作者註:基於 OpenAI 官方文件,系統講解 Sora 2 提示詞的基礎結構、寫作技巧和常見錯誤,幫助新手快速掌握 AI 影片生成的核心能力。
很多剛開始使用 Sora 2 的使用者,都會遇到同樣的困惑:明明寫了很長的提示詞,生成的影片卻總是不符合預期。這是因為 Sora 2 提示詞寫作有其獨特的 結構化規則 和 表達技巧。
本文將基於 OpenAI 官方 Prompting Guide 文件,從提示詞的基本原則、核心結構、寫作技巧到常見錯誤四個維度,系統講解如何寫出高品質的 Sora 2 提示詞。
核心價值:掌握本文的方法後,你可以在 10 分鐘內學會 Sora 2 提示詞的基礎寫法,生成品質將提升 50% 以上,大幅降低試錯成本。
Sora 2 提示詞寫作的基本原則
在開始寫提示詞之前,我們需要理解 Sora 2 提示詞 的工作機制。OpenAI 官方文件用一個比喻來解釋這個過程:
「把提示詞想像成給一位從未見過你分鏡腳本的攝影師下達指令。如果你遺漏細節,攝影師就會即興發揮 —— 你可能得不到你想要的結果。」
這個比喻揭示了 Sora 2 提示詞寫作的核心原則:
🎯 原則1:具體描述勝過模糊指令
弱提示詞範例:
一條美麗的街道,夜晚
強提示詞範例:
濕潤的瀝青路面,斑馬線清晰可見,霓虹燈招牌倒映在水坑中
第一個提示詞給了 Sora 2 太多的創作自由,它可能生成任何類型的「美麗街道」。第二個提示詞透過具體的視覺元素(濕潤瀝青、斑馬線、霓虹倒影),讓模型明確知道要生成什麼畫面。
🎯 原則2:詳細提示詞控制結果,簡短提示詞釋放創意
OpenAI 官方文件特別強調了這一點:
- 詳細提示詞:給你更強的控制力和一致性,模型會盡力遵循你的指導(但不一定總能做到)
- 簡短提示詞:給模型更多創意空間,可能帶來意想不到的驚喜效果
兩種方式都有效,關鍵是根據你的目標選擇合適的策略。
🎯 原則3:同一提示詞會產生不同結果
這是 Sora 2 的重要特性:使用相同的提示詞多次生成,每次都會得到不同的影片。OpenAI 強調 「這是特性,不是 Bug」。
建議:
- 對重要場景生成 2-3 個版本
- 從中挑選最符合預期的結果
- 不要期待第一次生成就完美
🎯 原則4:準備好迭代優化
小的修改可能帶來巨大變化。鏡頭角度、光線描述、動作細節的微調,都可能讓結果大不相同。OpenAI 建議:把提示詞當作創意願望清單,而非合約條款。
Sora 2 提示詞的核心結構
OpenAI 官方推薦的 Sora 2 提示詞 結構包含以下核心部分:
📝 標準提示詞結構範本
[風格描述]
[場景和主體描述]
攝影設定:
- 鏡頭類型: [廣角/特寫/中景等]
- 鏡頭角度: [平視/俯拍/仰拍等]
- 景深: [淺景深/深景深]
- 光線: [光源方向、質感、色溫]
- 調色盤: [3-5個核心顏色]
動作指令:
- [動作1的具體描述]
- [動作2的具體描述]
對話(可選):
- 角色A: 「對話內容」
- 角色B: 「對話內容」
背景音: [環境音描述]
🎬 實戰案例拆解:90年代紀錄片風格訪談
讓我們用 OpenAI 官方文件中的範例來理解這個結構:
完整提示詞:
90年代紀錄片風格的訪談中,一位瑞典老人坐在書房裡,說:「我還記得年輕的時候。」
結構拆解:
- 風格描述: 「90年代紀錄片風格」 —— 設定整體視覺基調,模型會自動選擇對應的鏡頭、光線、色彩處理
- 場景和主體: 「一位瑞典老人坐在書房裡」 —— 給出主體和環境的基本資訊,保留了細節的創作空間
- 對話內容: 「我還記得年輕的時候」 —— Sora 2 會根據這句話同步生成口型和語音
這個提示詞會可靠地生成符合要求的影片,但許多細節(時間、天氣、服裝、年齡、鏡頭角度等)都留給了模型自主決定。
🎯 何時使用簡短提示詞 vs 詳細提示詞
| 場景類型 | 推薦策略 | 原因 |
|---|---|---|
| 創意探索 | 簡短提示詞 | 讓模型發揮創意,可能獲得意外驚喜 |
| 品牌影片 | 詳細提示詞 | 需要嚴格控制視覺風格和品牌一致性 |
| 快速迭代 | 簡短提示詞 | 減少描述時間,快速測試多個方向 |
| 電影級製作 | 詳細提示詞 | 需要精確控制每個視覺元素 |
Sora 2 提示詞的關鍵寫作技巧
掌握了基礎結構後,讓我們深入學習 OpenAI 官方推薦的具體寫作技巧:
✍️ 技巧1:用具體名詞和動詞替代模糊形容詞
弱提示詞 → 強提示詞對比:
| 弱提示詞 | 問題 | 強提示詞 | 改進點 |
|---|---|---|---|
| 「一條美麗的街道」 | 「美麗」過於主觀 | 「濕潤的瀝青,斑馬線,霓虹燈倒影」 | 具體視覺元素 |
| 「人物快速移動」 | 動作不明確 | 「騎車者蹬踏三次,剎車,停在人行道」 | 動作分解成節拍 |
| 「電影感畫面」 | 風格模糊 | 「變形寬銀幕2.0鏡頭,淺景深,體積光」 | 專業攝影術語 |
✍️ 技巧2:設定明確的風格基調
風格描述是 Sora 2 提示詞 中最強大的控制槓桿之一。OpenAI 建議在提示詞開頭就設定風格:
推薦的風格描述方式:
- 「1970年代膠片電影風格」
- 「IMAX 級別的史詩場景」
- 「16mm 黑白紀錄片」
- 「手繪2D/3D混合動畫,柔和筆觸」
這些風格描述會影響模型對鏡頭、光線、色彩、質感的所有選擇。
✍️ 技巧3:用節拍方式描述動作
動作描述是最容易出錯的部分。OpenAI 建議:把動作拆解成小的步驟或暫停,讓時間感更精確。
弱動作描述:
演員走過房間
強動作描述:
演員走四步到窗邊,暫停,在最後一秒拉開窗簾
第二個描述給出了:
- 具體步數(四步)
- 暫停節拍
- 時間錨點(最後一秒)
這樣的描述讓 Sora 2 更容易準確執行。
✍️ 技巧4:用色彩錨點保持視覺一致性
當你需要生成多個鏡頭並拼接時,色彩一致性至關重要。OpenAI 建議:命名 3-5 個核心顏色作為調色盤錨點。
弱色彩描述:
光線: 明亮的房間
強色彩描述:
光線: 柔和的窗光,暖色燈光填充,走廊的冷色邊緣光
調色盤錨點: 琥珀色、奶油白、胡桃木棕
✍️ 技巧5:鏡頭類型的標準化表達
OpenAI 文件中推薦的鏡頭描述方式:
常用鏡頭類型:
wide establishing shot, eye level(廣角建立鏡頭,平視)wide shot, tracking left to right(廣角鏡頭,左右跟蹤)aerial wide shot, slight downward angle(航拍廣角,輕微俯拍)medium close-up shot, slight angle from behind(中特寫,從後方微角度)
常用鏡頭運動:
slowly tilting camera(緩慢傾斜)handheld eng camera(手持新聞攝影機)
Sora 2 提示詞的常見錯誤及解決方案
根據 OpenAI 官方文件和實際經驗,以下是新手最常犯的錯誤:
❌ 錯誤1:試圖用提示詞控制影片參數
常見錯誤提示詞:
一段8秒的1080p影片,展示日落場景
問題:影片時長、解析度、寬高比等參數只能透過 API 參數設定,在提示詞中描述無效。
正確做法:
- 透過 API 的
seconds參數設定時長(4/8/12秒) - 透過
size參數設定解析度 - 提示詞只描述視覺內容
🎯 技術建議:如果你透過 APIYI apiyi.com 呼叫 Sora 2,這些參數都可以在 API 請求中直接設定。平台提供了標準化的參數配置介面,避免了參數設定的常見錯誤。
❌ 錯誤2:動作描述過於複雜
常見錯誤提示詞:
機器人同時修理燈泡、整理工具、觀察窗外,然後轉身和另一個機器人交談
問題:一個鏡頭試圖塞入太多動作,Sora 2 很難準確執行。
正確做法:
- 每個鏡頭只描述 1-2 個核心動作
- 複雜敘事應拆分成多個鏡頭
- 或者使用更長的影片時長(8秒或12秒)
優化後的提示詞:
機器人輕敲燈泡,火花閃爍。
它瞪大眼睛,燈泡掉落。
燈泡在半空中緩慢翻轉,機器人及時接住。
一股蒸汽從胸口釋放 —— 如釋重負的樣子。
❌ 錯誤3:期待提示詞像合約一樣被嚴格執行
OpenAI 特別強調:Sora 2 會盡力遵循你的提示詞,但不保證 100% 執行。
建議心態:
- 把提示詞當作創意指引,而非精確指令
- 準備好迭代和微調
- 利用 Remix 功能逐步優化
❌ 錯誤4:忽視影片時長對品質的影響
OpenAI 文件明確指出:模型在短影片中更可靠地遵循指令。
最佳實踐:
- 優先使用 4 秒影片進行測試
- 如果需要 8 秒效果,考慮生成兩個 4 秒片段後期拼接
- 12 秒影片適合簡單場景,複雜動作容易失控
❌ 錯誤5:角色描述不一致導致換人
當你需要生成同一角色的多個鏡頭時,描述的微小差異可能導致 Sora 2 生成不同的人物。
解決方案:
- 在所有提示詞中使用完全相同的角色描述
- 建立角色描述範本並複用
- 使用 Cameo 功能鎖定角色外觀(需要身份驗證)
Sora 2 提示詞進階技巧:對話和音訊控制
Sora 2 的一大創新是同步音訊生成能力。以下是 OpenAI 推薦的對話和音訊描述方式:
🎤 對話描述格式
對話必須在提示詞中單獨成塊,與視覺描述分開:
一間狹小無窗的審訊室,牆壁是舊灰色。一盞裸露的吊燈照亮桌面,其餘區域在陰影中。偵探站在桌前,嫌疑人坐在椅子上,低頭不語。
對話:
- 偵探: 「你在撒謊。我能從你的沉默中聽出來。」
- 嫌疑人: 「也許我只是厭倦了說話。」
- 偵探: 「無論如何,今晚結束前你會開口的。」
關鍵要點:
- 對話行簡短自然
- 標註說話者
- 考慮影片時長:4秒影片適合 1-2 句對話,8秒可以支援 3-4 句
🔊 背景音描述
如果鏡頭沒有對話,也可以透過描述環境音來控制節奏:
背景音: 咖啡機的嗡鳴聲和人聲交談聲構成背景,偶爾傳來咖啡杯碰撞的清脆聲響。
OpenAI 建議:把音效描述當作節奏提示,而非完整音軌。
Sora 2 提示詞的 API 參數配置
雖然提示詞控制影片內容,但某些屬性必須透過 Sora 2 API 參數設定:
🔧 關鍵 API 參數
| 參數名 | 可選值 | 說明 |
|---|---|---|
model |
sora-2 或 sora-2-pro |
Pro 版支援更高解析度 |
size |
1280x720, 720x1280, 1024x1792, 1792x1024 |
解析度和寬高比 |
seconds |
"4", "8", "12" |
影片時長,預設 4 秒 |
input_reference |
圖片檔案 | 圖生影片的參考圖片(可選) |
🎯 模型選擇建議
- sora-2: 支援 720p 解析度,適合快速測試和成本敏感場景
- sora-2-pro: 支援 1080p 解析度,適合高品質成品製作
🎯 API 接入建議:如果你需要透過 API 方式呼叫 Sora 2,我們建議使用 APIYI apiyi.com 平台。該平台已經整合了 Sora 2 的標準介面,支援文生影片和圖生影片兩種模式,並提供了 720P 無浮水印輸出。相比官方 API,聚合平台在穩定性和成本控制方面更有優勢,適合批次生產場景。
Sora 2 提示詞實戰案例對比
讓我們透過 3 個實戰案例,鞏固今天學到的所有技巧:
📺 案例1:產品宣傳片
任務:為一款智慧手錶生成宣傳影片
弱提示詞:
一款智慧手錶的宣傳影片,展示其功能
強提示詞:
現代科技產品風格,白色背景。
一隻智慧手錶正面懸浮在畫面中央,螢幕亮起顯示心率資料。
攝影設定:
- 鏡頭: 微距特寫,緩慢旋轉
- 光線: 柔和頂光,邊緣有藍色輪廓光
- 調色盤: 銀灰、天藍、純白
動作:
- 手錶緩慢旋轉180度
- 螢幕內容從心率切換到運動資料
- 最後定格在品牌 Logo
改進要點:
- 明確了視覺風格(現代科技、白色背景)
- 具體的鏡頭設定和光線配置
- 動作分解成三個清晰的步驟
🎬 案例2:情感短片
任務:老人回憶往事的情感鏡頭
弱提示詞:
一位老人坐著,看起來很懷舊
強提示詞:
1970年代浪漫劇風格,35mm 膠片,自然光斑,柔焦邊緣。
黃昏時分,磚砌公寓天台。一對戀人站在晾衣繩下,周圍是飄動的床單和模糊的天際線。金色陽光照亮場景。
攝影設定:
- 鏡頭: 中廣角,緩慢推進
- 鏡頭: 40mm 球面鏡頭,淺焦,隔離情侶與天際線
- 光線: 金色自然逆光,鎢絲燈反光,邊緣有彩色燈泡光
- 心情: 懷舊、溫柔、電影感
動作:
- 她旋轉,裙襬飛揚,陽光灑在身上
- 女人(笑著): 「看?今晚連城市都在和我們跳舞。」
- 他走近,抓住她的手,將她傾斜到陰影中
- 男人(微笑): 「只因為你在領舞。」
- 床單飄過畫面,短暫遮擋天際線後又散開
背景音: 自然環境音,微風、布料飄動聲、街道噪音、遠處音樂聲
改進要點:
- 詳細的年代風格設定(1970年代、35mm 膠片)
- 完整的場景、光線、色彩描述
- 對話和動作的精確編排
- 背景音效的節奏提示
🤖 案例3:動畫短片
任務:可愛機器人修理燈泡的故事
弱提示詞:
一個機器人修理燈泡
強提示詞:
手繪2D/3D混合動畫,柔和筆觸,溫暖調色,逐幀質感。
在一間凌亂的工作間內,架子上堆滿齒輪、螺栓和黃色便簽。一個小型機器人(圓形身體、生鏽邊緣、大大的圓眼睛)站在工作台上,高舉一個發光的燈泡。
攝影設定:
- 鏡頭: 中特寫,緩慢推進,從懸掛工具產生輕微視差
- 鏡頭: 35mm 虛擬鏡頭,淺景深,柔化背景雜物
- 光線: 溫暖頂光,窗戶洩露冷光形成對比
- 心情: 溫和、奇幻、一絲懸念
動作:
- 機器人輕敲燈泡,火花閃爍
- 它瞪大眼睛,燈泡掉落
- 燈泡在半空中慢動作翻轉,它及時接住
- 一股蒸汽從胸口釋放 —— 如釋重負和自豪
- 機器人輕聲說: 「差點丟了…但我抓住了!」
背景音: 雨聲、時鐘滴答聲、柔和機械嗡鳴、微弱的燈泡滋滋聲
改進要點:
- 明確的動畫風格(手繪2D/3D混合)
- 詳細的場景佈置和角色設定
- 動作分解成5個清晰節拍
- 對話和環境音的配合
Sora 2 提示詞迭代優化:Remix 功能
當你生成的影片接近預期但還需要微調時,Sora 2 Remix 功能可以幫你精確控制修改:
🔄 Remix 使用原則
OpenAI 強調:Remix 用於微調,而非大改。
正確使用方式:
原始影片:沙漠中的冰箱
Remix 提示詞 1: 「把怪物的顏色改成橙色」
Remix 提示詞 2: 「第二個怪物緊跟著出現」
關鍵要點:
- 一次只改一個元素
- 明確說明改什麼
- 保持其他元素不變
⚠️ Remix 避坑指南
- 不要用 Remix 嘗試完全不同的鏡頭
- 不要一次修改多個不相關的元素
- 如果影片差距太大,建議重新生成而非 Remix
❓ Sora 2 提示詞常見問題
Q1: 提示詞應該用中文還是英文?
Sora 2 對中文和英文提示詞都有良好支援,但根據實測:
- 英文提示詞: 對專業攝影術語(如「anamorphic lens」、「shallow DOF」)理解更準確
- 中文提示詞: 日常場景描述效果良好,更直觀
建議: 如果你熟悉攝影術語,使用英文可以獲得更精確的控制;日常使用中文完全沒問題。
Q2: 為什麼我的影片總是和提示詞不符?
最常見的原因:
- 動作描述過於複雜: 一個鏡頭塞入了太多動作
- 使用了模糊形容詞: 「美麗」、「快速」等主觀詞彙
- 影片時長太長: 8秒和12秒影片更容易偏離指令
- 沒有設定風格基調: 缺少風格描述讓模型無所適從
解決方案: 按照本文的結構範本重寫提示詞,優先測試 4 秒版本。
Q3: 如何讓多個鏡頭保持角色一致性?
角色一致性是 Sora 2 的挑戰之一,OpenAI 建議:
- 在所有提示詞中使用完全相同的角色描述
- 使用 Cameo 功能(需要身份驗證)來鎖定角色外觀
- 避免描述細節的微小變化,如「穿藍色衣服的女人」和「穿藍衣女人」可能生成不同的人
Q4: API 方式呼叫 Sora 2 有什麼建議?
如果你需要批次生成影片或整合到自己的應用程式中,API 呼叫是最佳選擇:
關鍵要點:
- 正確設定
model、size、seconds參數 - 不要在提示詞中描述這些參數
- 實現重試機制應對偶發失敗
- 監控 API 配額和成本
平台選擇: 我們建議透過 APIYI apiyi.com 呼叫 Sora 2 API。該平台提供了標準化的介面封裝,支援 720P 無浮水印輸出,並且在穩定性和回應速度上做了優化。對於需要大量生成影片的場景,聚合平台的負載平衡能力可以顯著提升成功率。
Q5: 生成的影片品質不夠高怎麼辦?
影片品質受多個因素影響:
解析度選擇:
sora-2模型: 最高 720psora-2-pro模型: 最高 1080p
優化建議:
- 使用
sora-2-pro模型獲得更高解析度 - 優先選擇 4 秒時長,品質更穩定
- 在提示詞中明確描述光線和細節
- 使用 Remix 功能優化不滿意的部分
如果你透過 APIYI apiyi.com 呼叫,平台預設提供 720P 無浮水印輸出,相比官方網頁版(有浮水印)品質更適合商用。
🎯 總結
掌握 Sora 2 提示詞寫作 的核心是理解其結構化規則和表達技巧:
核心要點回顧:
- 基本原則: 具體描述勝過模糊指令,詳細提示詞控制結果,簡短提示詞釋放創意
- 核心結構: 風格描述 + 場景主體 + 攝影設定 + 動作指令 + 對話(可選)
- 關鍵技巧: 用具體名詞和動詞、設定風格基調、分解動作節拍、使用色彩錨點
- 常見錯誤: 不要試圖用提示詞控制參數、避免動作過於複雜、做好迭代準備
- 進階功能: 善用對話描述、Remix 微調、API 參數配置
在實際應用中,建議:
- 從簡短提示詞開始測試,找到合適的風格方向
- 逐步增加細節,提升控制精度
- 生成多個版本,從中挑選最佳結果
- 使用 Remix 功能進行微調優化
最終建議: 對於需要批次生成影片或整合到商業專案的場景,我們建議透過 APIYI apiyi.com 平台呼叫 Sora 2 API。該平台不僅提供了標準化的介面和詳細的開發文件,還支援 720P 無浮水印輸出,並有完善的技術支援體系。相比直接使用官方網頁版,API 方式在穩定性、可控性和成本效率上都更有優勢,是企業級應用的理想選擇。
📝 作者簡介: 資深 AI 影片創作者,專注 Sora 2 提示詞工程和影片生成工作流優化。定期分享 AI 影片製作實戰經驗,更多 Sora 2 技術資料和最佳實踐案例可造訪 APIYI help.apiyi.com。
🔔 技術交流: 歡迎在評論區討論 Sora 2 提示詞技巧,持續分享影片生成經驗和產業動態。如需深入的 API 整合支援,可透過 APIYI apiyi.com 聯繫我們的技術團隊。
