大多数AI视频翻车的原因都很无聊：主体在镜头中途变形，镜头做了没人要求的运动，产品在第2到第4秒之间变了颜色。输出在技术上“是个视频”，在实用上却不可用。
在审视了成千上万条真实AI视频提示后——既包括最终被发布的好片子，也包括被人一删了之的垃圾——一个规律浮出水面。好的提示不是更长或更诗意，而是更有“结构”。它会告诉模型哪些元素会发生变化，镜头如何运动，哪些必须保持锁定，以及你坚决不能接受什么。
这篇是我们数据报告的实操搭档，报告探讨了4万条AI视频提示揭示了什么人们在做什么。那篇讲“做什么”，这篇讲“怎么写得好”。五种模式，每种都有弱版、强版，以及差异为何重要。
关键要点
- 以“主体 + 动作 + 清晰的时间变化”开头——静态描述只会产出静态、无生命力的片段。
- 像指导摄影指导一样指定镜头：景别、镜头/光学感觉，以及一个刻意的机位运动。
- 锁定连续性令牌（面孔、产品、颜色、Logo），让它们贯穿全片不漂移。
- 在生成前就把镜头与平台和时长匹配好，而不是生成后再凑。
- 用否定项和清晰的输出规格做约束，让模型知道该避免什么，而不仅是尝试什么。
模式1：以主体、动作和时间变化开头
视频即“运动”。能产出鲜活画面的提示，与只产出一张照片慢慢推近的提示，最大的差别在于你是否描述了某件“正在发生的事”。
弱提示只描述场景。强提示描述“会发生变化”的场景。
弱版：A coffee cup on a wooden table in a cafe.
强版：A steaming coffee cup on a wooden cafe table; steam curls upward and drifts left as morning light slowly brightens across the surface over 5 seconds.
弱版给了模型一张静态画，再逼它硬编运动——通常是懒散的推镜或背景抖动。强版点名了主体（咖啡杯）、动作（蒸汽盘旋并向左飘）、以及时间维度上的变化（晨光在5秒内逐渐变亮）。模型因此拥有可在时间轴内插的起点与终点——这正是视频模型的强项。
修正方法是机械性的。每写一条提示，都自问：这条片子结尾与开头“有什么一处不同”？答不上来，你八成会得到一张“会动的明信片”。把那处变化写进句子里。哪怕是很小的——抬头、开门、雾气涌入——都能给模型一个在时间线上的明确任务。
模式2：像摄影指导一样调度镜头
如果你不指明镜头，模型会替你选——而且往往很差：通用的缓慢推进，或带着“AI味”的漂浮手持晃动。最佳提示把镜头当作创作选择，而非事后想起。
你需要三样：景别（大全/中景/特写）、镜头/画面感觉（35mm、广角、浅景深），以及“一种”机位运动（缓慢推近、并行跟拍、静态锁定）。只要一种，不要贪多。
弱版：A car driving down a coastal road, cinematic.
强版：Wide tracking shot of a vintage convertible on a coastal highway, shot on a 35mm lens with shallow depth of field, camera tracks alongside the car at matching speed, golden hour.
“cinematic（电影感）”是愿望，不是指令。强版清楚交代了构图（广角并行跟拍）、光学特性（35mm、浅景深），以及唯一一致的运动（与车辆同速侧向跟拍）。这种一致性才显得专业。互相打架的机位指令——“环绕同时变焦再摇移”——最容易让模型崩，产出那种漂浮、不稳定的观感。
如果你刚开始用镜头语言思考，我们的指南如何撰写AI视频提示会拆解词汇。速记版：想象你只给机位操作员一句话，他会“只做这句话里的事”。就该这么具体。
模式3：锁定你的连续性令牌
这是把爱好者与可交付素材制作者分开的关键。AI视频模型会“漂移”。几秒钟内，面孔会微妙地重绘成另一个人，红色Logo变成橙色，产品多出本不该有的按钮。连续性令牌，就是你用来钉住这些元素的、短小且可复用的特征短语。
连续性令牌是你承诺并逐字复用的简短而独特的描述——用于主体身份、产品、配色和任何品牌元素。
弱版：A woman in a red jacket walks through a city, then we see her closer up.
强版：A woman with shoulder-length curly black hair and a bright crimson leather jacket walks through a neon-lit city; same crimson jacket and same hairstyle held consistent throughout the clip.
“穿红夹克的女人”是在邀请模型重造她。“齐肩卷曲黑发、亮猩红皮夹克”，并明确要求全片保持一致，则给了模型可以抓牢的锚点。为同一项目生成多段素材时，把这些令牌原封不动地复制到每条提示里——绝不意译。意译就是第三镜的人物不再像第一镜那个人物的开端。
做品牌项目，这点是刚性要求。把精确的色名（可贴近十六进制命名）、Logo位置、产品的决定性特征写进每条提示。若平台支持图片参考或用文本转视频的起始帧，尽管用——但务必用文本令牌“二次锁定”，因为贯穿运动保持身份的是描述本身，而不是第一帧。
模式4：让镜头匹配平台与时长
适合做12秒YouTube主视觉的提示，不适合做4秒TikTok开场钩子，差别远不止比例。最佳提示是从“成片要发布在哪里”反推而来。
写描述前先定三件事：画幅比例（9:16竖屏用于信息流，16:9用于YouTube和落地页）、时长（决定能发生多少事）、节奏（短循环用一个稳定节拍，长一点的片子安排清晰弧线）。
弱版：An energetic montage of a fitness product with lots of quick cuts and text, for social media.
强版：9:16 vertical, single continuous 5-second shot: a runner laces up bright orange sneakers and pushes off frame-left into a sprint, fast-paced, punchy, designed as a TikTok hook with the action landing in the first 2 seconds.
在一次短时长生成里要求“很多快切”，基本等于求灾难——多数模型一次生成只产出一个连续镜头，这个要求和工具天性对着干。强版尊重格式：竖屏、单镜头、把动作设计在平台要求的前2秒里“落点”。通常，按这个规格生成若干干净的单镜头，再剪在一起，会比试图在一条提示里“塞剪辑”好得多。
时长也决定你能要求多少变化。4秒里，只能落一个清晰动作。12秒里，可以安排一个小弧线。想在4秒里讲三幕故事，只会糊成一团。
模式5：用否定项与清晰的输出规格做约束
最后这一条很少有人用，也正因此是优势。告诉模型你“不想要什么”，往往比继续堆你“想要什么”更有效。再配上明确的输出规格，你就不再把那些不起眼却关键的决定交给运气。
两步：否定项（你坚决拒绝的瑕疵和陈词滥调——手部畸变、文字乱码、额外肢体、闪烁、无端慢推）和输出规格（帧率质感、用光、情绪、画幅比例，在结尾清楚写出）。
弱版：A chef plating a dish in a restaurant kitchen.
强版：A chef precisely plating a dish in a warm restaurant kitchen; medium shot, soft key light from the left, calm and deliberate pacing, 16:9. Avoid: distorted hands, extra fingers, floating utensils, on-screen text, fast camera movement.
否定清单是有效负担。手部最容易让视频模型出糗，所以点名“手部畸变、额外手指”会引导模型在这儿投入更多精力。“避免屏幕文字”能掐掉模型爱臆造的乱码字母。最后用输出规格收尾——景别、光向、节奏、比例——你不再指望模型去“猜你的意图”，而是直说。
让否定清单简短且相关。十条泛泛的否定会稀释信号。三四条直指“这条提示最可能翻车点”的否定，会更锋利。不同模型短板不同，了解你在用哪一个很有价值——我们的AI模型能力地图拆解了各模型的长处与易崩点。
如何把五条合成“一条提示”
这些模式不是点菜，而是叠加。它们天然的顺序是：
- 主体 + 动作 + 变化（“厨师装盘；当她放上最终点缀时蒸汽升起”）
- 镜头（“中景，50mm，缓慢推近”）
- 连续性令牌（“同一位厨师，全程穿白色双排扣厨师服”）
- 平台与时长规格（“16:9，8秒，平静节奏”）
- 否定项与输出（“左侧暖色主光。避免：手部畸变、屏幕文字”）
自上而下，这就是一条模型能自信执行的连贯指令。每个分句都在回答一个模型原本会替你“自行决定”的问题——而“自行决定”，正是糟糕AI视频的来源。
你也不必每次都从空白页开始。我们的可复制提示模板库为常见镜头类型提供了验证过的骨架；你只需替换主体和令牌，就能不费脑地跑齐五种模式。
下一步
挑一条你写过但产出不理想的提示。用这五条过一遍：有没有写清时间上的变化？是否指定了一个清晰的机位运动？连续性令牌是否锁定并复用？是否按真实的平台与时长做了规格？是否告诉模型该避免什么？
修正其中最弱的两处再生成。一次这样的编辑，往往就是“删片”和“上片”的分水岭。
当你准备把这些模式用起来，打开应用内的text-to-video，按结构来写第一条提示——主体、镜头、令牌、规格、否定。若想看大规模实践里什么真的有效，阅读配套分析：4万条AI视频提示揭示了什么。工艺加证据，才能不再瞎猜，开始当导演。
我们分析了 40,000+ 条 AI 视频提示词
关于 AI 视频，每个人都有看法。专家预测它的走向，Twitter 上争论它“是否已经够好”，YouTube 缩略图在大喊最新模型更新。
但几乎没人讨论人们现在用这些工具实际在“做什么”。
所以我们决定搞清楚。
我们调取了 Vivideo 上超过 120,000 个 AI 生成视频的数据，用 GPT-4o-mini 对其中40,000+ 条提示词样本进行使用场景分类，并做了数据分析。最终呈现出一幅细致的画像：真实用户——不是网红、不是研究人员，而是日常创作者与企业——在 2025 年如何使用 AI 视频。
下面是我们的全部发现。
数据集：这些数字是怎么来的
先把方法讲清楚，这样你就知道这些数据代表什么。
我们的完整数据集覆盖了通过 Vivideo 平台生成的120,000+ 个视频。在更细的提示词分析中，我们按层抽样了915 条提示词，并用 GPT-4o-mini 将其分类到不同使用场景。更广泛的统计——模型使用、画幅比例、时长、语言与输入类型——来自完整数据集。
我们没有“挑好看的”。也没有只筛“惊艳”的结果。这是来自真实用户做真实工作的原始、未过滤数据（是的，其中也包括给妈妈做生日视频的人——这很棒）。
需要说明的是：用 AI 做提示词分类并不完美。有些提示本身就有歧义。“有人出镜讲解的产品视频”既可能被标为产品演示，也可能被标为数字人视频。我们优先判断最可能的意图，并人工抽查了数百条分类结果。
说完方法，开始深入。
全局格局：文本转视频 vs. 图像转视频
我们先问了一个简单问题：人们是怎么“开始”一个视频的？
是从零开始输入提示词？还是上传一张图片让它“动”起来？
65.7% 的所有订单是文本转视频。32.6% 是图像转视频。其余约 ~1.7% 使用头像生成等其他方法。
这有点出乎意料。我们原以为图像转视频会更高——毕竟它似乎更“容易”，因为你给了 AI 一个视觉起点。但数据给出的却是另一面：三分之二的用户更愿意用语言描述愿景，把画面交给 AI 去实现。
为什么？有几种可能：
- 门槛更低。 你不必准备或寻找合适的图片。只需把想要的效果打出来。文本转视频 是最彻底的空白画布。
- 创作掌控感更强。 文本提示可以明确氛围、运镜、光线与风格——这些用静态图很难表达。
- “想象力缺口”。 许多用户在创造尚不存在的场景——奇幻世界、产品概念、叙事片段。对尚未被拍出的事物，你没法上传照片。
话说回来，图像转视频 也有它稳定的拥趸。它在电商产品动画、房产漫游（以房源照片为起点）以及让艺术作品“活”起来方面尤其受欢迎。
真实创作都是什么（使用场景拆解）
这是我们最兴奋的部分。当我们将 915 条样本提示按使用场景分类时，有一个类别绝对“碾压”其他。
| 使用场景 | 占比 |
|---|---|
| AI 生成的视频场景 | 88.2% |
| 数字人/口播视频 | 7.1% |
| 图片动画 | 4.7% |
细品一下。接近 9 成的 AI 视频是完整生成的场景——不是某人对着镜头讲话，也不是给照片加 Ken Burns 效果，而是从文字描述中“凭空”生成的完整画面。
这就是 2025 年人工智能视频的真实图景：人们把它当作一台视觉想象引擎。
这些场景到底长什么样
我们进一步拆解了这 88.2%，看看大家在生成哪些类型的场景。尽管类别之间会重叠（比如一条宣传视频也可能是叙事），但主要模式如下：
- 宣传类视频——企业制作广告、品牌片与营销内容。从本地餐厅推广到 SaaS 产品发布皆有。
- 教育内容——解释型视频、教程与“工作原理”片段。教师、课程创作者与企业培训师是早期深度用户。
- 社交平台内容——为 TikTok、Instagram Reels 和 YouTube Shorts 打造的短促吸睛片。往往跟随热点，强调“划停”效果。
- 故事与叙事——短片、音乐视频概念与叙事段落。这里出现了最有创意的提示——人们在 4–12 秒里搭建完整世界。
- 产品演示——电商卖家在生活化场景中展示产品。“让我的跑鞋在日落的山间小径上被跑者穿着奔跑”——类似这种。
- 个人问候与庆祝——生日祝福、节日贺卡、纪念日惊喜。AI 视频成了新的贺卡。
- 房产导览——虚拟看房、社区展示与建筑可视化。
- 电商产品展示——产品美妆镜头、360° 风格展示，以及传递高端感的生活化短片。
数字人/口播（7.1%）比你想的要小，这与“数字人”讨论的热度并不一致。部分原因是头像/数字人生成是更专门的用法——需要不同流程，受众也更窄（多为企业培训和个性化销售触达）。
4.7% 的图片动画对应用户上传静态图并添加动效——这在让艺术作品、老照片或产品图“活起来”方面很受欢迎。
AI 视频的语言版图：覆盖 24 种语言
有件事真的让我们惊讶。如果你以为 AI 视频创作主要是英语世界的活动，数据并不支持。
英语只占47.3%。这意味着 Vivideo 上超过一半的 AI 视频提示词并非英语。
这不只是“有点国际化”。而是全球性现象，几乎每个大洲都有有意义的采用。
| 语言 | 提示占比 |
|---|---|
| 英语 | 47.3% |
| 越南语 | 23.1% |
| 阿拉伯语 | 11.4% |
| 俄语 | 3.2% |
| 土耳其语 | 2.7% |
| 德语 | 2.2% |
| 乌克兰语 | 1.9% |
| 印尼语 | 1.7% |
| 西班牙语 | 1.3% |
| 荷兰语 | 0.9% |
| 希伯来语 | 0.7% |
| 波兰语 | 0.7% |
| 中文 | 0.6% |
| 葡萄牙语 | 0.6% |
| 瑞典语 | 0.5% |
| 希腊语 | 0.4% |
有几点尤为醒目：
越南语的 23.1% 非常夸张。 近四分之一的提示词来自越南语。这反映了越南蓬勃发展的创作者经济，以及对 AI 内容工具的早期采纳。越南创作者用 AI 视频在规模化制作从电商产品片到社媒内容的一切。
阿拉伯语占 11.4%，让 MENA 地区成为最活跃的 AI 视频市场之一。考虑到海湾国家正在经历的快速数字化转型与对 AI 基础设施的巨额投入，这很合理。
长尾是真实存在的。 除了头部语言之外，俄语、土耳其语、德语、乌克兰语、印尼语等都有相当活跃度。AI 视频不是硅谷玩具——而是全球性的创作工具。
这对任何在这个领域构建产品的人都有重大启示：如果你的人工智能视频工具只对英语提示词好用，你就忽视了超过一半的潜在用户。
格式偏好：画幅比例与视频时长
视频的“格式选择”往往能说明它最终会发布到哪里。
画幅比例
| 画幅比例 | 占比 |
|---|---|
| 16:9（横屏） | 52.8% |
| 9:16（竖屏/纵向） | 43.7% |
| 1:1（正方形） | ~0% |
横屏 vs 竖屏的分布惊人接近——52.8% 对 43.7%——这说明一件事：横竖之争几乎是掷硬币。
横屏仍领先，可能由 YouTube、网站嵌入、演示文稿与传统营销内容驱动。但竖屏紧追不放，受 TikTok、Instagram Reels 与 YouTube Shorts 推动。
真正的“冷知识”？正方形视频（1:1）几乎“消失”。 约为 0%，几乎没人再做方形视频了。Instagram 的老牌方形格式，曾经是社媒默认，如今在 AI 视频时代被彻底抛弃。
视频时长
| 时长 | 占比 |
|---|---|
| 12 秒 | 30.1% |
| 4 秒 | 29.2% |
| 8 秒 | 23.3% |
| 6 秒 | 6.6% |
时长偏好呈现出有趣的“两派”：
派别 1：12 秒派（30.1%）。 这类用户要“拉满”可用时长。他们在做叙事内容、产品演示与宣传视频，每一秒都很重要。12 秒足以讲一个微型故事：铺垫、揭示、回报。
派别 2：4 秒派（29.2%）。 他们要短促有力的片段——非常适合社媒开场钩子、广告创意，或把多个短片堆叠成更长的剪辑。4 秒基本就是一个强力视觉瞬间。
中间的 8 秒（23.3%）适合想比 4 秒更从容一点、但不需要 12 秒的人。6 秒视频相对不受欢迎（6.6%）颇有意思——人们更愿意在“短”或“长”之间做选择，而非折中。
模型之争：Veo 3.1 一骑绝尘
如果说整份分析里有一个“头条数据”，大概就是它：
Veo 3.1 占据了 Vivideo 上 96.4% 的 AI 视频生成。
没有打错。Google 的 Veo 3.1 模型几乎是一边倒的选择。
| 模型 | 使用占比 |
|---|---|
| Veo 3.1 | 96.4% |
| Sora 2 | 2.0% |
| HeyGen（数字人） | 占全部订单的 10.5% |
注：HeyGen 的数字人生成单独统计（数字人 vs 场景生成），其 10.5% 会与我们使用场景分析中的“数字人”类别重叠。
为什么 Veo 3.1 能如此碾压？基于用户反馈与我们的测试：
- 画面质量。 Veo 3.1 的观感最为真实、连贯。
- 提示遵循度。 对复杂提示的执行最到位——运镜、光线、风格都更听话。
- 速度。 生成时长有竞争力，质量-速度比同级最佳。
- 稳定性。 更少“AI 怪相”——更少融化的手、不可能的物理与诡异违和。
2.0% 的 Sora 2 依然有拥趸，尤其适合更艺术化、风格化的内容。但至少目前，市场已经给出答案：当用户要稳定、高质量的人工智能视频时，他们选择 Veo 3.1。
意外发现
好的数据分析总能翻出意料之外。以下这些模式让我们忍不住“再看一眼”。
1. 9% 的内容审核标记率
大约9% 的提示词被内容审核系统标记为成人或不当内容。这其实比很多业内预期要低——一些估计认为 AI 图像生成的成人尝试率在 15–20%。
这意味着什么？AI 视频创作比 AI 图像更偏向专业与目标导向。当你为视频生成付费（而非玩一玩免费的图像工具），意图更严肃、使用更偏业务。
2. “生日贺卡”效应
个人问候——生日、节日、纪念日——出现频率比我们预想的高。这些并非 AI 炫技演示里常见的花活，却是这项技术真挚动人的应用。人们在制作两年前还不可能（或代价高昂）的个性化视频祝福。
3. 方形视频之死
我们已提过，但值得再强调：1:1 方形视频几乎为 0%。从 2012–2019 年主导 Instagram 的格式，如今被彻底抛弃。如果你的视频工具默认方形，可能还在解决“昨天的问题”。
4. 越南创作者经济
以 23.1% 的占比，越南语不只是“有存在感”——而是第二大语言，而且以巨大优势领先第三名阿拉伯语的 11.4%。越南创作者经济显然处在临界点，AI 视频工具是关键加速器。
5. 几乎没人要 6 秒视频
只有 6.6% 的订单选择 6 秒，这是最不受欢迎的时长。用户明显偏好要么短促有力（4 秒），要么更完整（12 秒）。中间地带并不打动人。这与社媒趋势相呼应——内容要么是钩子，要么是微叙事，很少“介于两者之间”。
这对创作者意味着什么
看完数据，实操上你该怎么做？
无论你是市场人、内容创作者、企业主，还是对 AI 视频好奇的旁观者，这里有些可执行建议：
1. 先从文本转视频开始
如果你还没试过 AI 视频，文本转视频 是主战场。三分之二的用户从这里起步，理由很简单——不需要任何素材，只要有想法。把你想看的说清楚，AI 就能把画面搭起来。
2. 用 4 秒或 12 秒思考
规划 AI 视频时，按 4 秒“重拳”或 12 秒“微叙事”来构思。数据表明这两档最受欢迎。社媒钩子与广告创意用 4 秒；产品演示、解释型与叙事内容用满 12 秒。
3. 有意识地选择横/竖
别默认横屏。如果要上 TikTok、Reels 或 Shorts，就选 9:16 竖屏；如果是 YouTube、官网或演示，就选 16:9。忘掉方形吧——市场已经走远了。
4. 别忽视非英语市场
如果你围绕人工智能视频做生意，数据表明越南语、阿拉伯语、俄语与土耳其语市场有巨大需求。这些不是小众圈层——代表着数以亿计的潜在受众。
5. 做产品内容时用图像转视频
尽管文本转视频总体占优，图像转视频 是电商与产品营销的秘密武器。上传产品图，添加运动、场景与生命力。它比拍摄更快、可扩展性也更强。
6. 选择 Veo 3.1 更稳妥
如果你在纠结用哪个模型，数据很清楚：96.4% 的用户选择 Veo 3.1。它在质量、速度与提示遵循度上更均衡。先从它开始，再为特定风格尝试 Sora 2 等替代方案。
核心结论： AI 视频不再是新奇玩具。随着 120,000+ 个视频生成、覆盖 24+ 种语言、使用场景从生日贺卡到房产导览，它已经是主流创作工具。问题不在于“要不要用”，而在于“如何比别人用得更好”。
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