当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > 即梦AI如何制作故事视频?连续分镜教程

即梦AI如何制作故事视频?连续分镜教程

2026-04-06 17:14:15 0浏览 收藏
热门推荐
漫画APP
动画内容聚合,热门资源快捷查看
立即下载
想把静态分镜图变成节奏流畅、声画同步、富有电影感的故事视频?这篇文章手把手教你四条高效路径:既能用即梦APP一键直出绘本级短片,也能借豆包AI补全专业运镜再回传生成;既支持Seedance2.0端到端文本驱动长视频,也兼容DeepSeek深度优化提示词提升生成精度——无论你是新手还是进阶创作者,总有一款方案能帮你跨越“有图无动”的瓶颈,让故事真正活起来。

即梦ai怎么做故事视频_即梦ai连续分镜制作【故事】

如果您已生成一组连贯分镜图,但尚未将其转化为具备动态节奏与叙事流动性的故事视频,则可能是由于缺少镜头衔接控制、音频同步或时序编排环节。以下是实现该目标的多种可行路径:

一、使用即梦APP内置“图转视频”功能直出动画

该方式无需外部工具介入,依赖即梦本地化视频模型对静态分镜进行运镜解析与帧间插值,适用于6–12帧以内的绘本级短片输出。

1、打开即梦APP,进入【故事创作】模块,选择已保存的分镜草稿项目。

2、点击右下角【图转视频】按钮,系统自动识别当前分镜序列帧数与顺序。

3、在参数面板中设定视频比例为9:16竖屏或16:9横屏,时长统一设为3秒/帧以保障阅读节奏。

4、选择视频模型为DreamVideo-StoryV4.0,该版本支持跨帧角色动作延续与环境光一致性渲染。

5、点击【立即生成】,等待约40–90秒,生成MP4格式视频并自动保存至相册。

二、通过豆包AI增强运镜提示后回传即梦生成视频片段

此方法适用于需强化镜头语言表现力(如推拉摇移、焦点切换)的中高阶叙事需求,利用豆包对画面语义的深度解析能力补全运镜描述。

1、将即梦导出的每张分镜图单独上传至豆包AI,输入指令:“分析这张图,生成一句专业影视级运镜提示词,格式为‘中景缓慢推进,聚焦主角右手抬起动作’。”

2、逐图获取运镜提示后,整理为对应序号列表,例如:第1帧→“低角度仰拍,猫跃起瞬间定格”;第2帧→“跟焦平移,随橘猫穿过巷口”。

3、返回即梦AI,在【视频生成】界面选择视频3.0模型,粘贴第1帧图片+对应运镜提示词,生成首段视频。

4、重复步骤3,为每一帧独立提交请求,确保每段视频时长严格控制在2.5秒±0.3秒范围内。

5、下载全部片段后,按序号命名文件,导入剪映进行无间隙拼接。

三、启用即梦Seedance2.0模型端到端生成长视频

该路径跳过分镜图像阶段,直接以文本脚本驱动多镜头自动剪辑合成,适合30秒以上连续叙事,且不依赖人工分镜干预。

1、准备结构化文本脚本,每句含明确主谓宾与时空锚点,例如:“午后三点,橘猫从青砖墙头轻跃而下,尾巴微翘,阳光在毛尖泛金。”

2、登录即梦官网,进入【创意工坊】→【AI视频】→选择模型标识为Seedance-2.0的入口。

3、粘贴脚本全文至描述框,设置输出参数:时长选30秒,风格选皮克斯动画风,角色一致性开关置为开启。

4、点击生成,系统自动完成语义切片、镜头分配、运镜调度与音画合成,输出单个完整MP4文件。

5、检查生成结果中是否存在镜头跳切异常或角色形变,若存在,返回修改脚本中动词精度(如将“走过去”改为“左脚先迈,右肩微倾地走向窗台”)。

四、结合DeepSeek预处理提示词再交由即梦执行视频生成

该方法聚焦于提升提示词与即梦视频模型之间的语义匹配度,尤其适配儿童向、治愈系等风格敏感型内容,通过大模型前置优化降低AI误读率。

1、在DeepSeek中输入:“你是一名资深动画分镜师,请将以下绘本分镜文本转化为即梦视频3.0可用的提示词,要求:每句含景别、主体动作、环境光效、情绪关键词,保留角色特征描述,禁用抽象比喻。”

2、粘贴原始分镜文本,例如:“小熊推开木门,屋内飘着蜂蜜香”,获取转化后提示词:“特写镜头,棕色小熊用左爪轻推原木门,门缝透出暖黄室内光,空气中悬浮细小金色光尘,【温馨】【慢节奏】”。

3、将每条转化后的提示词分别复制进即梦【视频生成】界面,上传对应分镜图作为参考图像,并启用参考图权重≥0.7。

4、统一设置分辨率1080×1920,帧率24fps,关闭“自动变速”选项以维持节奏稳定。

5、逐条生成后,使用即梦内置【时间轴合并】功能,将所有片段按序导入同一轨道,导出最终视频。

今天关于《即梦AI如何制作故事视频?连续分镜教程》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于的内容请关注golang学习网公众号!

饿了么商家代金券使用方法及优惠技巧饿了么商家代金券使用方法及优惠技巧
上一篇
饿了么商家代金券使用方法及优惠技巧
Golang Swagger自动生成教程【基础】
下一篇
Golang Swagger自动生成教程【基础】
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    414次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    494次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    502次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    449次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    279次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码