Seedance 2.0 是新一代 AI 视频系统的一部分，它们的目标是比纯文本生成器更可控、更易导演。在实际使用中，你会发现，把它当成一款导演工具来用时效果最好：你负责定义主体、动作、镜头语言，并在支持的情况下，辅以参考图片、动作视频和音频来强化这些选择。
本指南从实用和观众体验出发编写。你将学到 Seedance 2.0 擅长什么、如何选择合适的工作流、如何写出模型更容易准确执行的提示词，以及如何排查常见的失败模式（人物不稳定、运动抖动、手部/文字扭曲）。
Seedance 2.0 是什么（以及它的用途）
从整体上看，Seedance 2.0 是一个 多模态 AI 视频生成模型（或一组模型，视平台而定），可以通过文本加一个或多个参考输入进行引导。不同平台提供的控制项各不相同，但核心理念一致：相比纯文本，当你提供参考素材时，更容易稳定地掌控“画面风格”和“运动方式”。
Seedance 风格工作流的优势场景：
- 多镜头一致性：在多次生成中保持同一角色的脸型、发型、服装和整体“身份”稳定。
- 可导演的运动：结合镜头语言和动作参考，得到更干净、有意图的运动。
- 更快的迭代循环：先生成一条短测试，微调一个变量，再生成。
现实预期：Seedance 2.0 还远达不到完整 3D 动画管线的精确程度。它更适合作为一种受约束的创意生成器，而不是完美的物理/镜头模拟器。
输入与控制项：你可以喂给它什么
你最常见到的控制项（依平台界面而定）包括：
- 文本提示词：你的分镜描述与约束。
- 参考图像：定义角色身份、服装、环境或画面风格。
- 参考视频片段：引导演员动作、节奏和镜头运动。
- 可选音频：引导节奏、情绪与时间点（特别是节拍对齐的剪辑）。
即使你的平台没有将输入明确标记为“风格”或“动作”，你仍可以把它们理解为不同角色：
- 图像参考 → “应该长什么样。”
- 视频参考 → “应该怎么动。”
- 音频参考 → “什么时候动（时序/节拍）。”
最大的成功因素：不要混用相互矛盾的参考
如果你同时给模型三张不同的脸、两种不同的光效，它很可能把它们平均成一个不稳定的结果。当以下方面的一致性更高时，生成稳定度会显著提升：
- 光线方向与色温
- 镜头风格（电影化浅景深 vs 手机直拍）
- 面部比例
- 服装与整体轮廓
三大核心工作流（选最简单且够用的）
1）文本 → 视频（快速发想）
当你追求速度并能接受一定随机性时使用。
适合用来： 头脑风暴、粗略分镜、趣味梗视频、概念“情绪氛围”镜头。
预期效果： 模型在“整体氛围和感觉”上的遵从度通常高于对你具体镜头调度的忠实度。如果你需要精确运动，请升级到有参考的工作流。
2）图片 → 视频（起始画面驱动）
当你已经有关键画面：角色立绘、产品照片、场景构图时使用。
适合用来： 角色出场、产品旋转展示、“让静帧动起来”、简单电影镜头。
预期效果： 非常有利于保持外观，但如果你一次要求太复杂的动作，运动仍可能抖动或失真。
3）多模态（图片 + 视频 + 音频 + 文本）（最高控制度）
当你重视一致性、镜头还原度和节奏感时使用。
适合用来： 多镜头片段、编排好的动作、镜头运动复刻、音乐节奏同步剪辑。
预期效果： 前期准备更久，但你不必浪费大量生成次数与模型“对抗”。
从想法到干净成片：一套实用步骤
第 1 步 —— 确定目标规格
写提示词之前，先想清楚三件事：
- 时长：测试片建议先从 3–6 秒开始。
- 画幅比例：竖屏内容 9:16；电影/YouTube 按 16:9。
- 目标：是做一个干净镜头，还是一段多场景小故事。
一个常见错误是，一上来就试图在一次生成中搞出 20 秒、5 个场景的电影级剪辑。这通常效果很差。更好的做法是先锁定一个镜头，再逐步扩展。
第 2 步 —— 收集参考（可选但非常有用）
只收集你真正需要的内容。
- 角色身份参考：清晰面部、光线好、畸变少。
- 风格参考：与目标画面在色调和光线方面一致的图。
- 运动参考：包含你想要镜头运动和节奏的短片段。
- 音频：节拍、环境声或配音节奏。
提示：一个强有力的参考，往往比五个弱参考更好。
第 3 步 —— 像导演一样写提示词
对 Seedance 来说，结构化的提示词效果通常更好：
- 主体（谁/是什么）
- 动作（发生什么）
- 镜头（我们如何看到）
- 环境（在哪）
- 风格与光线（画面风格）
- 约束（必须保持/禁止改变的内容）
下面有一个可以复制的模板。
第 4 步 —— 先生成一条短“测试镜头”
第一条生成结果不是终稿，它是一次“体检”。
检查：
- 脸/角色身份是否稳定？
- 动作是否清晰可读？
- 镜头运动是否符合你的意图？
- 是否出现手部、眼睛、变形、闪烁等瑕疵？
第 5 步 —— 每次只调整一个变量
当结果不理想时，不要把提示词全部推倒重写。只改一个点：
- 收紧主体描述
- 明确镜头说明
- 替换有冲突的参考素材
- 降低动作复杂度
- 缩短视频时长
这样迭代收敛会快得多。
像电影人一样写提示词（可直接套用的模板）
导演式提示词模板
复制下面内容，填入中括号：
提示词模板
Subject（主体）： [谁/什么]，[年龄/外形特征]，[服装/材质细节]。
Action（动作）： [一个主要动作]，[情绪/动机]。
Camera（镜头）： [景别]，[镜头感]，[运动方式]，[速度]。
Scene（场景）： [地点]，[时间]，[天气]，[光线]。
Style（风格）： [电影感/二次元/纪录片/商业广告]，[色彩风格]，[质感/胶片颗粒]。
Keep / constraints（保持/约束）： 保持[角色身份]，保持[服装不变]，保持[logo/文字不变]，不要出现多余人物，不要换装，不要变脸。
如果你的平台有“负面提示词”或“避免”选项，可以补充：
Avoid（避免）： 重复脸、手部扭曲、物体融化、闪烁、文字扭曲、意外的服装变化。
三个提示词示例
示例 1 —— 电影感角色出场（单镜头）
一位年轻冒险者，短黑发，亚麻斗篷，神情平静而自信。
他向前迈步，举起一根发光的魔杖，薄雾在他脚边盘旋。
镜头：中景，缓慢推近，轻微手持微抖动，浅景深。
场景：雨夜小巷，湿滑的石板路，霓虹反光，柔和轮廓光。
风格：写实电影感，暖色高光配冷色阴影，细腻胶片颗粒。
保持角色身份和服装始终一致，不要出现其他人，不要闪烁。
示例 2 —— 产品主视镜头（干净营销风）
一只极简设计的智能手表，置于哑光黑底座上，边缘锐利，表面玻璃高反射。
手表平滑旋转 120 度；屏幕亮起，显示简单的心跳动画。
镜头：固定机位，顺滑转台运动，微距细节，焦点干净。
场景：影棚无缝背景，柔和阴影，高键柔光箱照明。
风格：商业产品视频，细节锐利，无噪点。
保持 logo 和文字完全清晰可读。
示例 3 —— 音乐节奏剪辑（多场景）
制作一段与音乐节拍同步的三场景蒙太奇。
场景 1：特写双手系上一条红色丝带。
场景 2：大全景，许多灯笼缓缓升空。
场景 3：主角转向镜头，露出微笑。
镜头：在强拍处切镜，转场流畅，角色身份保持一致。
风格：温暖节日电影色调，柔和高光泛光效果。
保持同一角色与同一套服装贯穿所有场景。
参考素材策略：如何在不“跟模型打架”的前提下提升一致性
若你使用参考素材，最好在自己的工作流中给它们明确“职责”：
- 主角色参考： 一张定义角色身份的关键图。
- 风格参考（可选）： 1–3 张在色彩与光线上高度一致的图。
- 动作参考： 一条包含目标节奏与镜头运动的短视频。
- 音频参考（可选）： 节拍/速度参考或环境声。
最佳实践
- 如果要角色稳定，尽量只用一张主角色参考图。
- 只有在确实需要特定动作或镜头走位时再使用动作参考，否则尽量用简单文字描述。
- 避免混用：不同发型、不同服装、不同镜头质感。
“少即是多”原则
动作越复杂，模型越容易开始“即兴发挥”。如果想要干净输出，遵循：
- 一个主体
- 一个主要动作
- 一个镜头运动
- 一种光线氛围
先把这四个锁死，再逐步加复杂度。
故障排查：常见问题的快速修正
问题：面部或角色身份变化
优先尝试：
- 加一行约束： “保持同一人物 / 相同面部特征 / 相同发型”。
- 使用更干净、光线更好、正面、分辨率更高的角色参考图。
- 减少极其复杂或花哨背景，避免模型重置对主体的判断。
问题：动作抖动或“橡皮感”
优先尝试：
- 将动作简化为一个：走路、转身、抬手中选其一，不要一次全要。
- 明确说明镜头为“固定机位”或“缓慢平滑推近”。
- 测试镜头先缩短时长。
问题：手部严重扭曲
优先尝试：
- 让手在画面中占较大比例（避免手太小、太远）。
- 暂时避免太快、太细致的指尖动作（弹指、复杂手势），先让整体造型稳定。
- 降低动作速度与镜头切换频率。
问题：文字/Logo 扭曲
优先尝试：
- 让文字/Logo 更大，居中摆放。
- 加一句： “文字始终清晰可读；logo 不能发生形变”。
- 减少运动模糊和快速镜头移动。
问题：镜头完全不按你的指示来
优先尝试：
- 将镜头指令单独成行。
- 使用标准影视语言： “特写、大全景、推镜、向左摇、向上俯仰”等。
- 在条件允许时，提供一条短的动作参考视频，直接示范镜头运动。
导出前的质量检查清单
在投入时间渲染更长版本前，用这份清单快速自查：
- 一致性： 脸、服装、道具在各帧间是否保持一致。
- 可读性： 动作清晰可辨，关键内容不会快到看不清。
- 瑕疵： 眼睛、手、边缘、背景是否有扭曲、闪烁等问题。
- 镜头： 运动是否有明确意图（不是随机漂移或抖动）。
- 音频（如有）： 画面切换是否踩点，整体情绪是否匹配声音。
负责任使用（简明实用版）
如果你的生成内容包含可识别的真实人物、受版权保护的角色，或可能被误认为真实事件的画面，请像处理其他媒体作品一样谨慎：
- 在合适情形下取得必要授权
- 避免具有欺骗性的“假冒/冒充”类输出
- 在可能引起误解的发布场景中，明确标注为 AI 生成内容
