需从视觉节奏、信息密度、文化符号、平台算法四方面重构提示词：强制竖屏9:16、前0.5秒产品特写+红/金撞色；卖点转“谁+在哪+解决啥”生活化短句；植入支付宝码、美团头盔等本土锚点；口播或画面严格遵循三秒痛点-亮相-验证节奏。
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想让即梦AI生成的产品视频更贴合国内用户审美和传播习惯，不能直接套用英文提示词直译，得从视觉节奏、信息密度、文化符号和平台算法偏好四方面重新设计提示词结构。
先锁定国内主流平台的视频规格
抖音、小红书、视频号对前3秒的抓眼率要求极高，提示词里必须明确写入“0.5秒内出现产品主视觉+强对比色块”，否则AI容易生成缓慢淡入的电影感镜头，用户划走率立刻上升。
直接在提示词开头加一句：“竖屏9:16，前0.5秒强制弹出产品特写+高饱和红/金撞色背景”。
这一步不能省——即梦AI默认按横屏逻辑构图，不加约束会把产品挤在画面右下角，国内手机用户根本看不清。
把功能卖点转成生活化短句
方法一：用“谁+在哪+解决啥”结构替代参数描述
错误写法：“支持IP68防水” → 正确写法：“妈妈单手抱娃时，手机掉进水槽还能继续拍视频”
方法二：绑定具体场景动词
把“续航长”改成“外卖小哥连送12单后，手机还剩37%电”；把“高清镜头”改成“拍孩子跳绳，连鞋带末端的毛球都清晰可见”。
为使用即梦（Dreamina/Jimeng）Seedance 2.0 进行图生视频（image-to-video）生成提供全面的提示词撰写指南。图生视频提示词采用“增量式”设计：参考图像负责承载静态视觉内容，而文本提示仅需描述画面中**发生运动与变化的部分**。 本技能涵盖以下 4 种子模式： - 单图生视频（single image→video） - 首尾帧过渡（first-last frame transition） - 多帧故事板叙事（multi-frame storyboard na
【关键前提】所有场景必须真实存在于中国城市生活——避免出现“咖啡厅窗边写稿”这类低频场景，优先选地铁站、菜市场、学校门口、快递柜前。
植入本土化视觉锚点
第一步：在提示词末尾固定添加“背景含1处中国元素，如支付宝付款码动画/美团骑手头盔反光/小区快递架蓝色顶棚”。
第二步：人物形象必须写明“穿优衣库基础款T恤或李宁速干衫，不戴墨镜不露纹身”。
第三步：字体强制指定“思源黑体Medium，禁用英文衬线体”。
即梦AI训练数据里中文生活场景权重偏低，不手动钉住这些细节，它会默认生成穿oversize卫衣、背景有霓虹灯牌的“伪国潮”画面。
控制信息节奏的三秒法则
方法一：口播文案按“痛点（1秒）→产品亮相（1秒）→效果验证（1秒）”切分，提示词里写成：“0-1s：女生皱眉看手机电量1%；1-2s：手指划过新机屏幕亮起；2-3s：同一位置电量显示82%”。
方法二：纯画面版用“帧指令”：“第1帧：手机摔在瓷砖上；第2帧：屏幕无裂痕特写；第3帧：手机自动播放抖音视频”。
注意：国内用户平均停留时长是2.7秒，超过3帧的信息堆砌会让AI生成冗余画面，反而触发平台降权。
