一套可复用、易修改的Runway宠物短片固定工作流：先结构化提示词为【主体】【动作】【场景】【镜头】【风格】五字段模板，再用模板库或JSON固化常用组合，最后批量生成前做主体一致性、镜头逻辑性、形容词冗余三重校验。
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用Runway生成宠物日常短片时，提示词反复调整耗时且效果不稳定，需要一套可复用、易修改、不依赖临时灵感的固定工作流。
明确核心要素并结构化提示词
第一步：把每次必填的5类信息拆成固定字段——【主体】（如“橘猫”）、【动作】（如“扑向纸箱”）、【场景】（如“阳光斜射的木地板客厅”）、【镜头】（如“低角度跟拍”）、【风格】（如“iPhone 15 Pro实拍，自然光，轻微晃动”）。
第二步：用中括号标注变量位置，形成模板：“一只【主体】正在【动作】，发生在【场景】，【镜头】，【风格】”。这样改某一部分不会误动其他逻辑。
第三步：为每类字段预设3～5个高频选项，存在本地记事本或Notion表格里。例如【动作】栏常写“打哈欠→追激光点→被自己尾巴吓一跳→蜷在键盘上睡觉”，避免每次从零想动词。
用Runway Gen-3模板库固化常用组合
方法一：在Runway项目页新建一个名为“Pet_Daily_Template”的空白项目，连续生成5条不同组合的1秒黑场+文字提示片段（不渲染视频），全部标记为“template”。这些片段会进入左侧“Templates”专属分类，点击即可复用整套参数。
方法二：导出某次满意结果的完整提示词JSON（点击右上角⋯→Export prompt），保存为pet_morning.json、pet_night.json等文件，下次导入时直接覆盖当前输入框内容，省去粘贴和格式校对。
注意：导入JSON前必须先清空编辑框，否则新旧提示词会叠加导致语义混乱。
批量生成前做三重校验
① 检查主体一致性：同一组视频中所有提示词的【主体】字段是否统一用“英短蓝猫”而非混用“英国短毛猫”“蓝猫”“蓝猫崽”；
② 验证镜头逻辑：如果【动作】是“从沙发底下钻出”，【镜头】就不能写“俯视全景”，否则AI会强行扭曲空间关系；
③ 截断冗余形容词：删除“超级可爱”“非常灵动”“极其活泼”这类无指向性修饰，Runway对抽象副词响应极差，反而降低动作准确率。
