简介：《DeepSeek+即梦：AI视频创作从0到1全突破》是一份面向AI视频创作初学者、有视频制作基础者及希望提升效率的专业人士的全流程指南。文档系统讲解了从前期准备、DeepSeek脚本生成、即梦AI画面生成、静态图转动态视频到后期合成的完整链路，具体包括账号注册与界面熟悉、硬件网络要求、提示词编写与脚本优化、文生图参数调整、人物一致性保持、单图转视频与文本直出多镜头视频，以及音画匹配、字幕特效和多平台适配等实操要点，并配有实战案例解析与进阶技巧，同时对版权合规、硬件优化及社区学习给出实用建议。资源包共1个文件，为docx文档，约37KB，便于按章节阅读和标注。目前已有465人学习浏览，适合希望快速上手AI视频创作并产出完整作品的读者。

1. 用 DeepSeek + 即梦搭 AI 视频流水线：为什么先搭链路再学工具

一个人做短视频，最难受的不是创意，而是脚本、画面、动态、后期四个环节来回折腾。DeepSeek 擅长把零散想法整理成可执行的分镜稿，即梦负责把文字变成能动的画面，两者一前一后，正好组成一条“文案工厂 + 视觉执行”的 AI 视频创作链路。这篇文章不聊注册流程，只聊这条链路怎么做通：前期准备该存什么参数，脚本提示词怎么写，即梦的关键参数怎么调，以及最容易翻车的地方。适合正在做短视频、电商演示或教程类内容的从业者，也适合想用一套可复现流程替代“抽卡式生成”的个人或小团队。

2. 前期准备：账号、API 和素材管理三个前置动作

2.1 为什么是 DeepSeek + 即梦：先想清楚分工边界

很多 AI 视频创作者的第一反应是“找一个模型解决所有事”，但实际做下来会发现，文本和视觉是两种完全不同的能力。DeepSeek 是推理型语言模型，擅长把抽象创意变成结构化文字：脚本、分镜、旁白、画面描述。即梦是生成型视觉工具，擅长把一句话变成图片和视频。把它们拆开用，是因为如果直接让同一个模型“写故事又画画面”，提示词里叙事和视觉混在一起，最后画面会变得什么元素都有、什么都没讲清。

更实际的理由是成本。DeepSeek 的 API 价格比很多海外模型低，中文语境下的表达也更接近国内创作者的习惯。你可以通过官方 API 直接调用，也可以本地部署，常见做法是用 vllm 部署或在 Jetson Orin 这类设备上跑小参数模型，但对视频创作来说，API 的性价比最高，不用自己扛 GPU，也不用处理量化、并发这些问题。即梦这边则接管“画面生成”的脏活累活：文生图、图生视频、参考图控制。分工一旦清楚，后续每步的输入输出才能对得上。

2.2 用 DeepSeek API 跑通最小调用：一个 Python 请求

脚本生成是整个流水线的上游，先确保能把 DeepSeek API 跑通。它兼容 OpenAI 的接口协议，所以直接用 openai 库就能调，不需要额外封装。下面是最小可用的 Python 调用：

from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-你的key", base_url="https://api.deepseek.com" ) resp = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个短视频编导，只会输出 JSON。"}, {"role": "user", "content": "生成一条 20 秒短视频脚本，主题是夏季冰咖啡。"} ], temperature=0.7, max_tokens=2048, response_format={"type": "json_object"} ) print(resp.choices[0].message.content)

这段代码的关键在两点。一是base_url必须指到 DeepSeek 的接口地址，如果不写就会默认请求 OpenAI 的地址，直接报 401。二是response_format强制模型输出 JSON 对象，脚本生成后可以稳定解析成结构化分镜。temperature设置在 0.7 左右：太低容易得到模板化的脚本，太高则结构容易乱。如果返回结果被截断，优先加max_tokens，而不是降低要求。

如果你本地用 vllm 部署了 DeepSeek，base_url改成http://localhost:8000/v1即可，模型名换成你部署时指定的名字。其余参数不用动。这一步跑通后，后续所有脚本生成都可以复用同一个 client。

2.3 用 manifest.csv 给每次生成留后悔药

AI 生成本质上是个黑匣子：同样的提示词，不同时间生成的结果可能完全不同。如果没有记录，下一次想微调就找不到原始状态，等于前面生成的图全部作废。所以开工前先建一个规整的素材目录，并强制自己记录每次生成参数。

mkdir -p project/{scripts,prompts,images,clips,final} touch project/manifest.csv

目录结构按流程拆：scripts放 DeepSeek 生成的分镜 JSON，prompts放转换后的即梦提示词，images放文生图结果，clips放图生视频片段，final放最终成片。manifest.csv是核心，每一行对应一次生成，至少包含这几列：

这一步看着繁琐，但它是整条流水线能不能复现的基石。我一般把文件名也带上版本号，比如IMG_01_02_v1.png，只要是同一主体、同一场景的迭代，v1、v2 一眼就能分清。后期排错时，80% 的问题靠这张表就能定位。

3. 脚本生成：让 DeepSeek 写出能直接喂给即梦的分镜稿

3.1 一个可复制的分镜模板：让模型输出结构化 JSON

直接让 DeepSeek“写个短视频脚本”，得到的是大段叙述文字，不是能落地的分镜。正确做法是在提示词里定义输出结构。下面这个模板我用过很多次，改改占位符就能适配大多数产品介绍、口播和剧情类视频：

script_prompt = """ 你是资深短视频编导。请把下面的创意扩展成分镜脚本。 要求： 1. 输出 JSON 数组，每个元素是一个镜头。 2. 每镜包含字段：scene_no, duration, narration, action, visual_prompt, camera_move。 3. visual_prompt 必须是可以直接给图生视频工具使用的画面描述，不超过 80 字。 4. 镜头总数 6-8 个，总时长约 30 秒。 创意：{idea} 风格：{style} """

这里visual_prompt是 DeepSeek 和即梦之间的翻译层，也是整个链路最容易出问题的位置。如果模型把“女孩心里有点失落”这种心理描写写进去，即梦根本无法表现。所以要专门约束它“用画面语言，不写情绪、不写剧情”，比如“女孩低头搅动咖啡杯，窗外光线落在桌面，浅景深”。camera_move字段单独留出来，是为了给后续图生视频提供运镜方向，不能让画面和运镜混在同一句话里。

调用方式沿用上一章的 client，把script_prompt作为 user message 发过去。注意系统提示词里也要写“只输出 JSON，不要解释”，否则模型偶尔会加上“以下是脚本”这类开头，给解析带来麻烦。

3.2 把叙事脚本转成即梦画面提示词：三行转换规则

即使 DeepSeek 已经输出了visual_prompt，也未必完全符合即梦的识别习惯。即梦的提示词偏好和 GPT 类模型不一样：它更吃名词、形容词和环境光，而不是长句和动词。转换时可以套用“主体 + 环境 + 光线 + 风格 + 镜头”的结构。举个例子：

这三行转换规则背后是注意力机制：提示词越长，即梦越难抓住主体。我一般让visual_prompt保持在 60 到 80 字，把最重要的视觉元素放在最前面。如果画面必须出现多个物体，比如“人物 + 咖啡 + 背景”，就用顿号明确分隔，不要写“一个人坐在那里喝着一杯冒着热气的咖啡旁边窗户外面在下雨”这种流水账句子。

3.3 控制脚本质量的三个参数：temperature、max_tokens 与 JSON 结构

脚本生成的稳定性，很大程度上由三个参数决定。第一是temperature，我通常设在 0.5 到 0.7。做剧情类创意视频用 0.7，给口播脚本配画面时降到 0.5，因为口播画面只要准确，不需要太多意外。第二是max_tokens，20 秒 6 个镜头的 JSON 至少给 2048，否则很容易在最后一个镜头被截断，导致 JSON 解析失败。第三是response_format，必须打开 JSON 模式，同时要求模型“字段名严格按提示词给，不新增字段”。

如果脚本里出现两个镜头画面相似的情况，不要急着改提示词，先看是不是temperature太低导致模型偷懒。把脚本里的action字段写得更具体，比如“倒咖啡”改成“右手提起手冲壶，水流缓慢注入杯中”，这样即梦的图生视频才能有明确的动态变化。脚本阶段多花一分钟，画面阶段少浪费十分钟。

4. 画面生成与动态视频转化：从第一帧到会动的片段

4.1 即梦文生图：把画面提示词变成第一帧

脚本生成之后，下一步是用即梦把每一镜的visual_prompt变成静态图。打开即梦的图片生成，把提示词粘贴进去，重点设置画幅比例：竖屏短视频选 9:16，横屏选 16:9，如果只是测试构图选 1:1。风格模型要在一开始就定好，一部片子只用一个风格，否则镜头之间观感割裂。

每次生成建议一次出 4 张，不要单张“抽奖”。挑选标准有三个：主体没有畸形、构图完整、背景没有多余杂物。如果四张都不满意，优先微调提示词中的“光线”和“环境”部分，而不是把整句换掉。这里还要注意，即梦对于长文本的理解有上限，提示词超过 120 字后效果明显下降，所以上一章压缩 prompt 的操作在这里开始显现价值。

4.2 角色一致性：参考图、种子与提示词锚点

做多镜头短视频时，最大的痛点是“角色换场景就变脸”。如果只是靠文字描述，比如“穿红色外套的女孩”，即梦每次生成都会重新想象一张脸。解决方法是三重锁定。

第一重是参考图：把第一镜里效果最好的主体截图，上传为参考图。即梦会优先沿用参考图中的身份特征，这是最有效的一招。第二重是种子：如果即梦支持固定 seed，记录下首次生成的 seed 值，后续同角色镜头用同一个 seed 加参考图生成。第三重是提示词锚点：在每镜的 prompt 里都写死角色特征，比如“红发、绿色外套、白色帆布鞋”，不要让模型自己脑补。下面是一个推荐的记录格式：

{ "character": { "name": "小林", "image_ref": "refs/xiaolin_v1.png", "anchor": "红发、绿色外套、白色帆布鞋" }, "scene_01_shot_02": { "prompt": "咖啡馆窗边，年轻女孩，侧脸，暖光，浅景深，电影感", "seed": 123456789, "aspect": "9:16" } }

这个 JSON 建议和上一章的 manifest 同步维护。种子数字和参考图文件一旦丢失，只能重新“抽卡”，所以我在每个片段生成后立刻把这三项填进表格，再顺手截图保存参数。看起来笨，但它是整个项目最值得养成的习惯之一。

4.3 图生视频参数：为什么运动强度先从中低档开始

静态图确认后，进入动态视频转化。即梦的图生视频通常是上传一张关键帧，再设置运动强度和镜头运动方向。这里很多人一上来就把运动强度拉满，结果画面变成“液体融化现场”。原因在于视频生成模型是逐步预测帧间位移的，运动幅度越大，像素偏移越容易超出模型的稳定区间。

我的常用参数如下：

每次只改一个参数。比如先保持运动强度不变，把“推镜头”改成“拉镜头”，看画面是否更有空间感。如果需要剧烈动作，比如跳起来接住杯子，不要指望模型一次生成完整动作，把它拆成两段两秒的片段，后期硬切拼接，成功率会高很多。

4.4 片段验收：进剪辑前先过一次三遍回放

生成的视频片段不能直接进剪辑，我一般会用播放器连续回放三遍，每一遍看不同的东西。第一遍只看主体是否保持同一张脸，第二遍看运动是否顺滑，第三遍看首尾帧有没有黑场或拖影。任何一遍发现问题，就回到上一环节修正 prompt、参考图或运动参数，不要带着问题进后期。

把通过的片段在 manifest 里标记为usable，失败的标记为fault。如果同一个镜头生成了多个版本，只保留usable的最高版本，其余可以删掉，避免后期选素材时被“好像这个也还行”诱惑。这个阶段多花十分钟，剪辑阶段就能少纠结一小时。

5. 避坑与常见问题排查：AI 视频创作里最常翻车的 5 个现场

5.1 提示词堆得越多，画面越崩

现象：把一个 200 字的完整描述全部贴进即梦，生成结果是主体被背景淹没，四张图风格杂乱。

原因：即梦的提示词编码和语言模型不同，长句子、抽象动词会带来过高的注意力分散。多个主体同时出现时，画面重点被摊薄，等于什么都没强调。

解决：把画面描述压缩到 80 字以内，只保留“主体 + 核心动作 + 光线 + 风格 + 镜头”。在 DeepSeek 分镜模板里就限定visual_prompt长度，不要等到了即梦再手动删。多主体的镜头先分别生成主体，再合成背景。

5.2 换了场景，角色马上变脸

现象：上一镜是红发女孩，下一镜背景从咖啡馆变成街道，五官完全变成另一个人。

原因：没有使用参考图，同时 seed 没固定。模型从“红发”这个描述出发，联想出了一张新面孔，而不是延续上一镜的面孔。

解决：把第一镜里定格的脸部截图设为参考图；固定 seed；在提示词里写死角色锚点“红发、绿色外套、白色帆布鞋”。如果即梦一次只能传一张参考图，优先传主体，不要传场景，因为场景信息可以通过 prompt 描述。

5.3 图生视频里的“液体扭曲”

现象：静态图生视频后，人物手臂、桌面边缘像熔岩一样流动扭曲。

原因：运动强度过高，或者镜头运动同时选了多个方向。模型需要同时预测全局位移和局部轮廓保持，位移过大就会把结构信息“冲散”。

解决：运动强度降到中低档；镜头运动只保留一个方向，比如“慢推”或“侧移”。如果必须表现剧烈动作，拆成两段两秒，用剪辑硬切组合，不要指望一次生成全程稳定。

5.4 生成成功但导出帧率怪怪的

现象：发布到短视频平台后画面一卡一卡，或者强行补帧后变得模糊。

原因：模型生成的原视频帧率和运动模糊并不稳定，后期补帧和变速会放大这种瑕疵。

解决：生成时按目标平台选择时长和画幅，不要在剪辑里做大幅变速。如果非要慢放，控制在 0.9 到 1.1 倍之间，导出帧率固定为 25 或 30fps，和平台推荐一致。这里“宁可重拍也不要硬修”同样是经验之谈。

5.5 没记录参数，等于白生成

现象：一个片段不满意，微调提示词后重新生成，结果和原版完全不同，想回到上一个版本也回不去。

原因：没有记录 seed、参考图、prompt。AI 生成本身就是黑匣子，输出有随机性，不记录参数就失去了回溯能力。

解决：从项目开始就维护 manifest.csv，每个片段生成后立刻记录 seed、image_ref、prompt 和 clip_status。文件名带版本号，比如scene_01_shot_02_v2.png。这是最便宜的后悔药，也是多镜头项目能按时交付的唯一保障。

6. 后期合成：剪辑、字幕与成片验收的最后一公里

进入剪辑前，先做一步统一素材参数的检查。用 ffprobe 把所有 usable 片段的分辨率、帧率、时长列出来：

ffprobe -v error -select_streams v:0 \ -show_entries stream=width,height,r_frame_rate,duration \ -of csv=p=0 clips/*.mp4

如果素材参数一致，可以用 ffmpeg 的 concat 方式快速拼接：

printf "file 'clips/scene_01.mp4'\nfile 'clips/scene_02.mp4'\n" > list.txt ffmpeg -f concat -safe 0 -i list.txt -c copy final/concat.mp4

-c copy表示直接复制流，不重编码，速度很快；但前提是素材分辨率、帧率完全一致，否则必须转码后再拼接，不然会出现黑屏或音画不同步。

拼接完成后，把最终视频完整播放一遍，重点看硬切处是否突兀、主体有没有闪变。我的习惯是导出前把前 3 秒、中段和结尾各截一帧放大看，宁可晚发半小时，也不发布一个主体突然融化的片子。字幕如果手头没有文本，可以先用 DeepSeek 生成的旁白自动整理成时间轴，再在剪辑软件里微调，效率比逐句打字高很多。AI 视频创作做到最后，拼的不是某一个模型有多强，而是每一步有没有留下可回溯的记录。希望帮到你。

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