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Seedance2.0真的在一次又一次地模糊真实与虚拟的边界，我现在几乎感知不到一个视频到底是不是真的了😱 在真实的沙滩拍摄，镜头向上拉，宇宙飞船的压迫感，一颗黑色晶体从天而降，上前去查看...... 最关键的提示词核心：第一人称视角、手机真实拍摄、轻微抖动、急促呼吸、自然运动模糊、快速反应。 视频是用Higgsfield的超级计算机完成，图片生成用的是GPT2-image 4K，视频生成用的是seedance2.0 1080P。 怪物人物图参考+完整提示词如下👇

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逸尘

47,147 subscribers

17,345 次观看 • 1 个月前 •via X (Twitter)

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Anya Rossi• Live Now

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卧槽！现在我才搞明白seedance2.0规避审核的方法。 如果你想做尺度更大的视频， 一定要用“参考图+分镜提示词”， 而不是先把“参考图变成分镜图，再用分镜图生成视频”。 因为seedance2.0文生视频的审核，要比图生视频更宽松。 另外参考图尽量用“角色卡”，即可规避真人审核。 下面是我的完整视频生成流程👇
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卧槽！现在我才搞明白seedance2.0规避审核的方法。 如果你想做尺度更大的视频， 一定要用“参考图+分镜提示词”， 而不是先把“参考图变成分镜图，再用分镜图生成视频”。 因为seedance2.0文生视频的审核，要比图生视频更宽松。 另外参考图尽量用“角色卡”，即可规避真人审核。 下面是我的完整视频生成流程👇

Rion Wu

376,718 次观看 • 4 个月前

这个视频是用 出的，即梦的 SEEDANCE 不能用人像照片直出生成视频。但是 可以。不过我发现用照片生视频不如用5视图加提示词生成的视频自然。这个视频用的提示词和我上一个视频是一样的，唯一不同就是一个是照片生一个是5视图生，大家可以比较一下差别。
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这个视频是用 出的，即梦的 SEEDANCE 不能用人像照片直出生成视频。但是 可以。不过我发现用照片生视频不如用5视图加提示词生成的视频自然。这个视频用的提示词和我上一个视频是一样的，唯一不同就是一个是照片生一个是5视图生，大家可以比较一下差别。

John

14,729 次观看 • 2 个月前

换装卡点第二期来了。🔥 很多在 𝕏 上认识我的朋友都知道，我是女装主理人 最近抖音小红书这种换装跳舞视频很火 也有不少做服装电商的朋友问我怎么做 其实只需要： 一张图片＋一段提示词， 就能让自己的角色完成这样的视频。 不用真人反复拍摄，也不用剪辑 这次视频是seedance 2.0生成的， 未来服装电商短视频拼的可能不再是拍摄成本，而是谁先跑通内容玩法。
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换装卡点第二期来了。🔥 很多在 𝕏 上认识我的朋友都知道，我是女装主理人 最近抖音小红书这种换装跳舞视频很火 也有不少做服装电商的朋友问我怎么做 其实只需要： 一张图片＋一段提示词， 就能让自己的角色完成这样的视频。 不用真人反复拍摄，也不用剪辑 这次视频是seedance 2.0生成的， 未来服装电商短视频拼的可能不再是拍摄成本，而是谁先跑通内容玩法。

小宇Chengzi

31,753 次观看 • 1 个月前

复杂动作的复刻只用提示词是很难完整还原的，所以需要到白模做参考复刻。 白模是一套没有任何材质贴图的三维灰模。人物是胶囊体和方块，场景是简单几何体，不打光，不上色，不贴图。 画面上剩下的只有三样。人物在空间里的位置，人物的运动轨迹，机位的运动轨迹。 白模生成需要提供一段原素材，这个视频我给的是迈克尔杰克逊的舞蹈。你使用LibTV也好，Codex也好，都能生成白模。 内容太长，完整流程看评论：
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复杂动作的复刻只用提示词是很难完整还原的，所以需要到白模做参考复刻。 白模是一套没有任何材质贴图的三维灰模。人物是胶囊体和方块，场景是简单几何体，不打光，不上色，不贴图。 画面上剩下的只有三样。人物在空间里的位置，人物的运动轨迹，机位的运动轨迹。 白模生成需要提供一段原素材，这个视频我给的是迈克尔杰克逊的舞蹈。你使用LibTV也好，Codex也好，都能生成白模。 内容太长，完整流程看评论：

产品经理老王霸

11,239 次观看 • 22 天前

最近抖音上把你的户外照片做成“法天象地”效果的图片非常火。 他们大多是生成的图片，但我试了一下，直接生成视频的效果会更好。 优化了一下提示词，主要是 GPT-Image-2.0 加上 C-Down 3.0。图片的提示词我放在视频后面了。
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最近抖音上把你的户外照片做成“法天象地”效果的图片非常火。 他们大多是生成的图片，但我试了一下，直接生成视频的效果会更好。 优化了一下提示词，主要是 GPT-Image-2.0 加上 C-Down 3.0。图片的提示词我放在视频后面了。

歸藏(guizang.ai)

41,280 次观看 • 4 个月前

时装模特真的完蛋了！😱 电商网站上最吃香的变装视频 已经不需要花几万元请真人实拍了 一段提示词就可以在豆包里免费生成 seedance实在太强大了🚀🔥 现在seedance 2.0马上要上线了 快去试试 感谢小宇Chengzi 小宇大佬的指导 更多提示词请到主页上领取 持续发布最新的AI视频和提示词 请留意博主动态
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时装模特真的完蛋了！😱 电商网站上最吃香的变装视频 已经不需要花几万元请真人实拍了 一段提示词就可以在豆包里免费生成 seedance实在太强大了🚀🔥 现在seedance 2.0马上要上线了 快去试试 感谢小宇Chengzi 小宇大佬的指导 更多提示词请到主页上领取 持续发布最新的AI视频和提示词 请留意博主动态

PixelAIGC

10,552 次观看 • 1 个月前

Seedance 2.5 白模渲染和片段重拍的能力很强，但由于利用了参考视频，直接生成720P消耗的积分也会变多 我这边 分享一个 省积分流程： 1.在白模渲染 或者 片段重拍的时候 选择 Seedance 2.5 480P 2.生成完以后，再使用HitPaw VikPea，将480P 的视频超分成 1080P/4K 的视频（本地运行不消耗积分） （免费试用 HitPaw VikPea： 附白模渲染的提示词结构： 将白模视频 中的主体人物换成 图片， 生成一段 该黑衣女 ，站在一个非常的山谷的悬崖边的视频。画面起始于女主的正面，伴随环绕运镜 拿起手中的酒壶喝酒。运镜环绕到人物背面的时候，天空中飘着一艘非常巨大的白色巨龙。真人写实质感，电影感，仅生成音效，不要生成背景音乐。 #seedance25 #HitPaw #HitPawVikPea
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Seedance 2.5 白模渲染和片段重拍的能力很强，但由于利用了参考视频，直接生成720P消耗的积分也会变多 我这边 分享一个 省积分流程： 1.在白模渲染 或者 片段重拍的时候 选择 Seedance 2.5 480P 2.生成完以后，再使用HitPaw VikPea，将480P 的视频超分成 1080P/4K 的视频（本地运行不消耗积分） （免费试用 HitPaw VikPea： 附白模渲染的提示词结构： 将白模视频 中的主体人物换成 图片， 生成一段 该黑衣女 ，站在一个非常的山谷的悬崖边的视频。画面起始于女主的正面，伴随环绕运镜 拿起手中的酒壶喝酒。运镜环绕到人物背面的时候，天空中飘着一艘非常巨大的白色巨龙。真人写实质感，电影感，仅生成音效，不要生成背景音乐。 #seedance25 #HitPaw #HitPawVikPea

探路AI

15,609 次观看 • 1 个月前

用MiniMax H3做了一个国风的视频，不得不说效果是真的好。吸取前几次失败的教训，提示词不应该做的太长太复杂，终于做了一个好的作品。 经验与建议：提示词做的粗糙一点，给模型留一点想象的空间。如果提示词做多了，可以精简优化一下。 如果你喜欢这个视频，可以自己做一下，提示词在评论区👇，MiniMax H3的优缺点在引用的推文里👇
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用MiniMax H3做了一个国风的视频，不得不说效果是真的好。吸取前几次失败的教训，提示词不应该做的太长太复杂，终于做了一个好的作品。 经验与建议：提示词做的粗糙一点，给模型留一点想象的空间。如果提示词做多了，可以精简优化一下。 如果你喜欢这个视频，可以自己做一下，提示词在评论区👇，MiniMax H3的优缺点在引用的推文里👇

九尾狐-FoxFairy🦊

19,065 次观看 • 1 个月前

分享一下具体步骤 原视频用这个工作流出黑白深度视频 然后把原视频和深度视频以及你生成的人物图给 codex，并用下面的提示词： 分析视频，将角色替换成我在我图里的角色，后续我会利用深度视频作为参考，也就是附件中的黑白深度视频。所以你要先参考原视频的面部表情，给我写出面部提示词。因为深度视频里面没有面部的提示词，所以你要把这个写出来。然后你再根据用深度视频作为参考，写最后的提示词 之后在使用视频生成模型多参生成即可
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分享一下具体步骤 原视频用这个工作流出黑白深度视频 然后把原视频和深度视频以及你生成的人物图给 codex，并用下面的提示词： 分析视频，将角色替换成我在我图里的角色，后续我会利用深度视频作为参考，也就是附件中的黑白深度视频。所以你要先参考原视频的面部表情，给我写出面部提示词。因为深度视频里面没有面部的提示词，所以你要把这个写出来。然后你再根据用深度视频作为参考，写最后的提示词 之后在使用视频生成模型多参生成即可

0xMomo

35,288 次观看 • 29 天前

喵个咪 seedance 现在真的降智严重啊，还卖这么贵 大家不要再充钱了，真的， 因为 Grok现在强的可怕， 同样的提示词，以下是seedance和Grok生成的， 对比一下，Grok现在完全吊打seedance， 大家应该一眼猜出来是哪个生成的吧？ 不信可以到评论区自取提示词和参考图👇
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喵个咪 seedance 现在真的降智严重啊，还卖这么贵 大家不要再充钱了，真的， 因为 Grok现在强的可怕， 同样的提示词，以下是seedance和Grok生成的， 对比一下，Grok现在完全吊打seedance， 大家应该一眼猜出来是哪个生成的吧？ 不信可以到评论区自取提示词和参考图👇

AYi

107,051 次观看 • 2 个月前

现在的 AI 实在太逼真了 注意看这两个视频，动作和表情是一模一样的，只是衣服不一样 实拍不可能拍出这种效果
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现在的 AI 实在太逼真了 注意看这两个视频，动作和表情是一模一样的，只是衣服不一样 实拍不可能拍出这种效果

王长富

22,662 次观看 • 3 个月前

收费站给货车司机“送温暖”，不但多角度摆拍，来回递饭四次不说，司机：“饭是凉的 也没给筷子”！ 🔥楼主点评：关心货车司机是好事，但真正的温暖从来不是镜头里的摆拍，而是司机拿到手里的热饭、筷子和实实在在的关怀。与其来回摆几个角度拍视频，不如先把饭热乎乎地送到司机手里。基层服务不是拍给领导看的，更不是拍给网友看的，而是要让真正需要帮助的人感受到。 😏说到底，“少一点形式主义，多一点实际行动，才是真正的“送温暖”。”那么你们还能不能干点实事啊？
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收费站给货车司机“送温暖”，不但多角度摆拍，来回递饭四次不说，司机：“饭是凉的 也没给筷子”！ 🔥楼主点评：关心货车司机是好事，但真正的温暖从来不是镜头里的摆拍，而是司机拿到手里的热饭、筷子和实实在在的关怀。与其来回摆几个角度拍视频，不如先把饭热乎乎地送到司机手里。基层服务不是拍给领导看的，更不是拍给网友看的，而是要让真正需要帮助的人感受到。 😏说到底，“少一点形式主义，多一点实际行动，才是真正的“送温暖”。”那么你们还能不能干点实事啊？

罗翔～破幕推墙

16,968 次观看 • 1 个月前

太好看了!😀 这是MJ生成的图，在H3里进行简单动起来的视频 AI已经完成能理解人类的审美，太厉害了！ prompt视频提示词如下： 基于首尾帧生成连续单镜头视频：美女温情地对着镜头轻轻一笑慢慢走向镜头，风吹过来，头发飘扬，美女用右手抚一下头发。只保留真实现场声；无音乐、无人声。不要出现文字字幕 图片提示词：一个中国18岁美女
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太好看了!😀 这是MJ生成的图，在H3里进行简单动起来的视频 AI已经完成能理解人类的审美，太厉害了！ prompt视频提示词如下： 基于首尾帧生成连续单镜头视频：美女温情地对着镜头轻轻一笑慢慢走向镜头，风吹过来，头发飘扬，美女用右手抚一下头发。只保留真实现场声；无音乐、无人声。不要出现文字字幕 图片提示词：一个中国18岁美女

PixelAIGC

22,779 次观看 • 21 天前

阿里最新放出来了一款全新端到端角色图像动画框架：Wan-Animate-2，实时驱动角色，延迟极低 Wan-Animate-2的一大核心是实时交互，直接解锁直播主播、交互式数字人场景 首先，Teacher forcing+错误缓冲+Self-Forcing蒸馏+逐块反向传播三阶段训练，这套组合拳把延迟压到了实时，把从几分钟生成一段视频变成实时流式生成 其次是端到端不需要中间运动提取，之前的方法先提取骨骼/关键点再驱动，提取一错角色就崩 再就是驱动视频的拍摄角度和输出视角可以分开 以前驱动视频是从什么角度拍的，生成的视频就只能是什么角度，想让角色换个机位做不到，或者需要额外复杂的相机控制流程 现在直接打字就能改变输出视频的机位，动作和视角完全解耦 从效果上看，复杂动作、精细表情和物理合理性上复制的还可以，支持单人到多人、多人到多人、跨身份的动作迁移 #图像驱动动画视频 #虚拟人 #虚拟主播 #WanAnimate2
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阿里最新放出来了一款全新端到端角色图像动画框架：Wan-Animate-2，实时驱动角色，延迟极低 Wan-Animate-2的一大核心是实时交互，直接解锁直播主播、交互式数字人场景 首先，Teacher forcing+错误缓冲+Self-Forcing蒸馏+逐块反向传播三阶段训练，这套组合拳把延迟压到了实时，把从几分钟生成一段视频变成实时流式生成 其次是端到端不需要中间运动提取，之前的方法先提取骨骼/关键点再驱动，提取一错角色就崩 再就是驱动视频的拍摄角度和输出视角可以分开 以前驱动视频是从什么角度拍的，生成的视频就只能是什么角度，想让角色换个机位做不到，或者需要额外复杂的相机控制流程 现在直接打字就能改变输出视频的机位，动作和视角完全解耦 从效果上看，复杂动作、精细表情和物理合理性上复制的还可以，支持单人到多人、多人到多人、跨身份的动作迁移 #图像驱动动画视频 #虚拟人 #虚拟主播 #WanAnimate2

AIGCLINK

36,096 次观看 • 1 个月前

不花一分钱快，速用Seedance2.0生成真人质感的假面全网爆火的打斗短视频呢？ 就是已经被说烂随便app和豆包，具体怎么操作，我先分享这个提示词再我写个文吧，这些app每天10次的抽卡加上豆包10个积分机会其实足够生成一个小片段用的，只要你的提示词写得好，抽卡几率也大大降低！ 另外再分享一个小云雀上都有的、但是热度一直很高的提示词，作为一名合格的搬运工！！ 我必须要说的是，这些其实都可以找豆包写的，完全不用问东问西，更不用付费！！！！（因为我抠搜，我至今没花过一毛钱在ai软件，gemini的其实也算是白嫖的） 最近因为敏感词和IP等不再提供假面、铠甲变身的素材，导致很多提示词不能用？那不是因为词的问题，问题在你的图，不要去垫图，用自己画的假面或者机甲，下面你只需要准备三样素材（正派、反派、背景（根据需求，也可以文字描述）： 1️⃣主角：@你的数字人/@图1的cos真人版（不要用IP） 2️⃣主角变身后：@图2（一定得用真实的照片，最好用mj/grok艺术化以后，用🍌转成真实风格（一定是写实的）保证成片！ 3️⃣反派：@图3/你用文字描述的即可（各大app一大堆） 4️⃣场景：@图4（如果你需要固定场景的长篇幅确保一致性，必须要垫的图） 这样只用写动作和特效即可！（提示词我放在评论区了）👇👇👇 基本能保证你的账号日更基本不成问题！👇
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不花一分钱快，速用Seedance2.0生成真人质感的假面全网爆火的打斗短视频呢？ 就是已经被说烂随便app和豆包，具体怎么操作，我先分享这个提示词再我写个文吧，这些app每天10次的抽卡加上豆包10个积分机会其实足够生成一个小片段用的，只要你的提示词写得好，抽卡几率也大大降低！ 另外再分享一个小云雀上都有的、但是热度一直很高的提示词，作为一名合格的搬运工！！ 我必须要说的是，这些其实都可以找豆包写的，完全不用问东问西，更不用付费！！！！（因为我抠搜，我至今没花过一毛钱在ai软件，gemini的其实也算是白嫖的） 最近因为敏感词和IP等不再提供假面、铠甲变身的素材，导致很多提示词不能用？那不是因为词的问题，问题在你的图，不要去垫图，用自己画的假面或者机甲，下面你只需要准备三样素材（正派、反派、背景（根据需求，也可以文字描述）： 1️⃣主角：@你的数字人/@图1的cos真人版（不要用IP） 2️⃣主角变身后：@图2（一定得用真实的照片，最好用mj/grok艺术化以后，用🍌转成真实风格（一定是写实的）保证成片！ 3️⃣反派：@图3/你用文字描述的即可（各大app一大堆） 4️⃣场景：@图4（如果你需要固定场景的长篇幅确保一致性，必须要垫的图） 这样只用写动作和特效即可！（提示词我放在评论区了）👇👇👇 基本能保证你的账号日更基本不成问题！👇

𝟡𝟜 ᴾᴸᴬʸᶠᴼᴿᴳᴱ

52,402 次观看 • 6 个月前

GPT的images2 ＋seedance2.0绝对是制作AI漫剧的最佳组合： 完整提示词流程： Step 0：构思剧情（脚本） Step 1：生成3×3故事板（核心） Step 2：统一角色设定（防崩） Step 3：生成Seedance视频提示词（导演级） Step 4：在Seedance中用image作为参考生成视频 Step 5：后期（字幕 / 节奏 / 发布） 完整的提示词我放在评论区。 事实上我这个并不算特别好的案例（五一时间有限，见谅），完美的案例可以参考这个帖子：
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GPT的images2 ＋seedance2.0绝对是制作AI漫剧的最佳组合： 完整提示词流程： Step 0：构思剧情（脚本） Step 1：生成3×3故事板（核心） Step 2：统一角色设定（防崩） Step 3：生成Seedance视频提示词（导演级） Step 4：在Seedance中用image作为参考生成视频 Step 5：后期（字幕 / 节奏 / 发布） 完整的提示词我放在评论区。 事实上我这个并不算特别好的案例（五一时间有限，见谅），完美的案例可以参考这个帖子：

0xToni

22,341 次观看 • 4 个月前

好莱坞的女演员都要失业了！那些演情感戏的明星也要下岗了！如此逼真的表情变化和眼神转换不是真人出镜的，是用提示词在豆包里免费生成的。 seedance prompt 视频提示词在评论区👇
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PixelAIGC

11,280 次观看 • 2 个月前

兄弟们！墙上涂鸦和真人互动的视频教程，直接抄起来吧！ 用生图模型生3张9:16图：挑事→闹腾→比心（可根据你的设计来） 每张以上一张作参考，锁脸、服装和墙面 video：10秒，9:16 视频提示词： 以唯一参考图作为视频首帧，生成一条 10 秒、9:16 竖屏、固定机位、一镜到底的写实混合媒介短视频。参考图是由图片生成模型创作的虚构成年女性角色和二维墙面涂鸦，不是真实人物拍摄素材。 严格保持首帧中的同一位虚构女性角色、脸型、五官、肤色、黑色侧辫、碎刘海、白色无袖上衣、蓝色修身牛仔裤、白色运动鞋和金色细手链。保持奶油白墙、浅色地面、右下方自然阳光、真人在左、涂鸦在右、全身构图不变。 0–3 秒：真人踮脚想离开，发现墙上的黑色涂鸦正在夸张模仿她。真人停下来回头，轻轻皱眉，一脸“你又来了”。 3–7 秒：涂鸦始终贴在墙面上，开始手舞足蹈、抬腿跳傻气的胜利舞，线条随动作轻微抖动，出现少量黑色速度线和小星星。真人转向墙面，一手叉腰，另一只手伸出制止它，轻轻翻白眼，但嘴角忍笑。 7–10 秒：涂鸦突然安静，双手在头顶组成大爱心，歪头眯眼装乖。真人肩膀放松，无奈叹气，最后露出克制的微笑，用食指轻轻触碰墙上的爱心边缘，表现“真拿你没办法”的又烦又爱。 墙上角色全程只能是贴墙的二维黑色手绘线稿，不能变成第二个真人、彩色动漫人物或实体阴影，不能钻出墙面或穿过真人。真人指尖只接触墙面线条。 自然的人体运动、面部微表情、发丝和衣料动态。镜头完全固定，不推拉、不摇移、不切镜。 不要额外人物、文字、水印、Logo、背景变化、身份漂移、换装、面部变形、肢体畸形、额外手指、跳帧或闪烁。
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XiaoLei Liu

13,558 次观看 • 1 个月前