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。打开方式适合场景成本编程要求网页版零散脚本、一次成稿免费或订阅无API批量生成、嵌入自有流程按 token 计费有基础即可本地部署数据不出内网、离线生成GPU 硬件与电力较高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_keyos.getenv(DEEPSEEK_API_KEY), # 在 DeepSeek 开放平台创建 key base_urlhttps://api.deepseek.com # DeepSeek 兼容 OpenAI 的接口地址 ) resp client.chat.completions.create( modeldeepseek-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。} ], temperature1.0, # 创意场景给高一些事实型内容给0.3左右 max_tokens500 # 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字段说明示例seq分镜序号1duration该镜头时长秒4scene_desc画面内容白描咖啡杯特写热气升腾narration旁白/台词工作日的下午需要一杯咖啡visual_prompt给即梦的静态画面提示词木质桌面白色咖啡杯侧光浅景深motion_prompt动态提示词热气缓慢上升背景微虚化ref_img参考图文件名ref_coffee_01.pngDeepSeek 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_keyos.getenv(DEEPSEEK_API_KEY), base_urlhttps://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( modeldeepseek-chat, messages[{role: system, content: system}, {role: user, content: user}], temperature0.3, # 结构化输出用低温度避免字段发散 max_tokens2048 ) 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_p0.9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。场景temperaturetop_pmax_tokens创意脚本1.0-1.30.91024 以上画面提示词0.70.95512-1024结构化分镜0.30.92048max_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 token2048 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_keyos.getenv(DEEPSEEK_API_KEY), base_urlhttps://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, duration60, shots4, save_pathscripts/storyboard.json): user f选题{topic}。总时长{duration}秒{shots}个分镜。 resp client.chat.completions.create( modeldeepseek-chat, messages[{role: system, content: system}, {role: user, content: user}], temperature0.3, max_tokens2048, 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, encodingutf-8) as f: json.dump(data, f, ensure_asciiFalse, indent2) 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_pathfscripts/{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。DeepSeek 原生描述即梦改写一个人坐在窗边喝咖啡阳光很好咖啡馆窗边年轻女性侧身坐在木质桌旁手捧白色咖啡杯落地窗斜射阳光中景写实摄影浅景深高细节城市夜景车流城市高架桥夜景车流拖出红色光轨微俯拍赛博朋克色调电影感规律很直白把“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。镜头类型运动幅度时长备注人物说话3-45 秒优先保证面部不崩产品展示4-53-5 秒转盘或环绕运动城市空镜5-65-10 秒可配合光线变化快速转场7-83 秒崩了多试几次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检查项标准时长精确到秒结尾不留空字幕无错别字断句不在词组中间音频配音与 BGM 音量平衡卡点对齐叙事去掉 AI 味口号结尾有真实落点过审平台规范检查违规内容提前规避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。本文还有配套的精品资源点击获取