AI 视频 Prompt 指南：写出高质量提示词的完整技巧
为什么提示词如此重要？
在 AI 视频生成中，提示词（Prompt）就是你的"剧本"。同样的模型，一个好的提示词和一个随意的提示词，输出效果天差地别。掌握提示词写作技巧，是从"能用 AI"到"用好 AI"的关键一步。
万能公式：5 要素法
我们在 Tomato AI 上测试了数百条提示词后，总结出这个高效公式：
| 要素 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 主体 | 谁/什么物体 | 一个穿白衬衫的年轻男人 |
| 动作 | 在做什么 | 在咖啡馆里翻阅旧书 |
| 环境 | 在什么场景中 | 阳光透过玻璃窗洒落 |
| 风格 | 画面风格/氛围 | 电影级、胶片质感、暖色调 |
| 镜头 | 运镜方式 | 特写慢推、浅景深 |
优化前后对比
差的提示词
"一个女孩在走路"
问题：太模糊，AI 不知道场景、风格、镜头，结果随机且平淡。
好的提示词
"电影级画面。一个穿黑色风衣的年轻女子在巴黎秋天的林荫大道上缓步行走，金色落叶飘落在她周围。中景跟拍，浅景深，柔和的自然光，35mm 胶片质感。"
为什么好：5 个要素全部覆盖，AI 能精准理解你想要的画面。
模型专属技巧
Seeddance 2.0 提示词技巧
- 支持用 @素材名 引用上传的图片/视频作为参考
- 可以描述音效（"伴随轻快的钢琴曲"），模型会自动生成配乐
- 支持多镜头描述（"第一个镜头…切到第二个镜头…"）
Kling 3 提示词技巧
- 强调人物细节（发型、服装、表情）以发挥其人物一致性优势
- 适合描述对话场景和面部特写
Sora 2 / Veo 3.1 提示词技巧
- Sora 2 擅长物理交互描述（碰撞、液体流动、布料飘逸）
- Veo 3.1 对光影描述响应最敏感（逆光、黄金时刻、雾气）
常见错误
- 堆砌太多内容 → 一次描述一个清晰场景，不要塞 5 个动作
- 忘记写风格 → "电影级"、"动画风"、"纪录片"区别巨大
- 忽略镜头语言 → 运镜决定视频的"高级感"
- 提示词太短 → 2-3 个词的提示词很难出好效果
FAQ
提示词用中文还是英文？
Seeddance 2.0 和 Kling 3 对中文支持极好，可以直接写中文。Sora 2 和 Veo 3.1 建议使用英文。在 Tomato AI 上两种语言都支持。
提示词多长合适？
建议 30-80 个词（或 50-150 个中文字符）。太短信息不足，太长模型可能忽略细节。