核心观点
AI 视频不是一次点击就得到结果的工具，而是一条需要管理资产和判断的生产流程。生成模型降低了画面制作门槛，却把更多工作推向了设定、拆镜、关键帧、提示词、声音和后期整理。
背景与问题
第一次尝试图生视频和文生视频时，我原本以为最难的是写出一句好的提示词。实际推进后发现，画面风格、人物一致性、镜头关系和前后动作衔接才是决定结果能否使用的关键。
如果没有前期设定，生成结果会不断漂移；如果没有镜头拆解，就很难判断哪里需要重做；如果没有素材和版本管理，好的片段也很难进入最终作品。
观察与实践
我把视频工作流拆成几个可检查的阶段：
- 故事和目标：这段视频要让观众理解什么
- 角色与场景：哪些资产必须保持一致
- 镜头拆解：每个镜头承担什么叙事动作
- 关键帧与生成：哪些画面值得优先验证
- 声音与后期：如何让片段从生成结果变成完整表达
- 先写镜头目标，再写生成提示词
- 给角色、场景和画面风格建立可复用设定
- 为每个镜头保存版本和失败原因
- 把声音和剪辑视为产品表达的一部分
我的判断
生成能力越强，流程管理越重要。真正有产品价值的 AI 视频工作流，不是让用户生成更多片段，而是帮助用户更稳定地从想法走到可交付的内容。
实际产出
- 初步建立剧本、分镜、关键帧和提示词之间的工作关系
- 记录图生视频与文生视频的主要控制变量
- 将 AI 视频能力纳入个人 AI Product Builder 研究档案
延伸阅读 / 关联项目
后续会继续观察视频生成工具如何处理资产复用、版本比较和人工审片，并把这些观察转化为可复用的方法。