DomoAI 发布 Seedance 2.5 短片工作流：从脚本到成片的专业制作指南
随着 AI 视频生成技术的成熟，DomoAI 近日在其官方博客中深度解析了如何利用字节跳动的 Seedance 2.5 模型制作专业级短片。与以往追求“一键成片”的愿景不同，DomoAI 明确指出：短片制作不是一个生成过程，而是一份由 4 至 30 秒片段组成的分镜脚本（Shot List）。
核心工作流：分镜先行，而非单次生成
Seedance 2.5 本身并不具备将多个片段自动剪辑成完整影片的功能。创作者必须将工作单元定义为“镜头（Shot）”而非“影片（Film）”。
1. 制定分镜脚本（Shot List）
在接触模型之前，必须完成以下规划步骤：
- 量化时长：用具体数字（如"8 秒"）代替模糊描述（如"一个短镜头"），以便精确预算生成成本。
- 精简指令：每个镜头仅包含一个动作和一个运镜方式。过多的提示词会导致模型向“通用动漫风格”坍缩。
- 固定参数：全程锁定一个宽高比（Aspect Ratio）和一个分辨率。中途更改会导致前序所有素材需重新生成。
2. 构建参考集（Reference Contract）
为了保持角色与场景的一致性，需建立严格的参考资产链：
- 身份锚点（Identity Anchor）：使用 Midjourney 生成一张干净、无水印的全景正面人像，作为所有变体的基础。
- 变体生成：利用 GPT Image 2 基于锚点生成不同服装、地点或光照的静态图。
- 视频生成：在 DomoAI Omni Reference 中，按上传顺序引用上述图片、视频及音频文件。系统会自动重置身份、服装和道具，确保每个新镜头基于最新的参考集。
关键挑战与应对策略
镜头重置机制
Cut（剪辑点） 是 AI 视频制作中的关键特征。每次剪辑后，模型会重新锚定参考图片，这意味着：精确的姿势几何、道具位置及连续动作无法跨越剪辑点保存。
- 策略：不要试图在镜头间传递肢体状态（如“手保持抬起”），而应规划“谁、在哪里、做什么”的宏观连续性。
构图与数量控制的局限性
尽管 Seedance 2.5 表现优异，但在特定构图（如特写 vs 全景）和人物数量控制上仍存在波动。官方建议：
- 预算重生成：为每个镜头预留 2-3 次重生成（Re-roll）的成本。
- 正向约束：在提示词中使用“必须包含 X 人”，而非“不要出现多余人”。
实战案例：90 秒短片规划
文章提供了一个具体的 9 镜头案例，展示了如何在两个场景（工作室与街道）间切换，并强调在第 5 个镜头进行场景转换时，只需更新地点参考，而角色身份保持不变。
官方观点："AI 让生成有趣的单一镜头变得相对容易，但将数十个由不同模型在不同月份制作的镜头拼凑成一部连贯的电影，才是真正的挑战。"
通过这套严谨的工业化工作流，DomoAI 旨在帮助创作者跨越 AI 视频生成的碎片化障碍，实现从创意脚本到成片的高效率转化。
