《“才”神到》视频封面

项目启动后，团队首先面临的问题不是技术，而是表达方式。围绕“百万英才汇南粤”这一主题，如果直接采用政策口号式表达，虽然信息明确，但传播上容易显得生硬。经过多轮讨论，团队最终把“财神”确定为主视觉核心，并借助“财”与“才”的谐音关系，将传统文化中的喜庆形象重新设定为“招才大使”。这一处理既保留了广东地域文化的识别度，也为后续叙事提供了角色基础。

视频主角“才”神

在脚本设计上，团队没有把最核心的叙事工作直接交给AI，而是坚持人工完成总体构思。整支视频以机场大厅中的海报为开端，财神从海报中“走出”，与童子一起踏上招才之旅。镜头随后依次转场至北京、上海、杭州、武汉、长沙、南京等城市，通过城市地标、人才形象和流动性的镜头安排，表现全国英才向广东汇聚的过程。最后，镜头回到广东，以“英雄帖”上的“五有三好”政策信息作为落点，并用办公室场景与开头的海报形成前后呼应。这样的结构既保证了传播主题清晰，也使政策信息被嵌入角色行动与空间转换之中。

部分脚本

歌词改编同样遵循这一思路。原曲《财神到》为粤语歌曲，如果完全保留粤语，会在一定程度上影响全国传播；如果全部改为普通话，又会削弱作品的地域文化辨识度。最终版本只在开头保留少量粤语元素，其余以普通话演唱为主，实现了文化识别度与传播广度之间的平衡。

在AIGC创作中，风格设定直接影响后续图像与视频生成的效率。团队在前期先向甲方展示不同风格的参考案例，经过讨论后，将整体视觉方向确定为平面漫画风，并进一步整理为“炸裂平面漫画风，中二风格”等可操作的提示词表达。这样的做法说明，所谓风格确定，并不是一句模糊的审美判断，而是要转化为可供模型理解和执行的结构化语言。

三张图片显示了生成的过程

图像生成主要使用即梦AI完成。为保证角色在不同场景中的一致性，团队首先围绕主角进行形象设计，再根据脚本为每个场景编写包含主体、环境、光线、氛围和镜头角度在内的提示词。由于生成结果具有明显的随机性，同一场景往往需要反复生成、筛选和修正，整个项目实际使用图像达到七八十张。

主角形象设计

这一阶段最常见的问题，是人物细节不稳定、表情夸张、整体风格漂移以及局部精细度不足。团队的应对方式主要有三种：一是持续修改提示词，提高生成条件的明确度；二是选择较理想的图像作为参考图再次“垫图”，强化角色与风格的一致性；三是对手指、五官等AI容易失真的局部进行人工修整。由此可见，AIGC并没有取消设计师的工作，反而要求创作者在筛选、校正和判断上投入更多精力。

 垫图后重新生成图片

完成静态图像后，项目进入图生视频阶段。此时团队主要使用即梦AI与可灵AI两种工具。其中，即梦Seedance2.0承担了更多复杂镜头和连续画面生成任务，可灵AI则用于部分单镜头、首尾帧或快速动态生成的场景。之所以采用双工具协同，并不是简单追求“工具越多越好”，而是基于不同模型在连贯性、速度和细节表现上的差异作出的现实选择。

即梦Seedance2.0界面

Seedance2.0的一个突出特点，是在全面参考模式下会带有较强的“编导思维”，能够在一定程度上自动组织画面节奏和片段衔接，使镜头过渡比单纯首尾帧拼接更自然。但模型生成仍然存在不确定性，很多镜头需要多次试验才能得到理想结果。也正因如此，团队在实际操作中会尽量把镜头意图写得更清楚，包括这一段如何承接上一段、如何进入下一段、需要强调什么动作和空间关系等。

图12 图生视频制作过程

即便如此，生成内容仍然需要后期人工判断。部分片段虽然可以“动起来”，但节奏不对、动作不顺或者视觉重点偏移，就要重新生成或在剪辑中删减。案例说明，AIGC视频生成的关键不只是会不会用某个平台，而是创作者是否具备分镜意识和镜头组织能力。

音乐是《“才”神到》的另一条核心线索。团队以《财神到》为基础进行歌词改编，并借助Suno完成音乐生成。具体而言，副歌部分使用AI生成初稿后再人工修改，主歌部分则由团队成员根据原曲结构重新撰写。由于改编对象本身旋律明确、节奏固定，因此歌词写作必须严格控制字数、韵脚与节奏，否则就很难自然嵌入原曲框架。

在音乐生成过程中，团队没有把提示词编写理解为简单的“下命令”，而是将其作为一次风格设定与参数组织的过程。除Suno平台自身的风格分析外，团队还借助Kimi和通义千问整理提示词，将disco、funk、喜庆感、节奏感、参考唱法等信息进一步明确，再根据目标效果进行人工调整。

生成主音乐的提示词和参数设置

实践中还暴露出两个具有代表性的问题。其一是版权限制。由于平台不支持直接使用受保护的原曲音频，团队改用翻唱版本作为参考音频输入。其二是粤语发音控制。AI在粤语演唱上的稳定性不足，因此团队没有直接要求模型“唱粤语”，而是通过同音拼音和负面提示词的方式，提高发音可控性。得到第一版可用结果后，团队又进一步做人声分离和伴奏重编曲，强化鼓点、铜管和funk属性，最终提升了整体的律动感和感染力。这一过程表明，AIGC声音创作并不是一步到位的，而是生成、筛选、拆解、重组和再优化的复合流程。

重新编曲的提示词和参数设置

当画面与音乐基础素材完成后，项目进入剪辑整合阶段。这一阶段最突出的工作并不是简单拼接素材，而是修正不同镜头之间的运动逻辑和节奏关系。团队在实际操作中发现，很多单独看没有问题的画面，一旦进入连续剪辑，就会出现转场生硬、节奏脱节或视觉逻辑断裂等情况。为解决这一问题，团队针对部分段落重新生成了飞机飞过、环绕推进等过渡镜头，使不同场景之间建立更自然的连接。

图15 后期补充生成的过渡镜头

从整体周期看，该项目从创意构思到最终成片历时约一个月；如果只计算纯制作时间，大致为两到三天。但AIGC项目的时间并不完全可控，例如即梦Seedance2.0在高峰期需要排队，一次生成可能就要较长时间，加上大量镜头需要反复试验，都会影响总体效率。更重要的是，AIGC项目的返工成本并不低。视频不同于实拍，修改一个环节往往会牵连后续多个镜头，因此团队在制作中采用了阶段性确认方式，即文案先确认、分镜先确认、生图先确认，再进入下一环节，以尽量减少大规模返工。

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