束,只描述了人物外观特征。 |
修复策略:两步走比纯改提示词更可靠。
第一步:先用 Seedream 把真人参考图转为日漫风格图(prompt 示例:将这张照片转为 2D 日漫赛璐璐风格,保留人物五官特征,大眼睛、樱花色调)。
第二步:用转好的日漫风参考图,搭配下面修复版提示词:
2D 日漫赛璐璐风格,@图片1 的粉发女孩走在樱花飘落的街道上,
微风吹动发丝,樱花瓣缓慢飘落。中景跟拍,镜头从侧面缓慢推近,
最后停在她回眸微笑的特写。柔和粉色调,边缘清晰的线稿感,
扁平上色,无写实质感,无毛孔细节。不要生成水印、Logo、字幕。
改了什么
| 原版 | 修复版 | 原因 |
|---|---|---|
| (参考图:真人照) | 先转日漫图再做参考 | 风格锚点要和目标风格一致 |
| (无风格约束) | 2D 日漫赛璐璐风格...扁平上色,无写实质感 | 显式锁死风格,正反向约束 |
还可能的根因:如果只改提示词不换参考图,模型仍有 50%+ 概率漂回真人 — 参考图是风格主锚点,必须先改它。
用户输入:
视频右下角莫名出现一个商店招牌字幕,左上角还有个像水印的东西。提示词:
雨天的咖啡馆窗外,一个女人撑伞走过,镜头透过雨水模糊的玻璃拍摄。
诊断
| 项 | 内容 |
|---|---|
| 症状 | 右下角字幕 + 左上角水印 |
| 对应类别 | 第 2 类「字幕」 + 第 3 类「Logo/水印」 |
| 根因 | 提示词完全没有约束词。"咖啡馆" + "窗外"语境会让模型自动加店招/标语作为环境元素;竖屏更易触发字幕。 |
修复版
雨天的咖啡馆窗外,一个女人撑伞缓步走过,镜头透过雨水模糊的玻璃拍摄。
雨滴沿玻璃斜流,女人身影在水雾中朦胧,背景街道灯光晕染成暖色光斑。
中景固定机位,景深浅,玻璃前景虚化。
保持无字幕,避免生成任何文字或字幕;
不要生成水印,不要生成 Logo;
玻璃窗及背景街道不出现任何店招、标语、品牌文字。
改了什么
| 原版 | 修复版 | 原因 |
|---|---|---|
| (无约束词) | 保持无字幕,避免生成任何文字或字幕 | 第 2 类标准约束 |
| (无约束词) | 不要生成水印,不要生成 Logo | 第 3 类标准约束 |
| (无约束词) | 不出现任何店招、标语、品牌文字 | 针对"咖啡馆"语境的精准补刀 |
还可能的根因:如果业务允许,改横屏会进一步降低字幕概率(竖屏 9:16 容易把字幕当海报排版处理)。
Masterclass(10 YouTube 教学综合):methodology/15-seedance-masterclass.md — 实战避坑 12 条扩展(头盔消失/超 3 角色/上传失败/超字符限制/AI 乱切/音频太模糊)
12 问完整版:methodology/08-避坑12问.md
约束词清单:methodology/06-约束词清单.md
特殊字符规范:methodology/07-特殊字符规范.md
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概要と使いどころ
生成符合 HappyHorse 1.0 严格规则的紧凑提示词(30-55 词),主体先行 + 明确镜头技术 + 音频激活路径(with X audible / speaking English at natural pace)。可选加入"8s 时序节拍"结构。用于"用 HappyHorse 生成视频"、"做个 3-15 秒短片"、"要原生带音频的视频"、"ASMR 视频提示词"等触发场景。
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生成符合 Kling 3.0(可灵 3.0,快手)规则的视频提示词。三种写法自适应:4 部分基础公式(短视频)/ 5 层进阶公式(剧情+音频)/ 图生视频专用(只描述运动)。Kling 是 2026 年中文理解最强、原生音画同步、最长 2 分钟、支持角色定向发声、Motion Brush 的电影级模型。用于"用 Kling 生成视频"、"可灵 AI 提示词"、"中文视频生成"、"带原生音频的剧情视频"、"图生视频"、"角色对话视频"等触发场景。
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根据用户的视频需求(场景、时长、音频、语言、平台限制、预算、是否需要本地部署/角色一致性等),从 16 个主流 AI 视频模型(12 商业 + 4 开源)中推荐最匹配的 1-3 个,并解释为什么。覆盖商业:Seedance 2.0、HappyHorse 1.0、Kling 3.0、Sora 2、Veo 3.1、**Gemini Omni**(2026-05 新)、Runway Gen-4.5/Aleph、Pika 2.5、Hailuo 02、Hunyuan Video 1.5、Wan 2.7、即梦 AI;开源:LTX-Video 0.9.7、Mochi 1、CogVideoX 5B、Higgsfield Soul。用于"用哪个 AI 视频模型好"、"Sora 还是 Kling"、"国内有什么模型"、"哪个免费"、"哪个支持中文"、"哪个能编辑已有视频"、"哪个能本地部署"、"哪个角色一致性最强"等触发场景。
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把一条 AI 视频提示词从源模型(如 Sora 2)的写法风格转换为目标模型(如 Kling 3.0 / Wan 2.7 / Veo 3.1 等)的最佳实践写法。基于 110 条 10 场景 × 11 模型对照基准数据(prompts/data/cross-model-matrix.json),不是凭直觉重写,而是查表式 in-context learning。10 场景:产品 / 双人对话 / 物理动作 / 图生视频 / 多人会议 / 恐怖 / 自然延时 / 抽象 / 武侠 / 萌宠。用于"Sora 已 EOL 帮我把这条提示词改成 Veo"、"我有 Kling 提示词想跑 Wan"、"跨模型 A/B 测试"、"把英文 prompt 优化成 Kling 中文版"等触发场景。
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把用户的自然语言视频需求转换为符合 Doubao Seedance 2.0 进阶公式的提示词(8 要素:精准主体+动作细节+场景环境+光影色调+镜头运镜+视觉风格+画质+约束条件)。用于"帮我写一个 Seedance 提示词"、"生成视频提示词"、"做个产品广告视频"、"用 Seedance 生成 XX"等触发场景。如果用户没明确说 Seedance,但描述的是单一镜头的复杂叙事/多主体/电影感视频,也优先用此 skill。
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把复杂剧情/故事大纲拆分为 Seedance 2.0 的"镜头1/镜头2/镜头3"多分镜结构。每个分镜按 4 维度组织(运镜 + 主体动作与表情 + 位置/空间变化 + 音频)。用于"帮我把这个故事写成 Seedance 提示词"、"分镜脚本"、"多镜头视频"、"剧情复杂的视频"、"剧本转分镜"等触发场景。
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