本文由 辛梓煜@词元二号站（www.ciyuanerhao.com）撰写，转载请注明出处。

快速摘要

如果你只想花两分钟搞清楚「AI生图生视频到底怎么上手」，看完这一段就够： AI创作的核心不是学一堆工具，而是掌握两样东西——结构化提示词的写法和多模态模型的使用逻辑。2026年，以字节跳动的 Seedance 2.0 和快手的可灵 3.0 为代表的AI视频模型，已经把生视频的门槛踩到了地板；而 LitVideo 这类整合平台则把十几种顶级模型装进了一个界面，你不需要再东充一个会员西买一个工具。本质上，所有AI生成任务都遵循同一套结构：角色定位 → 任务描述 → 细节要求 → 约束条件，无论是生图、生视频还是写文案，这套模板都能让你的对话效率从「聊50句还跑偏」变成「一次就出片」。想看完整的拆解、案例和避坑指南，往下翻。

开篇：2026年，AI创作已经进化到了什么程度？

2026年过半，如果你还没真正上手AI创作工具，可能会觉得有点慌——外面的信息太嘈杂了。有人说「AI一天干完一个团队三个月的活」，有人晒出各种电影级画面说自己只花了一个下午；但你自己一打开那些工具，发现生成出来的人脸像塑料娃娃、视频里的人物三秒换一套衣服，搞了一下午还不如自己用手机拍。

这个落差，我自己踩过不止一次。

辛梓煜@词元二号站 在过去两年里，从最早用 Midjourney 一张一张抽卡，到现在用 LitVideo 把 Seedance 2.0 和可灵 3.0 串成完整工作流，中间烧掉的点数和踩过的坑，差不多能写一本书。这篇文章就是把这些实操经验——从提示词的底层逻辑到视频成片的完整链路——全部拆给你看。

先快速扫一眼2026年AI创作工具的格局，心里有个底：

一句话概括目前的局面：生图方面，GPT和Google的模型已经足够好用；生视频方面，Seedance 2.0 和可灵 3.0 是绝对的「双王」，没有第三个能打的。 而像 LitVideo 这样的整合平台，让你在一个界面里同时调用所有这些模型——这是2026年AI创作最大的改变：从「选工具」变成了「选模型」，从「会操作」变成了「会导演」。

下面，我们就从最基础的概念开始，一层一层拆开。

第一章：先搞懂AI的「大脑」——大语言模型与多模态模型

很多教程一上来就教你写提示词，但我觉得这是本末倒置。你连对面那个「东西」是什么、怎么思考的都不知道，怎么跟它好好说话？

1.1 大语言模型（LLM）的本质：一个永不重复的「联想引擎」

你大概率听过 LLM（Large Language Model）这个词。如果去搜它的定义，你会看到一堆「神经网络」「Transformer 架构」「自注意力机制」——说实话，把这些背下来对实际创作没有任何帮助。

辛梓煜@词元二号站 的建议是：你只需要理解一句话——AI生成出来的内容，就像人类的指纹一样，永远不会重复。 你用同一段提示词让它生两次图，它给你两张不一样的；同一段文字让它改写两次，措辞也会有微妙差别。这不是bug，这正是AI「智能」的本质——它不是数据库检索，而是基于概率分布的联想生成。

说得更直白一些：大语言模型就是一个巨大的「联想引擎」。你给它一个词，它在海量训练数据中找到与这个词最相关的信息模式，然后按概率一个字一个字地「联想」出后续内容。它没有「记忆」，没有「意识」，但它对语言和图像中隐藏的模式有惊人的把握能力。

1.2 单模态 vs 多模态：为什么这个区别决定了你能做什么

这里有一个关键概念，理解了它你就理解了为什么2026年的AI能做这么多不同的事。

单模态模型：输入一种媒体类型，输出同一种媒体类型。最典型的就是 DeepSeek——你输入文字，它输出文字，不能出图，不能出视频。它是深度思考模型里的佼佼者，但模态是单一的。

多模态模型（也叫跨模态模型）：输入一种媒体类型，输出另一种。比如你上传一张图，它给你一段视频；你上传一段文字，它给你一张图；你上传一段视频，它给你一段音乐。

用一张表来对比会更直观：

2026年，我们用到的大部分模型其实都是多模态或跨模态的。你可以在提示词里同时塞图片、文字、甚至音频片段作为参考，模型会综合利用这些输入来生成结果。这就是为什么现在的AI创作可以做到「角色一致性」——因为你把角色参考图一起丢给它了。

1.3 对话式模型 vs 指令式模型：两种交互范式

市面上有两种跟AI打交道的方式，搞清楚这个差异能帮你避开很多坑。

对话式（Agent式）：像朋友一样聊天，你说人话它就能懂。GPT、豆包、即梦、可灵都属于这类。你不需要学任何特殊语法，用自然语言描述需求就行。

指令式（结构化提示词）：必须按照特定格式写提示词，模型才能精准理解。最典型的是 Midjourney——你需要用 /imagine 命令，参数用 --ar、--style 标记，提示词中英文混合，顺序也很讲究。

2026年的趋势非常明显：指令式正在被对话式取代。Midjourney 虽然还在更新，但它的模型已经被接入到 LitVideo 等整合平台中，用户不需要再去 Discord 里输入复杂指令了。对话式才是未来。

但这不意味着提示词不需要结构——恰恰相反，正因为对话式模型能听懂人话，你才更需要把话说清楚、说完整、说在点子上。接下来的一章，我们就来解决这个问题。

第二章：让AI听懂人话——提示词的结构化写作法

你有没有过这种体验：想让AI帮你生成一个产品海报，聊了50句话，它一会儿给你一个三视图，一会儿给你一个无字版，一会儿文字全写错，就是死活不出你想要的东西？

问题不出在AI笨，出在你的提示词没有结构。

2.1 四个核心要素：一套适用于所有模型的万能结构

不管你是用豆包、GPT、LitVideo 还是即梦，不管任务是生图、生视频还是写文案，下面这四个要素构成了提示词的「骨架」：

角色定位 → 任务描述 → 细节要求 → 约束条件

拆开逐个来看：

① 角色定位：告诉AI「你现在是谁」。这一行看似可有可无，但我的实测结论是：加上角色定位后，输出质量明显提升。背后的原因很简单——当你说「你是一名资深美妆摄影师」，模型会激活与美妆摄影相关的知识模式，构图、打光、色调都会向那个方向靠拢。

举个例子，同样一段生成人像的提示词：

② 任务描述：一句话说清楚你要什么。这个看起来简单，但很多人折在这一步——主谓宾混乱，或者任务描述太模糊。比如「帮我搞个好看的图」和「帮我生成一张水蜜桃护手霜在白色桌面上展示的产品摄影图」，效果天差地别。

这里有个小技巧：把你想要的最终画面，用一句话描述给一个没看过你脑子里的画面的朋友听——这句话就是你的任务描述。如果你自己都说不清楚要什么，就别指望AI能猜对。

③ 细节要求：这是拉开高手和新手差距的地方。细节包括但不限于：画幅比例、字数篇幅、文案风格、景别、视角、色彩倾向、材质质感、光影类型等等。细节越充分，AI的发挥空间越确定，结果就越接近你的预期。

④ 约束条件：告诉AI「不要做什么」。比如「禁止出现花卉元素」「文字保持静止不动」「不要出现三视图」。这里有一个坑需要注意——提示词污染。

什么是提示词污染？简单说，AI在理解你的提示词时，会先解析「名词」（比如「花卉」），再解析否定词（比如「禁止」）。所以当你写「禁止出现花卉」时，AI可能反而更关注「花卉」这个词。这就是为什么有时候你越说不要什么东西，它越给你生成那个东西。

应对方法：尽量用正面描述代替负面禁止。比如与其写「不要出现花」，不如写「包装上仅保留手绘桃子图案」。

2.2 2026年的范式转变：从「指挥AI」到「委托AI」

2024年的提示词指南还在教你「一步一步告诉AI怎么做」，但到了2026年，随着 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 等模型上下文窗口突破100万token，提示词的核心策略已经发生了根本性变化。

这里引用一个2026年提示词工程领域广为流传的框架——CREATE 原则：

一句话总结这个变化：2024年你是「指挥家」，2026年你是「导演」。你不需要告诉AI怎么打光、怎么运镜，你只需要告诉他你要什么样的画面感觉、什么样的情绪效果，把执行细节交给模型自己规划。

2.3 实战模板：四个可以直接套用的提示词结构

下面这四个模板覆盖了最常见的AI创作场景，可以直接复制，把 {} 里的内容替换成你自己的：

模板一：生图类（产品/人像/场景通用）

角色：你是一名擅长{风格}的{领域}摄影师。
任务：请生成一张{主体描述}的{类型}照片。
细节：比例为{比例}，景别为{景别}，光线采用{光源类型}，色彩倾向为{色调描述}，材质表现为{质感描述}。
约束：画面中仅保留{允许元素}，整体风格统一，不可出现{禁止元素}。

模板二：生视频类（单镜头）

角色：你是一名资深AI影视导演。
任务：根据我提供的参考图，生成一段{时长}秒的动态视频。
细节：画面开场{开场描述}，随后{过渡描述}，最终呈现{结尾描述}。镜头语言采用{运镜方式}，节奏为{节奏描述}。
约束：人物和产品必须保持与参考图一致，文字和LOGO静止不动，禁止出现穿模或不合理的画面内容。背景音乐要求{音乐风格}。

模板三：文案策划类

角色：你是一名{领域}的资深{角色}。
任务：请帮我完成{具体任务}。
细节：目标受众是{受众画像}，风格要求{风格描述}，字数控制在{数字范围}。
约束：不使用{禁用词汇/风格}，输出格式为{格式要求}。

模板四：多镜头视频类（TVC广告/短剧）

角色：你是一名资深AI影视广告导演。
任务：根据以下分镜设计，生成一段{总时长}秒的完整广告片。
分镜描述：
- 镜头1（{时长}秒）：{画面描述}，参考图{图1}
- 镜头2（{时长}秒）：{画面描述}，参考图{图2}
...
细节要求：整体风格为{风格描述}，色调{色调描述}，光影{光影描述}，节奏{节奏描述}。
约束：所有镜头中的人物和产品保持一致性，文字元素不变形，背景音乐和旁白需与画面同步。旁白文案为：「{旁白内容}」。

说一千道一万，提示词这东西，看十遍不如自己手搓三遍。接下来的几章，我们就用这些模板，完整走一遍从产品图到视频成片的实操流程。

第三章：AI生图的完整心法——从主体到风格到细节

生图看起来最简单——打几个字，点一下生成，一张图就出来了。但如果你要的不是「随便一张还行的图」，而是「一张能直接用的电商级大片」，那就需要理解生图提示词的完整构成逻辑。

3.1 三大板块：主体、风格、细节

我自己在长期实操中，把生图提示词拆成了三个板块，这个框架比「角色+任务+细节+约束」更聚焦于图像本身：

主体内容（时间 + 地点 + 人物/物品 + 行为）
    ↓
风格描述（介质 + 艺术种类 + 艺术风格 + 参考艺术家/品牌）
    ↓
细节描述（材质质感 + 光源 + 构图 + 色彩 + 视角 + 背景）

下面逐个拆解。

主体内容

这是你画面的「骨架」。四个要素缺一不可：时间、地点、人物（或物品）、行为。举个例子：

• ❌ 差的写法：「一个护手霜」
• ✅ 好的写法：「清晨8点，一支以桃子为主题的管状护手霜，独立摆放在干净的白色桌面上，柔和晨光从左侧窗边洒入，无其他杂物」

你给的信息越具体，AI的发挥就越受限——而在创作中，「受限」反而是好事，因为确定性更高。

风格描述

同样一个「两个大爷下棋」的画面，用油画表现、水彩表现、毛毡定格动画表现，效果完全是三个世界。风格描述可以从四个维度来定位：

第一，介质/材质：油画、水彩、素描、3D渲染、商业摄影、黏土定格、水墨……不同介质给观众的「质感」完全不同。

第二，艺术种类：服装设计、雕塑、建筑可视化、产品设计……同样的人和场景，切换艺术种类后，输出方向就变了。

第三，艺术风格：波普艺术、印象派、超现实主义、赛博朋克、未来主义、极简主义、孟菲斯风格……这些关键词能极大影响画面的视觉调性。比如「赛博朋克风格的古代街景」和「未来主义的古代街景」，生成的画面气质完全不同。

第四，参考艺术家或品牌：宫崎骏、穆夏、草间弥生、蒙德里安……或者泡泡玛特风格、无印良品风格。这些参考锚点能让AI快速锁定你的审美方向。宫崎骏风格偏向温暖治愈、装饰性强；穆夏风格线条柔美、色彩华丽；蒙德里安风格则是极致的几何抽象。

一个容易踩的坑：不同模型对艺术家名字的还原度不一样。GPT 的 image 模型对西方艺术家还原度较高，但对东方艺术家（如穆夏）可能出现偏差；Nano Banana Pro 对亚洲面孔和东方美学风格的处理会更自然一些。具体选哪个模型，后面细说。

细节描述

这是真正拉开成品质量差距的地方。细节可以从六个维度来把控：

质感：玻璃质感、陶瓷质感、金属拉丝、磨砂、丝绸……同一个产品，材质描述不同，生成的质感天差地别。比如陶瓷杯子和玻璃杯子，即便形状一样，给人的感觉也完全不同。

光源：这是最容易被忽略但效果最明显的要素。来感受几个典型场景——

• 浪漫氛围 → 逆光（光线从背后打来，形成人像剪影或柔和的轮廓光）或烛光
• 恐怖氛围 → 底光（从下往上打，造成面部阴影的反常感）
• 神圣氛围 → 顶光或丁达尔光线（阳光穿过云层或窗户的光束）
• 温馨氛围 → 暖色调侧光，模拟黄昏或台灯效果

构图：黄金分割、对称构图、对角线构图、三分法。这个和传统摄影、电影构图完全通用。

色彩与配色：冷色（蓝、绿、紫）传递冷静、悲伤、科技感；暖色（橙、红、黄）传递温馨、热情、食欲感。此外，你还可以用「马卡龙配色」「莫兰迪配色」「补色配色」等具体配色方案来控制色调。举个例子：马卡龙配色会让画面呈现出柔和的粉彩色系，非常适合女性护肤品和母婴产品；而莫兰迪配色则带有灰调的高级感。

视角：鸟瞰（俯视）、仰视、平视、特写、全景……和电影镜头语言完全一致。

背景形式：纯色背景、渐变背景、环境背景、影棚柔光背景。不同的背景营造不同的气氛——同样一只猫，在花园里和在废墟里，传递的情绪完全不同。

3.2 2026年主流生图模型横评

选模型这件事，2026年比2024年简单太多了。因为整合平台帮你做了筛选，你只需要知道几个核心模型的「性格」：

一个很实用的经验法则：需要带中文文字的画面（海报、产品标签、广告语），优先选 GPT image；需要自然人像质感的，优先选 Nano Banana Pro。国产的即梦/豆包模型在处理人脸时「网红脸」倾向太严重，做出来的角色缺乏辨识度——如果你在做短剧或品牌内容，角色需要有特点、能被记住，那就要慎重。

3.3 两个你必须知道的高级概念

提示词污染

前面提到过，这里展开说。提示词污染是指提示词中不同部分的关键词互相干扰，导致意外的生成结果。比如你写了「白色桌面」但后面又写了「马卡龙色调」，AI可能把马卡龙色调扩散到了桌面上，给你生成一