DeepSeek+即梦 做AI视频

DeepSeek做AI视频

  • 制作流程
    • 第一步:DeepSeek 生成视频脚本和分镜
  • 第二步:生成分镜图片绘画提示词
  • 第三步:生成分镜图片
  • 第四步:使用可灵 AI 工具,将生成的图片转成视频。
  • 第五步:剪映成短视频

DeepSeek 真的强,这个春节愣是被 DeepSeek 刷满屏。
在这里插入图片描述

制作流程

以往我们做 AI 视频,常规的制作流程是使用 ChatGPT/KIMI 生成脚本,使用 AI 绘图工具生成图片,再到 AI 视频工具生成视频,最后在剪辑里剪辑成品。

DeepSeek 来辅助生成视频,操作性更加简单,效率也更加好了。

带大家拆解新的 AI 视频制作流程,我们用到下面的几个工具:

  1. 使用 DeepSeek 帮我们创作剧本脚本,以及文案旁白和生成绘画提示词

  2. 使用 AI 工具(MJ 或妙画)画出场景、人物

  3. 使用 AI 视频工具生成动画

  4. 在剪辑中添加声音、特效、字幕和场景衔接

第一步:DeepSeek 生成视频脚本和分镜

没有 DeepSeek 之前,其实也在用 Chatgpt 等 AI 工具生成脚本。

但是 DeepSeek 是推理模型,AI 交互并不需要像其他 AI 工具一样调教提示词,DeepSeek 的提示词技巧,就是没有技巧,用口语化提问即可。

那我们就用咱们的国产之光 DeepSeek 来搞定脚本编写和画面生成吧。直接开启深度思考模式,向 DeepSeek 提问就行啦!

我想做一个关于白蛇传的 AI 视频,帮我设计一下脚本、文案、画面,包含时间轴,以表格的形式输出,视频大约 60 秒。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

DeepSeek 直接生成了一个包含分镜描述和字幕的表格。右侧还智能地提供了 AI 绘画和 AI 视频的镜头提示词参考,整个视频内容的初步框架已完成。

下面是 chatgpt 同样的提示词生成的脚本,大家一对比就能看出差距了。

在这里插入图片描述

除了分镜描述,DeepSeek 还提供了背景音乐和节奏控制的建议方案,可以作为参考。
在这里插入图片描述

第二步:生成分镜图片绘画提示词

上一步的分镜描述,还不适用于绘画出图。

请根据 Midjourney 语法规则优化详细分镜脚本,包含画面细节、风格参数与镜头语言,生成 Midjourney 绘画提示词

DeepSeek 给出了绘画提示词:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


分镜 1:标题画面 (0:00-0:05)
画面描述:
黑屏,白色毛笔字“白蛇传”从画面中心缓缓浮现,背景隐约可见水墨晕染的山水轮廓,整体风格古典优雅。

镜头语言:
特写,缓慢推近,突出书法文字的笔触细节。

Midjourney 提示词:
Chinese ink painting, white calligraphy “Legend of the White Snake” in the center, soft ink wash background with mountain and river outlines, traditional Chinese art style, serene and elegant, 4K, ultra-detailed, --v 5 --ar 16:9


分镜 2:断桥相遇 (0:05-0:15)
画面描述:
西湖断桥,烟雨朦胧,湖面泛着微光。白蛇(白衣女子,长发飘飘,面容清丽)撑着一把油纸伞,与许仙(书生打扮,手持书卷)在桥上相遇,两人目光交汇,背景是隐约的远山和垂柳。

镜头语言:
中景,慢镜头平移,展现人物与环境的关系,营造浪漫氛围。

Midjourney 提示词:
West Lake, misty rain, traditional Chinese bridge, white snake (beautiful woman in white hanfu with long black hair) holding oil-paper umbrella, Xu Xian (scholar in traditional robe) holding a book, soft focus, serene atmosphere, traditional Chinese painting style, cinematic lighting, ultra-detailed, --v 5 --ar 16:9


分镜 3:药铺生活 (0:15-0:25)
画面描述:
白蛇和许仙在药铺中忙碌,药铺内摆满了草药和古籍,阳光透过窗户洒进来,画面温暖明亮。白蛇微笑着为病人把脉,许仙在一旁整理药材,两人互动温馨。

镜头语言:
近景,固定镜头,突出人物的表情和动作细节。

Midjourney 提示词:
Traditional Chinese herbal medicine shop, Bai Suzhen (white snake) in white hanfu, Xu Xian in scholar robe, warm sunlight through windows, shelves filled with herbs and ancient books, peaceful and harmonious atmosphere, traditional Chinese style, cinematic lighting, ultra-detailed, --v 5 --ar 16:9


分镜 4:法海现身 (0:25-0:35)
画面描述:
法海(身穿金色袈裟,手持金钵,面容威严)站在金山寺前,背后是乌云密布的天空。他怒目而视,金钵发出金光,画面充满压迫感。

镜头语言:
仰视,广角镜头,突出法海的高大与威严。

Midjourney 提示词:
Fahai (monk in golden kasaya, holding golden bowl), Jinshan Temple in background, dark stormy clouds, dramatic lighting, intense expression, traditional Chinese art style, cinematic composition, ultra-detailed, 4K, --v 5 --ar 16:9


分镜 5:水漫金山 (0:35-0:45)
画面描述:
白蛇现出原形(巨大的白蛇盘旋在空中,鳞片闪烁着银光),与法海在金山寺上空激战。雷电交加,水浪滔天,金山寺被洪水包围,画面充满动感与张力。

镜头语言:
远景,动态镜头,展现宏大的战斗场面。

Midjourney 提示词:
Bai Suzhen transforming into giant white snake, silver scales glowing, Fahai with golden bowl, thunder and lightning, flood surrounding Jinshan Temple, epic battle scene, dynamic composition, traditional Chinese ink painting style, cinematic lighting, ultra-detailed, --v 5 --ar 16:9


分镜 6:雷峰塔倒 (0:45-0:55)
画面描述:
雷峰塔倒塌,白蛇和许仙在废墟中重逢,两人相拥而泣。背景是夕阳下的西湖,水面泛着金色的波光,画面温暖感人。

镜头语言:
中景,慢镜头,突出人物的情感表达。

Midjourney 提示词:
Leifeng Pagoda collapsing, Bai Suzhen and Xu Xian reuniting in ruins, warm sunset over West Lake, golden light reflecting on water, emotional and touching scene, traditional Chinese painting style, cinematic lighting, ultra-detailed, --v 5 --ar 16:9


分镜 7:结尾画面 (0:55-1:00)

画面描述:
画面淡出,白蛇传的 logo(水墨风格的“白蛇传”字样)出现在画面中央,背景是隐约的西湖山水。

镜头语言:
特写,缓慢拉远,营造余韵悠长的感觉。

Midjourney 提示词:
Chinese ink painting style, “Legend of the White Snake” logo in center, soft ink wash background with West Lake and mountain outlines, traditional Chinese art style, serene and elegant, 4K, ultra-detailed, --v 5 --ar 16:9


总结
以上分镜脚本和 Midjourney 提示词结合了传统中国水墨画风格与现代电影级光影效果,适合用于生成高质量的白蛇传 AI 视频画面。每个提示词都经过优化,确保画面细节丰富、风格统一。


一条简单的指令,就完成了 AI 视频的镜头提示词,效率和质量都非常不错。

第三步:生成分镜图片

在上一步中,我们会获得了 8 个 MJ 绘画提示词,我们到 Midjourney 中生成图片。

出图效果还是 MJ 会更好一些,但是 Midjourney 是收费工具,而且是需要英文提示词,对于没有使用 MJ 习惯的用户,可以用国内的秒画和即梦,中文操作界面,免费使用。

Midjourney 官网:https://www.midjourney.com/home

秒画:https://miaohua.sensetime.com/inspiration?invite_code=w43E5L3nZ

即梦:https://jimeng.jianying.com/

以 即梦网页版 生成图片为例:

将第一步生成的绘画提示词复制到顶部的到 prompt 输入框中:

将分镜的提示词逐一复制进来,按回车,生成的图片会在 Create 区域中显示出来。

在这里插入图片描述

生成图片后,如果效果不满意的话,还可以对提示词进行编辑或者重新生成一次。

接下来我们生成所有的分镜图片:

分镜 1:水墨开场(0:00-0:06)

提示词:

“”黑屏,白色毛笔字“白蛇传”从画面中心缓缓浮现,背景隐约可见水墨晕染的山水轮廓,整体风格古典优雅。 --ar 9:16 --style expressive --v 6.0
在这里插入图片描述

分镜 2:化形渡劫(0:07-0:12)

提示词:

Full body shot of white snake transforming into woman, dynamic lightning strikes, flowing white hanfu with silk texture, green energy aura around hands, cinematic storm lighting, ultra-detailed scales to fabric transition, epic composition --chaos 40 --stylize 800 --v 5.2

分镜 3:断桥邂逅(0:13-0:18)

提示词:

画面描述: 西湖断桥,烟雨朦胧,湖面泛着微光。白蛇(白衣女子,长发飘飘,面容清丽)撑着一把油纸伞,与许仙(书生打扮,手持书卷)在桥上相遇,两人目光交汇,背景是隐约的远山和垂柳。
镜头语言: 中景,慢镜头平移,展现人物与环境的关系,营造浪漫氛围。

在这里插入图片描述

分镜 4:市井温情(0:19-0:24)

提示词:

画面描述: 白蛇和许仙在药铺中忙碌,药铺内摆满了草药和古籍,阳光透过窗户洒进来,画面温暖明亮。白蛇微笑着为病人把脉,许仙在一旁整理药材,两人互动温馨。
镜头语言: 近景,固定镜头,突出人物的表情和动作细节。

在这里插入图片描述

分镜 5:端午惊变(0:25-0:30)

提示词:

画面描述: 法海(身穿金色袈裟,手持金钵,面容威严)站在金山寺前,背后是乌云密布的天空。他怒目而视,金钵发出金光,画面充满压迫感。
镜头语言: 仰视,广角镜头,突出法海的高大与威严。

在这里插入图片描述

分镜 6:水漫金山(0:31-0:38)

提示词:

画面描述: (白蛇)现出原形(巨大的白蛇盘旋在空中,鳞片闪烁着银光),与法海在金山寺上空激战。雷电交加,水浪滔天,金山寺被洪水包围,画面充满动感与张力。 不要用龙头,是蛇头。
镜头语言: 远景,动态镜头,展现宏大的战斗场面。

在这里插入图片描述

分镜 7:雷峰镇妖(0:39-0:48)

提示词:

Extreme closeup of woman’s face with falling tear, golden light beam pulling her upward, broken jade hairpin in foreground, cinematic bokeh background, hyper-realistic skin texture, Makoto Shinkai color palette --style expressive --stylize 900
在这里插入图片描述

分镜 8:转世重逢(0:49-0:54)

提示词:

West Lake sunset, modern teenager holding glowing jade hairpin, holographic projection of ancient woman smiling, neon reflections on water, blending traditional and futuristic elements, octane render
在这里插入图片描述

这样,我们完成了 AI 短视频所需要的图片生成。

这个过程中,得抽卡和修改提示词,得到自己满意的图片。

第四步:使用可灵 AI 工具,将生成的图片转成视频。

把第四步保存好的图片,上传到 AI 视频工具中,点击图生视频。

目前主流的 AI 视频软件有三个:

可灵:https://klingai.kuaishou.com/

海螺:https://hailuoai.com/video

vidu: https://www.vidu.cn/create

可灵 AI 是生成效果最好的工具,Vidu 的优势是速度快,多图参考效果很不错,海螺 AI 的人物情绪很不错。这3个工具都支持参考图生成视频了。

我们到可灵中生成视频:

选择图生视频,

选择 1.6 模型,

上传生成好的图片,

选择高品质,

生成第一个视频。

图片创意描述,根据镜头和人物动作描写词,如果不知道怎么写,比如我下面的这张图片,就让 AI 自己生成。

点击里面的立即生成,右侧的窗口就会显示进度条。

第五步:剪映成短视频

最后一步就是把生成好的视频导入到剪映中,根据分镜顺序,调整好排版。

添加背景音乐,音效和字幕。一个 AI 短视频就完成了。

如何学习AI大模型 ?

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/17092.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数组练习(深入理解、实践数组)

1.练习1&#xff1a;多个字符从两端移动&#xff0c;向中间汇聚 编写代码&#xff0c;演示多个字符从两端移动&#xff0c;向中间汇聚 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include<stdio.h> #include<string.h> int main() {//解题思路&#xff1a;//根据题意再…

学习threejs,使用HemisphereLight半球光

&#x1f468;‍⚕️ 主页&#xff1a; gis分享者 &#x1f468;‍⚕️ 感谢各位大佬 点赞&#x1f44d; 收藏⭐ 留言&#x1f4dd; 加关注✅! &#x1f468;‍⚕️ 收录于专栏&#xff1a;threejs gis工程师 文章目录 一、&#x1f340;前言1.1 ☘️THREE.HemisphereLight 二、…

vue项目使用vite和vue-router实现history路由模式空白页以及404问题

开发项目的时候&#xff0c;我们一般都会使用路由&#xff0c;但是使用hash路由还是history路由成为了两种选择&#xff0c;因为hash路由在url中带有#号&#xff0c;history没有带#号&#xff0c;看起来更加自然美观。但是hash速度更快而且更通用&#xff0c;history需要配置很…

Fiori APP配置中的Semantic object 小bug

在配置自开发程序的Fiori Tile时&#xff0c;需要填入Semantic Object。正常来说&#xff0c;是需要通过事务代码/N/UI2/SEMOBJ来提前新建的。 但是在S4 2022中&#xff0c;似乎存在一个bug&#xff0c;即无需新建也能输入自定义的Semantic Object。 如下&#xff0c;当我们任…

芯片设计企业的IT支撑点

对于一个芯片设计企业&#xff0c;需要怎么样的IT支撑&#xff0c;这看起来并不是那么重要&#xff0c;并不影响芯片企业是否取得成功&#xff0c;但真正进入这个行业&#xff0c;你会发现&#xff0c;这里还是有一些门道的。 实际上&#xff0c;芯片设计企业对于IT的依赖很重&…

生成对抗网络入门:Mnist手写数字生成

本文为为&#x1f517;365天深度学习训练营内部文章 原作者&#xff1a;K同学啊 一 理论基础 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)是近年来深度学习领域的一个热点方向。 GAN并不指代某一个具体的神经网络&#xff0c;而是指一类基于博弈思想而设计的神经网络。…

22.4、Web应用漏洞分析与防护

目录 Web应用安全概述DWASP Top 10Web应用漏洞防护 - 跨站脚本攻击XSSWeb应用漏洞防护 - SQL注入Web应用漏洞防护 - 文件上传漏洞Web应用漏洞防护 - 跨站脚本攻击XSS Web应用安全概述 技术安全漏洞&#xff0c;主要是因为技术处理不当而产生的安全隐患&#xff0c;比如SQL注入…

软件的生命周期和需求

什么是软件的生命周期? 定义(描述) --> 创建 --> 使用 --> 销毁 (这一整个过程就是事物的生命周期) 生命周期 那么软件的生命周期又分为哪些呢? 一共分为十步: 可行性研究: 通过分析软件开发要求,确定软件项目的性质、目标和规模,得出可行性研究报告,如果可行性研…

深入理解DeepSeek与企业实践(二):32B多卡推理的原理、硬件散热与性能实测

前言 在《深入理解 DeepSeek 与企业实践&#xff08;一&#xff09;&#xff1a;蒸馏、部署与评测》文章中&#xff0c;我们详细介绍了深度模型的蒸馏、量化技术&#xff0c;以及 7B 模型的部署基础&#xff0c;通常单张 GPU 显存即可满足7B模型完整参数的运行需求。然而&…

Java 字符编码与解码:深入理解 Charset 类

目录 引言 一、什么是字符集&#xff08;Charset&#xff09;&#xff1f; 二、Charset 类的核心功能 1. 获取字符集实例 2. 编码与解码 示例1&#xff1a;字符串转字节数组 示例2&#xff1a;处理不同字符集的乱码问题 3. 字符集检测与支持 三、Charset 类的常用方法…

Redis7.0八种数据结构底层原理

导读 本文介绍redis应用数据结构与物理存储结构,共八种应用数据结构和 一. 内部数据结构 1. sds sds是redis自己设计的字符串结构有以下特点: jemalloc内存管理预分配冗余空间二进制安全(c原生使用\0作为结尾标识,所以无法直接存储\0)动态计数类型(根据字符串长度动态选择…

本地Deepseek-r1:7b模型集成到Google网页中对话

本地Deepseek-r1:7b网页对话 基于上一篇本地部署的Deepseek-r1:7b&#xff0c;使用黑窗口对话不方便&#xff0c;现在将本地模型通过插件集成到Google浏览器中 安装Google插件 在Chrome应用商店中搜索page assis 直接添加至Chrome 修改一下语言 RAG设置本地运行的模型&#…

【设计模式】【行为型模式】观察者模式(Observer)

&#x1f44b;hi&#xff0c;我不是一名外包公司的员工&#xff0c;也不会偷吃茶水间的零食&#xff0c;我的梦想是能写高端CRUD &#x1f525; 2025本人正在沉淀中… 博客更新速度 &#x1f44d; 欢迎点赞、收藏、关注&#xff0c;跟上我的更新节奏 &#x1f3b5; 当你的天空突…

gitlab Webhook 配置jenkins时“触发远程构建 (例如,使用脚本)”报错

报错信息&#xff1a; <html> <head> <meta http-equiv"Content-Type" content"text/html;charsetISO-8859-1"/> <title>Error 403 No valid crumb was included in the request</title> </head> <body><h2…

AI赋能前端开发:薪资潜力无限的未来

在当今竞争激烈的就业市场&#xff0c;掌握AI写代码工具等AI技能已经成为许多专业人士提升竞争力的关键。尤其在快速发展的前端开发领域&#xff0c;AI的应用更是日新月异&#xff0c;为开发者带来了前所未有的机遇。高薪职位对熟练掌握AI技术的前端开发者的需求与日俱增&#…

外包干了4年,技术退步太明显了。。。。。

先说一下自己的情况&#xff0c;本科生生&#xff0c;20年通过校招进入武汉某软件公司&#xff0c;干了差不多4年的功能测试&#xff0c;今年国庆&#xff0c;感觉自己不能够在这样下去了&#xff0c;长时间呆在一个舒适的环境会让一个人堕落!而我已经在一个企业干了四年的功能…

平面与平面相交算法杂谈

1.前言 空间平面方程&#xff1a; 空间两平面如果不平行&#xff0c;那么一定相交于一条空间直线&#xff0c; 空间平面求交有多种方法&#xff0c;本文进行相关讨论。 2.讨论 可以联立方程组求解&#xff0c;共有3个变量&#xff0c;2个方程&#xff0c;而所求直线有1个变量…

【状态空间方程】对于状态空间方程矩阵D≠0时的状态反馈与滑模控制

又到新的一年啦&#xff0c;2025新年快乐~。前几个月都没更新&#xff0c;主要还是因为不能把项目上的私密工作写进去&#xff0c;所以暂时没啥可写的。最近在山里实习&#xff0c;突然想起年前遗留了个问题一直没解决&#xff0c;没想到这两天在deepseek的加持下很快解决了&am…

LearningFlow:大语言模型城市驾驶的自动化策略学习工作流程

25年1月来自香港科技大学广州分校的论文“LearningFlow: Automated Policy Learning Workflow for Urban Driving with Large Language Models”。 强化学习 (RL) 的最新进展表明其在自动驾驶领域具有巨大潜力。尽管前景光明&#xff0c;但诸如手动设计奖励函数和复杂环境中的…

大语言模型多代理协作(MACNET)

大语言模型多代理协作(MACNET) Scaling Large-Language-Model-based Multi-Agent Collaboration 提出多智能体协作网络(MACNET),以探究多智能体协作中增加智能体数量是否存在类似神经缩放定律的规律。研究发现了小世界协作现象和协作缩放定律,为LLM系统资源预测和优化…