Field Notes · 2026.05 · Prompting
把提示词写成导演说明书
图像和视频模型不是等你念咒。它们更像一间片场:你要交代布景、演员、镜头、保留项和不能犯的错。把提示词写成导演说明书
我以前会把图像和视频模型的 prompt 当作一种“神秘咒语”:多塞几个形容词,念得越长越虔诚,画面就会越接近脑子里的样子。
看完这一轮官方文档之后,我反而觉得最好的比喻是片场。Prompt 不是咒语,是一张给模型的导演说明书:布景怎么搭、演员是谁、镜头往哪儿走、哪些东西不能动、哪里绝对不许出错。
这篇笔记来自本地那份 6 万字研究稿 howprompt.md,但我不想把报告原样贴进来。原稿像一柜子食材,这里做成一份能直接端上桌的菜单:先看四家厂商各自的脾气,再玩一个模板组装器,最后带走一套我自己的 prompt 写法。
别问“谁最好”,先问“我要生成什么”
同一篇官方文档看下来,最明显的不是强弱,而是分工:图像生产和视频导演本来就是两套肌肉。
OpenAI
Seedance
Kling
gemini-3.1-flash-image-preview,Nano Banana Pro 是gemini-3-pro-image-preview,Nano Banana 是gemini-2.5-flash-image。四种模型,其实是四种工作台
OpenAI、Google、Seedance、Kling 的官方教程都在讲 prompt,但它们脑子里的“好 prompt”不是同一种东西。
OpenAI 更像生产流水线。它关心的是结构稳定、编辑不漂、品牌元素不乱跑,所以官方指南反复强调固定顺序、短标签、保留清单和失败约束。它的口头禅大概是:你先告诉我这是广告、UI 还是信息图;然后说清楚场景、主体、细节和不要动的地方。
Google 像信息图老师。DeepMind 的提示词指南把画面拆成 Style、Subject、Setting、Action、Composition 五块;Gemini API 的图像页又把 Search grounding、参考图数量、SynthID、长文本渲染这些工程边界讲得很细。它的口头禅是:别只说好看,先说这张图拿来干嘛。
Seedance 像导演分镜本。它不是独立的纯图像模型品牌,而是音画一体的视频生成路线。官方资料最强调动作、空间变化、运镜、声音、续写和多模态参考。它的口头禅是:不要给我一张图,给我 15 秒怎么发生。
Kling 像创作者操作手册。T2V、I2V、Multi-Shot、Motion Control、Image O1 的教程都很“表单化”,公式直白,适合直接做成产品里的输入框。它的口头禅是:Subject + Movement 先写对,动作别塞爆 5 秒。
生产流水线
把 prompt 写成一张可复用工单。
电商图、品牌 KV、UI mockup、需要少返工的生产资产
它最会
- 图像编辑
- 保真合成
- 图中文字
- API 参数清晰
它会翻车
- 没有视频生成路线
- 透明背景不是 gpt-image-2 的原生能力
- 复杂排版仍要验收
现在,自己拼一条 prompt
真正有用的 prompt 不是“一个万能模板”,而是“按任务换工种”。单图生成要像美术 brief;图像编辑要像外科手术单;多图组合要像资产分配表;视频生成要像分镜和录音表合体。
下面这个小玩具把四种写法压成可点选的部件。它故意不追求“最强咒语”,因为咒语不好维护。真正适合生产的 prompt 应该能被另一个人扫一眼就看懂。
Prompt 组装台
点几下,就能看到“官方公式”如何变成一段能交给模型的说明书。
像搭积木一样把画面拆成用途、场景、主体、细节和约束。
用途
场景
主体
风格
约束
我自己的四条 Prompt 法则
1. 先写用途,不要先写形容词
“高级”“梦幻”“电影感”这些词可以有,但它们不该站在第一排。第一排应该是用途:电商主图、信息图、广告 KV、UI mockup、角色参考图、15 秒广告片。用途会决定模型该用哪种审美和哪种精度。
我现在会这样开头:
用途:新品发布 KV。
输出形态:4:5 竖版社媒海报。
验收重点:产品识别度、标题可读性、品牌色一致。
这三行比“超高质量、8K、电影感”更像方向盘。
2. 写可见对象,也写空间关系
图像模型不是只缺“细节”,更常缺“关系”。产品在画面哪里?人物看向哪里?参考图 A 的主体要搬到参考图 B 的哪个位置?镜头是近景还是俯拍?
越是要合成、编辑、排版,越要把空间讲清楚:
Image 1:产品白底图。
Image 2:浴室大理石背景。
组合要求:
把 Image 1 的产品放到 Image 2 的洗手台中央。
匹配清晨自然光、尺度、反射和阴影。
这不是啰嗦,这是告诉模型别把香水瓶漂浮到墙上。
3. 编辑任务永远要写“保留项”
图像编辑最常见的灾难不是改不动,而是改多了。你让它把标题换成中文,它顺手把背景、构图、logo、人物脸也“优化”一遍。于是你得到一张很漂亮但完全不能交付的图。
编辑 prompt 的核心句式应该像手术单:
仅将瓶身标签颜色从红色改为橙色。
保留瓶子形状、构图、背景、光线。
保留标题文字和 logo 位置。
除上述改动外,其余全部保持一致。
Kling 的 Image O1 官方教程里那句 Keep everything else unchanged, modify X to Y. 很朴素,但非常好用。OpenAI 的 cookbook 也在讲同一件事:change only X,keep everything else the same。
4. 视频 prompt 一定要写时间
视频模型吃的不是“画面描述”,而是“事件描述”。如果只写一个静态画面,它可能只会做推拉镜头;如果要动作稳定,就要把主体动作、镜头动作、声音和时序拆开。
我会这样写:
主体:穿橙色外套的跑者。
动作:慢跑接近镜头,停下,打开瓶盖。
动作:喝一口后微笑。
镜头:开场远景缓慢推近。
镜头:中段切到手部特写,结尾半身镜头。
声音:脚步声、开瓶声、轻快电子乐。
时序:0-4s 跑近,4-8s 开瓶特写。
时序:8-15s 饮用与收束。
约束:衣着一致,不要额外品牌,不要水印。
这就是 Seedance 和 Kling 文档给我的最大启发:视频 prompt 不是给画师的,是给导演、摄影、剪辑和录音同时看的。
一张速记卡
如果只带走一张纸,我会写成这样:
这张卡的本质很简单:先把模型当成一个会犯错但很能干的协作者,而不是一个读心术机器。 它需要你的审美,也需要你的验收标准。