企业官网建设流程全解析

简介：一份聚焦DeepSeek与即梦AI的AI视频创作全流程指南，面向零基础入门者、已有视频制作经验的创作者以及追求高效产出的专业人士，重点解决从创意构思到视频成片之间的工具门槛与流程衔接问题。内容严格按创作链路展开：前期准备涵盖账号注册、界面熟悉、硬件和网络要求；脚本阶段详细演示如何借助DeepSeek明确主题、编写带任务描述与输出格式的提示词，并通过反馈优化台词和画面细节；画面生成部分介绍即梦AI文生图的操作、模型与参数调整、人物一致性保持，以及静态图转动态视频、文本直出多镜头视频等方法。资源共1个文件，为docx文档，压缩包仅37KB，便于随时查阅，目前已有465人学习。文档还补充了后期合成中的音画匹配、字幕特效与多平台适配，并附实战案例和进阶技巧，指出版权合规、硬件配置与社区学习等注意事项，让读者在完整跑通流程的同时，掌握更规范的创作习惯。

1. 为什么 DeepSeek 和即梦能打通 AI 视频创作全流程

日更一条60秒的AI短视频，最快要多久？我的实际答案是：上午用 DeepSeek 把选题变成脚本、分镜和画面提示词，下午用即梦出静态图、跑动态视频，晚上在剪辑软件里合成配音字幕，当天就能发布。这套 DeepSeek+即梦 的组合，解决的不是“AI 能不能生成视频”这种概念问题，而是“一个人怎样可靠地把一条视频从头到尾做出来”。DeepSeek 擅长把想法写成结构化文本，即梦擅长把文本变成画面和运动，二者刚好覆盖 AI 视频创作最费时间的两个瓶颈。它适合短视频运营、知识博主、电商内容和独立开发者。下面按真实工作流拆解，从准备工作到后期合成，参数、命令和踩坑都放在各自环节里，照着走就能复现。

2. 前期准备：DeepSeek API、即梦账号与工作区规划

2.1 DeepSeek 的三种打开方式：网页版、API、本地部署怎么选

做 AI 视频创作，DeepSeek 主要负责文本工作：写选题、写脚本、拆解分镜、生成画面提示词。它有三种打开方式，选错会把后面的自动化全卡住。

网页版适合零散的灵感和一次性脚本。打开对话窗口就能用，不需要编程，缺点是没法批量，复制粘贴效率低。API 适合真正的工作流，一次调用返回结构化 JSON，脚本、分镜、提示词都能直接落盘，后面接文件管理和批量生成都顺手。本地部署适合数据敏感或离线场景，常见做法是用 vLLM 或 Ollama 跑 DeepSeek 的开源蒸馏模型，小到 17B 的模型也能在 Jetson Orin 这类设备上跑起来。但硬件投入和调试成本高，生成质量与 API 有明显差距，不是入门首选。

先跑通再自动化，是我反复强调的顺序。第一次用网页版确认 DeepSeek 的文本能力，开始批量内容后立刻切 API。本地部署等确认这套工作流能持续产出再考虑，否则会被部署细节拖着走。

下面是最小可用的 DeepSeek API 调用代码，兼容 OpenAI 的 SDK，安装一个依赖就能跑：

# 安装依赖：pip install openai # 推荐把 key 放到环境变量，避免写死在脚本里 import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"), # 在 DeepSeek 开放平台创建 key base_url="https://api.deepseek.com" # DeepSeek 兼容 OpenAI 的接口地址 ) resp = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", # 对话模型，适合文本生成 messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个短视频编导。"}, {"role": "user", "content": "用3句话描述一条咖啡探店视频的开场画面。"} ], temperature=1.0, # 创意场景给高一些，事实型内容给0.3左右 max_tokens=500 # 防止单次返回过长，后续可再调 ) print(resp.choices[0].message.content)

这段代码的关键在于复用 OpenAI 的数据结构，所以换模型时业务代码不用动。base_url指向 DeepSeek 的端点，temperature是创作任务最重要的旋钮：数值越高用词越跳，越低输出越收敛。max_tokens决定单次生成长度，写脚本时建议至少 1024，否则容易在分镜中途截断。API key 放环境变量，不要提交到代码仓库，这是最基本的工程卫生。

2.2 即梦的接入方式：网页端优先，先跑通再想自动化

即梦负责视觉部分：文生图、图生视频。它目前没有像 DeepSeek 那样面向开发者的通用 API，官方主推网页和客户端。常见做法是把网页端当主战场，先手动跑通一条完整链路，确实验证了流程，再用 Playwright 这类浏览器自动化把操作串起来。第一步是注册账号并确认额度，把免费额度花在参数测试上，而不是直接生成成片。

如果你发现即梦的出图风格不符合预期，可灵、Vidu 等同类生成视频工具也可以作为备选。它们的工作流几乎一致：提示词写画面、上传参考图、再图生视频。所以即使换工具，脚本和分镜设计依然能复用。很多人会纠结“即梦好用还是 XX 好用”，实际体验下来，工具选择远没有流程设计重要。即梦的优势是中文提示词理解、出图快、图生视频参数直观，缺点是可控性有限；备选工具能补足某些风格，但不会改变“提示词—参考图—运动参数”的基本结构。

另外，即梦生成的内容受平台规范约束，提示词不要包含人物敏感信息。遇到违规提示时，改描述而不是硬试，这条不是空话。

2.3 工作目录与素材规范：分镜表字段决定后面所有环节

AI 视频创作最大的隐性成本是找素材。如果图片、视频、台词没有统一命名，后期剪辑时会在几十个文件里反复翻。我一般会在项目根目录下建一个固定结构：

mkdir -p ai-video/{scripts,prompts,images,clips,audio,output}

scripts放脚本和分镜表，prompts放每次用到的提示词，images放即梦生成的静态图，clips放图生视频产物，audio放配音和音乐，output放最终成片。每个环节都有固定落盘位置，脚本里读写路径也更好写。

分镜表是这条流水线的中央数据源，我建议至少包含这些字段：

DeepSeek 负责把这个表填起来，即梦按表里的visual_prompt和motion_prompt出图出视频，剪辑时按seq排序。文件命名我用分镜序号开头，比如01_img.png、01_clip.mp4。如果后期要调整顺序，只需要改序号前缀，不会牵动关联文件。这是用血泪经验换来的：曾把图按日期命名，结果某一天一次生成三十张图，排序全靠猜。宁可一开始多花十分钟设计字段，也不要等剪到一半才发现缺了镜头。

3. 脚本生成：用 DeepSeek 输出可落盘的分镜表和提示词

3.1 把编导提示词模板做成可复用技能

DeepSeek 本身是通用对话模型，不限定角色，它会写出一堆正确的废话。要让它可靠地输出分镜表，必须把任务描述和输出格式写死。我最常用的一套提示词模板，核心就三句话：你是编导、只输出 JSON、字段固定。

你是一位短视频编导，擅长把选题拆成适合AI视频生成的分镜。 输出要求： 1. 只输出JSON数组，不要用Markdown包裹，不要额外解释。 2. 每个分镜包含字段：seq、duration、narration、scene_desc、visual_prompt、motion_prompt。 3. visual_prompt只描述静态画面，包含主体、场景、光线、景别、风格。 4. motion_prompt只描述画面里的动态，使用简洁动词，不要写完整故事。 5. 分镜之间要有时序递进，总时长控制在用户要求范围内。

把这段文字作为 system prompt，用户只需要给选题和时长。它强制模型用结构化方式思考，也避免了生成结果里夹杂“首先、其次”这类空话。下面是调用代码：

import os from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"), base_url="https://api.deepseek.com") system = """你是一位短视频编导，擅长把选题拆成适合AI视频生成的分镜。 输出要求：只输出JSON数组，每个分镜包含seq、duration、narration、scene_desc、visual_prompt、motion_prompt。""" user = "选题：一个人用DeepSeek和即梦做AI视频。总时长60秒，4个分镜，节奏明快。" resp = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", messages=[{"role": "system", "content": system}, {"role": "user", "content": user}], temperature=0.3, # 结构化输出用低温度，避免字段发散 max_tokens=2048 ) content = resp.choices[0].message.content print(content)

这里的temperature从 1.0 降到 0.3 是有意的。分镜表不是文学创作，字段稳定性比辞藻重要。如果每次生成的字段名都不一样，后续解析就要写一堆兼容代码。用低温度能明显减少这种翻车。max_tokens给到 2048，是因为 JSON 结构本身要消耗不少 token，给少了容易断在结尾。

3.2 三个必调参数：temperature、max_tokens、top_p

调用 DeepSeek API 时，很多人只关心model和messages，忽视了决定输出质量的三个参数。temperature管随机性，创意脚本给 1.0 到 1.3，事实说明给 0.3 到 0.7。top_p是另一个随机性旋钮，控制模型从前百分之多少的高概率候选词里采样。top_p=0.9意味着只从前 90% 的质量带里选词，能保留多样性又限制乱词。实践里temperature和top_p不要同时大幅调整，改一个就够。

max_tokens经常被误解为最大长度限制，它其实是单次生成的最大 token 数。中文分镜表里，一个汉字约等于 0.3 到 0.6 个 token，2048 通常够 4 到 6 个分镜。如果生成结果总是断在半路，优先调大这个数，而不是改提示词。

3.3 批量生成：从单条脚本到循环流水线

单条脚本用网页版行，但内容运营一上来就是十条二十条，必须批量。下面这个函数把上面的提示词封装起来，输入选题列表，输出对应的分镜 JSON 文件：

import json, os from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"), base_url="https://api.deepseek.com") system = """你是一位短视频编导，擅长把选题拆成适合AI视频生成的分镜。 输出要求：只输出JSON数组，每个分镜包含seq、duration、narration、scene_desc、visual_prompt、motion_prompt。""" def gen_storyboard(topic, duration=60, shots=4, save_path="scripts/storyboard.json"): user = f"选题：{topic}。总时长{duration}秒，{shots}个分镜。" resp = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", messages=[{"role": "system", "content": system}, {"role": "user", "content": user}], temperature=0.3, max_tokens=2048, response_format={"type": "json_object"} # 接口支持时开启，提升解析率 ) text = resp.choices[0].message.content if text.startswith("```"): # 兼容偶尔出现的 Markdown 包裹 text = text.strip("`") if text.lower().startswith("json"): text = text[4:] data = json.loads(text) # 解析失败时打印原始text排查 with open(save_path, "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2) return data topics = ["咖啡店探店", "AI工具周报", "深夜加餐日常"] for i, topic in enumerate(topics, 1): gen_storyboard(topic, save_path=f"scripts/{i:02d}_{topic}.json") print(f"完成 {i}：{topic}")

response_format请求 JSON 输出能显著减少解析异常，如果接口不支持，去掉这行即可。strip兼容代码是为了防止模型用 Markdown 代码块包住 JSON，很多解析 Bug 都死在这一步。最后按序号和主题写文件名，scripts目录里每个文件一眼能看出内容。

批量生成完后还要人工校验。我的检查顺序是：总时长是否合理；旁白是否口语化；分镜之间有没有因果跳跃；画面提示词是否包含足够具体的视觉信息。AI 写的脚本可以当素材，不能当成品，尤其要警惕那些格式完美但空洞的结尾。如果你用 Codex、Cursor 这类编码工具，也可以把同一个 API key 配进去，让同一套提示词在编码环境里复用，属于另一条延伸线，视频创作里先掌握上面的函数就够。

4. 画面生成：用即梦把提示词变成可用素材

4.1 即梦提示词语法：主体、场景、光线、景别、风格

DeepSeek 生成的分镜表里有visual_prompt，但那是给 AI 理解用的，直接粘给即梦也能出图，效果却不够可控。即梦的提示词更吃具体名词和画面关系。我的改写公式是：主体 + 场景 + 光线 + 景别 + 风格 + 画质词。

规律很直白：把“阳光很好”换成“落地窗斜射阳光”，把“车流”换成“车流拖出红色光轨”。即梦对光线的响应尤其明显，想要氛围感，先写光源方向和质感。避免使用“高级感”“氛围感”这类抽象词，它们会让模型自由发挥，结果往往不可控。

在即梦里的一次完整出图流程是：打开文生图，粘贴改写后的提示词，设置画面比例，上传参考图，固定种子，生成并筛选。不要跳步，尤其是参考图，对上一步的ref_img字段能省很多重试时间。

4.2 图片比例、参考图与种子：控制一致性的三个设置

画面一致性是 AI 视频创作里最头疼的问题。同一角色上一秒长发、下一秒短发，观众立刻出戏。减少这种翻车，要重点看三个设置。

第一个是图片比例。横屏视频用 16:9，竖屏用 9:16，发布到不同平台前先定好，避免后期裁切损失构图。第二个是参考图。即梦支持上传参考图，生成新画面时会把参考图的人物特征作为约束。实际操作中，我用同一角色不同角度的 3 到 5 张图作为锚点，效果比单张正面图好很多。第三个是种子参数。如果平台支持设置随机种子，固定一个数值后，微调提示词时画面结构不会完全重来，方便做 A/B 测试。

这三个参数不是每条都要动。一次性创意内容可以不设种子，但进入批量生产，种子和参考图就是后悔药，让你在生成失败时有机会复现和修正。正式生成前，我习惯先用低分辨率草稿图做参数测试，确定风格后再出大图，这在免费额度有限时特别重要。

4.3 生成后的筛选标准：哪些图值得进入视频环节

即梦一次会生成多张图，不要照单全收。我按四个标准筛：第一，主体完整，边缘没有截掉头部或关键道具；第二，没有乱码文字，AI 生成的店铺招牌经常出现无意义字符，这种图进了视频会非常明显；第三，脸部细节自然，尤其要看牙齿和手指；第四，构图留有余地，因为图生视频时镜头轻微运动可能裁掉边缘。

筛选时我会把原始图和提示词放在同一个文件夹，文件名带上“ok”或“废”。这个动作看似多此一举，但批量做久了会发现，AI 生成是玄学，同一提示词昨天能出好图今天不能，保留现场证据是唯一的排查依据。通过筛选的图按“01_A_ok.png”重命名，01 是分镜序号，A 是备选方案编号，进入视频转化时参考图不会找错。

如果发现某类提示词反复翻车，比如夜景人像面部偏暗，就回改提示词，而不是反复点生成。硬刷只会消耗额度，不会带来质量突破。

5. 动态视频转化：图生视频参数与常见问题排查

5.1 运动幅度、时长与首尾帧：先定参数再生成

静态图确认后，进入即梦的图生视频。这里最容易失控的是运动幅度，它控制画面里物体运动的剧烈程度。数值过高人物会扭曲，过低视频像 PPT。我的推荐是从低到高试：人物说话类镜头给 3，空镜推拉给 5，需要速度感的给 7，超过 8 基本只能碰运气。

时长方面，即梦单次生成有最大时长限制，短视频脚本不必追求一镜到底，拆成多个镜头反而好控制。首尾帧功能如果可用，一定用起来：把前一帧和后一帧都喂给模型，中间过渡由模型补齐，是当前图生视频里最可靠的一致性手段。实际操作我会按下面的验收标准逐条检查，不合格重新生成，这一步很花时间，但省不掉。

5.2 动态视频验收：先看动作，再看画质

视频生成完，不要急着导进剪辑，先过三关。第一关是动作合理性：人走路时脚步有没有滑步，物体运动是否符合物理直觉。第二关是画面稳定性：连续播放时有没有闪烁、边缘抖动、亮度突变。第三关是继承一致性：输入图里的五官、服装、道具是否原样保留。三关都过了才进入素材库。

很多人会纠结 AI 视频的“电影感”，但基础问题没解决就调色调，等于在沙子上面盖楼。我会优先保留动作自然但画质普通的片段，放弃画质惊艳但明显变形的片段，因为剪辑软件救不了变形，却能通过锐化、调色补画质。

5.3 四条高频踩坑记录：现象、原因、解决

下面四条是我在批量生产中反复踩过的坑，按现象、原因、解决写。

第一，人物脸部中途变形。现象：前两秒正常，第三秒开始五官扭曲。原因：运动幅度太高，模型在补帧时重新推断了面部，而参考图只提供正面信息。解决：运动幅度降到 3 以下；补充分别参考图；或用首尾帧固定最终姿态。

第二，画面亮度闪烁。现象：同一镜头匀速播放时亮度忽高忽低。原因：动态提示词里塞了太多随时间变化的条件，比如同时要求“窗帘飘动、光线变化、人转头”，模型在短时间窗口内难以同时满足。解决：动态描述收敛到一个动作上，其他内容交给画面本身，不要贪多。

第三，生成素材时长不够脚本用。现象：脚本需要 6 秒，平台最多生成 5 秒。原因：平台硬限制，模型不会自动变速。解决：把镜头设计成“起—中—止”三段节奏，剪辑时用硬切或叠化拼接两个片段；分镜设计阶段就要按平台时长倒推，而不是生成完再补救。

第四，视频里出现乱码文字。现象：原图中的招牌文字到视频里变成扭曲符号。原因：图生视频继承了输入图的文字信息，而 AI 生成文字本身不可靠。解决：在文生图阶段就避免文字区域，或用局部重绘处理干净，再拿去生成视频。

以上四条是即梦图生视频最常见的失效模式。遇到一条，先按对应原因调参数，不要反复原样重试。重试三次仍不行，就是提示词方向有问题，回上一环节改图。

6. 后期合成：剪辑指令生成与成片验证清单

6.1 用 DeepSeek 把分镜表转成剪辑指令

素材齐了，最后一步是剪辑。我一般会让 DeepSeek 把分镜表转成一份剪辑动作清单，告诉它每个分镜用几号视频、字幕写什么、转场用什么。

把以下分镜表转成剪辑指令表，输出字段：clip_file、start_frame、duration、subtitle、transition、note。

然后按这份清单在剪映或 Premiere 里落时间线。别让 AI 直接剪辑，它能把信息结构化，但操作得靠人。我习惯把配音和 BGM 先放进去，再对着分镜表调整画面位置，卡点比先剪画面再配乐更准。

6.2 成片验证清单与我的工作习惯

最后一条经验：早期我总想靠 AI 一步生成长镜头，失败率极高。后来把每个镜头控制在 3 到 5 秒，用剪辑节奏弥补生成时长的不足，成片反而更耐看。这套流程跑通之后，我每天能稳定产出，但依然保留人工校验分镜的习惯，因为 AI 负责效率，人负责判断。希望帮到你。

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