個人作品 · AI 影像生成

AI 生成廣告影片

一支冰雪車廣告,傳統做法要外景隊飛冰川、等光線、租車封路。 這支從第一張圖到成片,一個人、一台電腦

即夢 AI 生圖 51 張生成 → 13 鏡成片 四段冷暖節奏 剪映後期

為什麼做這個

想知道一個人用 AI 到底能把廣告片做到什麼程度——不是「像 AI 做的」,是能不能像品牌片。

選了最難的題目:。車廣告是所有廣告裡最挑剔的一種, 車型不能走樣、車漆質感要對、光要打得像真的攝影機拍的。 而且題材選了冰雪峽谷——傳統做法得帶團隊飛去冰川、租車、封路、等光,成本以十萬計。

做完之後我確認了一件事:難的根本不是生出一張好看的圖。 生十張漂亮圖很容易,難的是——

真正的難題

13 個鏡頭看起來像同一台車、同一個地方、同一天拍的。 AI 每生成一張都是重新想像一次,它不記得上一張的座椅是什麼顏色。

所以這支片真正的工作量:不在生成,在篩選、對齊、和排順序。 51 張裡只有 24 張能用,最後成片用了 13 個鏡頭。

成片

Tesla Model X · 冰雪峽谷篇(32 秒)— 全片畫面皆為 AI 生成

另一支直式版本,同樣是純 AI 生成:

直式版(30 秒)— 適配手機端投放比例

成片用到的部分鏡頭

航拍全景:雪谷公路
鏡 1 · 航拍全景
雪谷公路,縱深最強,開場定調
輪轂貼地鏡頭,鏟雪飛濺
鏡 4 · 輪轂貼地
鏟雪飛濺,質感與力量
漂移雪浪
鏡 5 · 漂移雪浪
雪霧弧線包住車身,衝擊力最大
鷹翼門開啟
鏡 9 · 鷹翼門
Model X 標誌性賣點,儀式感
夕陽轉暖
鏡 12 · 夕陽轉暖
全片色調由冷轉暖的轉折點
極遠景,車在畫面中極小
鏡 13 · 極遠景
車極小,孤獨感與探索精神,定格

它是怎麼做出來的

STEP 1 · 定設定
先把「不能變的東西」寫死
車型 Tesla Model X、車漆 Solid Black 純黑、整體冷調主導 (冰藍 #A8C5D6 / 冰川白 #EDF2F5),暖色只作小面積點綴。
為什麼先做這步:AI 每次生成都是重新想像,設定不寫死,13 個鏡頭會出現 13 台不同的車。
STEP 2 · 分鏡
先想好要哪些鏡頭,再去生成
航拍全景、車頭微距、低角度中景、輪轂貼地、漂移雪浪、90 度俯拍、 鷹翼門、後排主觀、極遠景……每個鏡頭都先確定機位和作用。
為什麼不邊生邊挑:沒有分鏡表就會生出一堆好看但湊不成片的圖—— 全是大遠景,沒有一個特寫。
STEP 3 · 生成與篩選
51 張裡挑出 24 張,再排出 13 鏡
同一個鏡頭生成多版,挑構圖與光線最對的那張,並替關鍵鏡頭留備選 (例如漂移鏡有兩個版本,一個正光一個逆光)。
淘汰率超過一半是正常的。留備選是因為排片序時才會發現「這一鏡跟前後接不上」。
STEP 4 · 排片序
四段結構,冷開場、高潮、內景、暖收尾
不是把好看的鏡頭排在一起,而是設計情緒曲線: 先冷、再爆發、然後進到車內安靜下來、最後轉暖收尾。
STEP 5 · 後期
修掉會讓觀眾出戲的細節
裁切、局部壓暗、分段調色——具體修了什麼見「踩坑」那段。

13 鏡的四段節奏

冷開場 · 4 鏡
高潮 · 4 鏡
內景 · 3 鏡
暖收尾 · 2 鏡
鏡頭作用
冷開場航拍全景 → 車頭微距 → 低角度中景 → 輪轂貼地大遠景後立刻怼特寫,冷熱對比抓人
高潮漂移雪浪 → 尾部跟隨 → 90 度俯拍 → 側面冰川衝擊力最大的一段,中間用俯拍留白
內景鷹翼門 → 後排主觀 → 車內側拍從外部奇觀轉進人的視角,靜下來
暖收尾夕陽轉暖 → 極遠景定格色調由冷轉暖,孤獨感收束
整支片的骨架在片序,不在單張畫面。把 13 張好圖隨便排,是幻燈片; 按情緒曲線排,才是廣告片。

設計上的取捨

一、冷暖不拉平,這是節奏不是失誤

第一、二段冷調,第四段暖調——調色時刻意不統一。 但同一段之內的色溫必須一致,尤其高潮那五個鏡頭。

差別在哪 — 全片拉成同一個色溫會很「乾淨」,但也沒有起伏。觀眾感覺不到情緒推進, 只覺得看了一串漂亮畫面。

二、暖色點的伏筆與呼應

全片第一個暖色,是第 6 鏡車尾的紅色尾燈; 第 10 鏡進到車內時,用紅色氛圍燈呼應它。 冷了那麼久,這兩點紅是為最後一段轉暖鋪的路。

三、唯一的人稱視角留到最後

前面全是「看車」的鏡頭,只有第 11 鏡是從車裡往外看——全片唯一「人的視角」, 放在內景段的最後,讓節奏靜下來,才接得住結尾的極遠景。

四、內景要不要保留:兩個方案的取捨

方案代價取捨
B:砍掉內景,只走外景不用處理座椅顏色衝突,但失去全片唯一的人稱視角不採用
A:保留內景 + 後期修要逐鏡壓暗車窗,工序變多採用

選了比較費工的那個,因為省掉的那一鏡,正好是全片唯一有「人」的地方

一句話:AI 負責畫面,但什麼時候該冷、什麼時候放一點暖、哪一鏡不能砍—— 這些是人的決定,也是這支片跟「一串 AI 圖」的分界線。

產出

51 → 24 → 13
生成 → 入選 → 成片鏡頭
2
支成片(橫式 + 直式)
0
外景拍攝成本

換算成傳統做法

冰川外景、車輛調度、攝影團隊、航拍、封路許可、後期調色—— 這支片如果真的拍,預算與檔期都不是個人能負擔的。 把它變成一個人幾天能做完的事,是這次真正想驗證的東西。

踩過的坑

連貫性:三個會讓觀眾發現「車換了」的細節

為什麼這段值得寫下來 — 這三個問題都不是「圖不好看」,是連起來才會暴露的問題。 單張看每一張都完美——這正是 AI 生成影片最容易翻車的地方。

提示詞經驗七條(按重要性排序)

01
前後段設定不能自相矛盾
曾出現前段寫「內飾純白」、後段寫「全黑內飾」,同一批輸出一半白一半黑。
改提示詞要整段替換,不要局部打補丁
02
自然物必須明確禁止自發光
寫「冰川呈現幽藍色光芒」,模型會把冰川畫成背光的水晶燈箱。
正確寫法是描述物理屬性:不發光、不透光、低飽和青灰白、帶風蝕砂礫污痕,只有深裂隙內透出小面積藍。
03
墊圖會碾壓文字提示詞
材質與顏色由墊圖決定,文字只能做加法。
要改內飾顏色必須換墊圖光改文字無效
04
成功的輸出可以當下一張的墊圖
用已經對的那張去生下一張,比反覆拿官方圖較勁有效得多。
這叫自舉——每對一張,後面就更好對。
05
特寫要縮小取景範圍
車頭特寫容易憑空長出水箱格柵(電動車根本沒有)。
把取景收到「車頭左前角一小塊」——不給它長格柵的地方
06
風格形容詞幾乎沒有約束力
「維倫紐瓦」「IMAX」「次表面散射」這類詞寫了跟沒寫差不多。
全部刪掉,只留可驗證的物理條件和車型特徵。
07
機位要寫坐標,不要寫感覺
「第二排向前看」會出斜角,每次角度都不一樣。
改成「光軸與車身中軸線重合、嚴格對稱、左右各露一個座椅靠背」才鎖得死。

七條的共同點

全都指向同一件事:把形容詞換成可驗證的條件。 模型聽不懂「電影感」,但聽得懂「不發光、低飽和、光軸對稱」。 這跟寫需求文件是同一種能力——模糊的要求換來模糊的結果

目前狀態

可以帶走的一句話

用 AI 做影片,卡住的地方通常不是「生不出好畫面」, 而是好畫面接不成一支片。 會用工具的人很多,能把 51 張素材排成有情緒起伏的 13 個鏡頭——那是另一件事。