AI视频卖家秀vs可控可复现的视频工作流

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作者：微信文章
1. 你看到的 AI 视频，和你做出来的，为什么差这么多？

如果你最近在公众号、抖音、B 站关注过 AI 视频创作，大概率会有一种感觉：

AI 视频已经无所不能了。

几乎每天都有主播展示：只需要几句提示词，就能生成无比流畅、绚丽、堪比电影的画面。

但当你真的自己去试，无论是即梦、海螺、Sora 2、RunwayML，还是可灵，你很快就会发现一件事：那些被反复展示的提示词，几乎起不了任何决定性作用。

生成出来的结果千奇百怪，
和视频里展示的效果相差甚远。

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2. AI视频的卖家秀套路

你会本能觉得：是不是我少了什么“关键技巧”？

一定是那些主播，有我不知道的秘密武器。

接下来发生的事，很多人都经历过：

几百块，买了所谓的“进阶教程”

又被推荐“私有微调模型”

再继续购买 ComfyUI 入门或进阶课程

但结果呢？

依然不行。

生成效果依旧不可控，只是投入了更多时间和金钱。

但生成效果，依然不达预期，仍然不可控。

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3. 普遍现象:卖家秀AI视频

我们把这种现象称为：

卖家秀式 AI 视频。

它们的真实制作流程并不神秘，本质上是：

反复生成 →
从大量结果中挑一个还能用的（概率 1/10 甚至更低） →
再反向补一个“看起来很专业”的提示词。

在技术圈里，这有一个非常直白的说法：

抽卡式生成。

核心不是方法，而是运气。

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为什么你“感觉能控制”，但实际上做不到？

你当然会问：

能不能主动控制镜头移动？

能不能在指定位置、指定时间让人物出现？

答案是：也许可以，也许不行。

但无论行不行，你都只能用一个办法验证——
继续抽卡。

4. 昂贵的抽卡成本

以当前市面主流工具的成本计算，
每秒视频至少 1–2 元，甚至更高。

这也是为什么你会看到：
所谓“AI 漫剧 / AI 视频”，
制作成本动辄 一分钟上千元，
而其中至少一半，浪费在碰运气的抽卡上。
能不能优化？能不能避免抽卡？

说实话，就目前这些工具来说，很难。

因为无论即梦、可灵、海螺、Sora、RunwayML，他们的定位本质上是AI模型的包装与展示工具，而不是面向创作的AI视频编辑系统。后者需要针对不同场景不同需求自动适配不同模型，而不是某一家的AI。而视频创作中的使用场景，和这些AI模型套壳工具是两码事：

AI视频模型	视频创作
文生视频图生视频首尾帧视频角色修改视频角色更换...	分镜脚本快速分镜生成低成本快速视频预览多镜头切换拍摄一镜到底单镜头拍摄...

可以看到，AI视频模型是底层能力，视频创作工具则需要的是”导演级“内容控制能力。而对于视频创作，无论是 AI 生成，还是人工拍摄，其本质始终只有一件事：

内容是否能持续、稳定地遵循创作者的意图。

而不是靠运气，

这并不是什么新奇的思路，所有的传统视频工具包括剪映，都是同样的思路。只是在传统视频制作中，“内容创作”本身并不需要特定工具来做（人类已经拍摄完成），因此传统视频制作工具的“制作”其实只包括了“剪辑/特效”这一块。

而在AI视频时代，我们需要一个同样精细可控的工具来完成“内容创作”。

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5. Quideo.AI工作流

Quideo.AI 是本人与朋友合作推出的面向创作者的 可控 AI 视频创作工具，意味着Quick/Controllable(快速可控）的视频制作。高效整合多种LLM/图像/视频AI服务，提供规范化、模块化的AI视频创作工作流。

在开发过程中，我们认真思考了一个问题：什么叫可控的视频创作？

最后定下来的目标是：能复现能修改的视频制作，就是可控的视频生成。

也即是：
别人是否能用同一套流程，基本复现相同结构的视频，并在此基础上，进行不同主题的二次创作。

如果一套流程只能被“展示”，却无法被复制，别人无法用它来生成类似视频，那它本质上仍然是卖家秀。

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能复现的流程，才是真正的 AI 视频创作工具

当然，我并不认为 AI 生成可以做到 100% 精确复现，那本身就不现实。但通过结构化分镜、过程控制和工作流约束，把复现度稳定在 90% 左右，是完全可行的。

也即是和Vibe Coding类似的：Vibe Video

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下图展示的是 Quideo.AI 网站上，一条 在视频号上60 万+ 播放量视频 的完整制作模板（部分内容）。



👉 所有用户均可直接查看并复制使用

这不是“示意图”，而是真实被用来生成成片的流程模版。

有了可靠的模板，你自然可以再次创作新的作品，而不是从零开始重新抽卡。

对上面的模版而言，用户只需要做以下操作即可二次创作：

保留分镜结构和镜头路径

只修改两处（使用网站工具：


时代 / 场景

角色外貌 / 服装

3. 直接重新生成所有静态分镜画面（我们提供了成本几乎为0的静态画面快速生成服务）

4. 由于我们将画面制作和视频运镜分离，因此只要确保分镜静态画面符合预期，最终视频将复用已验证过的流程，从而最大程度确保最终视频的可靠度和成功率。

* 具体制作过程可看文末的B站教学链接。

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6. 从提示词工程到工作流模版




你说，不就是一些提示词吗？

实际上，在2025年12月中才刚刚推出的通义万象WAN 2.6视频模型的制作建议中，明确要求了作者应建立自己的“提示词库”，才能真正高效准确地制作。

然而，面对无穷无尽的想法，个人需要多长时间来建立自己的提示词库，能否借鉴其他作品的提示词，又如何确保并预览提示词的有效性？

毕竟，AI视频制作的成本远高于文字或图像，哪怕是最便宜的模型（音视频同步生成），一秒也要一元，试错空间极小。

针对这个问题，Quideo.AI做了以下工作：

1. 根据需求（视频文案）动态生成最贴合的提示词，将复杂的场景、角色描述和运镜描述用AI实现，

2. 提供最终视频制作流程模版，不仅仅是单一分镜提示词

我们不推荐玩各种提示词花样，平台中的画面描述，运镜描述，分镜结构均由后台 AI 服务协同生成，并通过统一约束确保一致性与连贯性。

这也是为什么，我们没有采用Sora 等工具常见的 3×3、5×5 分格分镜，那种方式无法对单一分镜进行调整，违背了我们的原则。我们的设计需要为“视频控制”服务，而不是为“一键生成”服务，这体现在：

支持 3–100 个连续分镜（对应 15 秒–10 分钟视频）

任意位置插入 / 删除分镜

画面描述与运镜描述分离，不同模型各司其职，避免混写抽卡

在生成视频前，低成本反复调整分镜画面

提供商业级画面编辑能力：换人、换装、换风格、改构图、改镜头距离

基于首尾帧技术，自定义起止帧，精确控制视频衔接

这样，任何用户都可以在Quideo.AI上做到

直接使用模板生成相似结构的视频

在模板基础上修改环境、角色、风格、时代

上传图片，指定使用其中的元素进行二次创作

形不必完全相似，但神可以复现。



初步的制作过程，可以参考文章末尾的b站视频教学。更多能力，我们会在后续文章中逐一展开。

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真正能规模化的 AI 视频生成，一定不是靠什么一键创作，而是逐帧可调。
相关资料

模板与流程示例：https://quideo.ai（登录后选择公开作品集）

B 站教学视频：BV144qhBdEAd（搜索即可）