揭秘小猫跳舞魔性AI制作全流程：Nano Banana Pro图像一致性+RunningHub跳舞工作流完整指南

社交平台上小猫跳舞视频疯狂刷屏,魔性的舞姿和流畅的动作让人难以相信这是AI生成。这类视频的核心技术是如何实现的?本文将揭秘完整的制作流程,重点讲解 Nano Banana Pro API 的图像一致性能力和 RunningHub 跳舞工作流的实战应用。

核心价值: 读完本文,你将掌握从零开始制作病毒式AI跳舞视频的完整技术方案,学会利用 Nano Banana Pro 保持角色一致性,并通过 RunningHub 工作流实现专业级跳舞效果。

小猫跳舞AI视频核心技术要点

为什么小猫跳舞视频如此火爆?

AI跳舞视频在2026年席卷全球社交平台,TikTok、Instagram Reels 和 YouTube Shorts 的相关视频播放量已突破数十亿次。这类视频的爆火有以下原因:

1. 视觉冲击力强: 猫咪等宠物做出人类舞蹈动作,形成强烈的视觉反差
2. 制作门槛降低: AI工具让普通用户无需专业技能即可创作
3. 情感共鸣高: 宠物内容天然具备高传播性和情感价值
4. 技术惊艳感: 流畅的动作和真实的光影让人难以分辨真假

🎯 技术建议: 制作高质量跳舞视频的关键在于角色一致性和动作流畅性。我们建议通过 API易 apiyi.com 平台调用 Nano Banana Pro API,该平台提供官方转发服务,支持批量生成和角色一致性保障,价格更优惠。

核心技术一: Nano Banana Pro 图像一致性生成

Nano Banana Pro 是什么?

Nano Banana Pro 是 Google DeepMind 推出的 Gemini 3 Pro Image Preview 模型,专为专业级资产生产设计。其核心优势是:

多角色一致性: 单次生成可混合最多 14 张输入图像,保持最多 5 个不同角色的外观一致性

这一能力使其成为制作动画分镜、营销素材和AI跳舞视频的首选工具。与其他图像生成模型相比,Nano Banana Pro 能够在多帧生成中保持同一角色的面部特征、毛色、体型等细节高度一致,避免出现"每一帧都是不同的猫"的问题。

关键技术参数

使用 Nano Banana Pro API 生成多角度猫咪图像

以下是通过 API易平台调用 Nano Banana Pro 生成多角度猫咪图像的示例:

极简示例代码

import requests

# API 配置
api_key = "YOUR_APIYI_API_KEY"
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1/gemini"

# 生成多角度猫咪图像
response = requests.post(
    f"{base_url}/generate-image",
    headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
    json={
        "model": "gemini-3-pro-image-preview",  # Nano Banana Pro
        "prompt": "一只橘色短毛猫,全身照,站立姿态,白色背景,高清摄影",
        "reference_images": ["https://your-storage.com/cat-reference.jpg"],
        "consistency_mode": "character",  # 角色一致性模式
        "num_images": 8,  # 生成8个不同角度
        "resolution": "1024x1024"
    }
)

# 获取生成的图像
images = response.json()["images"]
for i, img_url in enumerate(images):
    print(f"角度 {i+1}: {img_url}")

import requests
import time
from typing import List, Dict

class NanoBananaProGenerator:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://vip.apiyi.com/v1/gemini"
        self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

    def generate_consistent_images(
        self,
        reference_image: str,
        prompt_template: str,
        angles: List[str],
        resolution: str = "1024x1024"
    ) -> List[str]:
        """
        生成多角度一致性图像

        参数:
        - reference_image: 参考图像URL
        - prompt_template: 提示词模板,使用 {angle} 占位符
        - angles: 角度列表,如 ["正面", "侧面", "背面", "3/4侧面"]
        - resolution: 输出分辨率

        返回:
        - 生成的图像URL列表
        """
        generated_images = []

        for angle in angles:
            prompt = prompt_template.format(angle=angle)

            response = requests.post(
                f"{self.base_url}/generate-image",
                headers=self.headers,
                json={
                    "model": "gemini-3-pro-image-preview",
                    "prompt": prompt,
                    "reference_images": [reference_image],
                    "consistency_mode": "character",
                    "num_images": 1,
                    "resolution": resolution,
                    "guidance_scale": 7.5,  # 控制与提示词的贴合度
                    "consistency_strength": 0.85  # 角色一致性强度
                }
            )

            if response.status_code == 200:
                img_url = response.json()["images"][0]
                generated_images.append(img_url)
                print(f"✅ 生成 {angle} 角度成功: {img_url}")
            else:
                print(f"❌ 生成 {angle} 角度失败: {response.text}")

            # 避免请求过快
            time.sleep(1)

        return generated_images

    def batch_generate_dancing_poses(
        self,
        reference_image: str,
        dance_poses: List[Dict[str, str]]
    ) -> List[str]:
        """
        批量生成跳舞姿势图像

        参数:
        - reference_image: 猫咪参考图
        - dance_poses: 姿势列表,格式 [{"pose": "举起前爪", "description": "左前爪抬起..."}]

        返回:
        - 生成的姿势图像URL列表
        """
        pose_images = []

        for pose_data in dance_poses:
            prompt = f"""
一只与参考图完全相同的猫,{pose_data['description']},
白色背景,全身照,高清摄影,细节清晰,
确保猫的毛色、花纹、体型与参考图完全一致
            """.strip()

            response = requests.post(
                f"{self.base_url}/generate-image",
                headers=self.headers,
                json={
                    "model": "gemini-3-pro-image-preview",
                    "prompt": prompt,
                    "reference_images": [reference_image],
                    "consistency_mode": "character",
                    "num_images": 1,
                    "resolution": "1024x1024"
                }
            )

            if response.status_code == 200:
                img_url = response.json()["images"][0]
                pose_images.append(img_url)
                print(f"✅ 生成姿势 '{pose_data['pose']}' 成功")
            else:
                print(f"❌ 生成姿势 '{pose_data['pose']}' 失败")

            time.sleep(1)

        return pose_images

# 使用示例
generator = NanoBananaProGenerator(api_key="YOUR_APIYI_API_KEY")

# 示例1: 生成多角度图像
angles = ["正面站立", "左侧面", "右侧面", "背面", "3/4侧面", "坐姿正面", "趴姿", "跳跃姿态"]
prompt_template = "一只橘色短毛猫,{angle}姿态,白色背景,高清摄影,保持猫的外观特征一致"

multi_angle_images = generator.generate_consistent_images(
    reference_image="https://your-storage.com/cat-reference.jpg",
    prompt_template=prompt_template,
    angles=angles
)

print(f"\n生成了 {len(multi_angle_images)} 张多角度图像")

# 示例2: 生成跳舞姿势序列
dance_poses = [
    {"pose": "起始站立", "description": "四肢站立,头部微微抬起,准备跳舞的姿态"},
    {"pose": "左爪上举", "description": "左前爪向上抬起至头部高度,右前爪自然放下"},
    {"pose": "双爪上举", "description": "双前爪同时向上举起,身体略微后倾"},
    {"pose": "转身动作", "description": "身体侧转45度,尾巴摆动"},
    {"pose": "跳跃姿态", "description": "四爪离地,身体腾空,充满动感"},
    {"pose": "落地姿势", "description": "前爪先着地,后腿弯曲准备支撑"},
    {"pose": "摇摆动作", "description": "身体左右摇摆,尾巴配合摆动"},
    {"pose": "结束姿态", "description": "坐下,双前爪收拢,表情满足"}
]

dancing_pose_images = generator.batch_generate_dancing_poses(
    reference_image="https://your-storage.com/cat-reference.jpg",
    dance_poses=dance_poses
)

print(f"\n生成了 {len(dancing_pose_images)} 张跳舞姿势图像")
print("这些图像可以直接导入 RunningHub 工作流生成跳舞视频")

💡 角色一致性技巧: 在提示词中明确强调"与参考图完全相同"、"保持外观特征一致"等描述,可以显著提升 Nano Banana Pro 的角色一致性效果。建议通过 API易 apiyi.com 平台调用,该平台支持 consistency_strength 参数微调一致性强度。

核心技术二: RunningHub 跳舞工作流实战

RunningHub 是什么?

RunningHub 是一个云端 ComfyUI 平台,提供数千个即用型工作流用于文生视频、图生视频和视频转视频创作。其核心优势:

• 零错误运行: 所有工作流经过测试,无红色错误和缺失节点
• 高速在线生成: 无需本地部署,云端算力快速出结果
• 专业跳舞工作流: 内置多个专门的跳舞视频生成工作流

RunningHub 跳舞工作流类型

使用 RunningHub 生成小猫跳舞视频

完整操作流程:

步骤1: 准备素材

1. 猫咪全身照: 使用 Nano Banana Pro 生成的多角度一致性图像

   • 推荐分辨率: 1024×1024 或更高
   • 要求: 白色或纯色背景,猫咪完整可见
   • 姿态: 最好是站立或坐姿,四肢清晰可见

2. 参考舞蹈视频: 准备一段人类跳舞的视频

   • 视频时长: 3-10秒 (对应60-250帧)
   • 动作要求: 动作幅度适中,避免过于剧烈的翻滚动作
   • 背景: 简洁背景更易于AI识别动作

步骤2: 上传到 RunningHub

1. 访问 RunningHub 平台: runninghub.ai
2. 选择 "AI Animals Dancing" 工作流
3. 上传准备好的猫咪图像
4. 上传参考舞蹈视频
5. (可选) 上传自定义音乐文件

步骤3: 配置生成参数

- **帧数设置**: 根据舞蹈视频自动匹配 (≤250帧)
- **运动强度**: 调整为 Medium (中等)
- **平滑度**: 设置为 High (高),确保动作流畅
- **背景处理**: 选择"保留原背景"或"透明背景"
- **分辨率**: 1080p (Full HD)

步骤4: 生成和导出

1. 点击 "Run" 按钮开始生成
2. 等待 30-90 秒 (取决于帧数)
3. 预览生成结果
4. 下载 MP4 格式视频

高级技巧: 多段舞蹈拼接

对于超过250帧的长视频需求,可以采用分段生成策略:

# 伪代码示例:多段舞蹈生成逻辑
segments = [
    {"cat_image": "pose_1.jpg", "dance_video": "dance_part_1.mp4"},
    {"cat_image": "pose_2.jpg", "dance_video": "dance_part_2.mp4"},
    {"cat_image": "pose_3.jpg", "dance_video": "dance_part_3.mp4"}
]

generated_videos = []
for segment in segments:
    video = runninghub_generate(
        image=segment["cat_image"],
        reference=segment["dance_video"]
    )
    generated_videos.append(video)

# 使用视频编辑工具拼接
final_video = merge_videos(generated_videos)

🚀 效率建议: 对于批量生成需求,建议先通过 API易 apiyi.com 平台使用 Nano Banana Pro 生成10-20张不同姿态的猫咪图像,然后分批导入 RunningHub 生成多段视频,最后拼接成完整作品。这种方式可以实现更丰富的动作表现和更长的视频时长。

完整制作流程实战案例

案例: 制作一只橘猫跳街舞视频

项目目标: 制作一段15秒的橘猫街舞视频,动作流畅,角色一致,适合TikTok传播

技术选型:

• 图像生成: Nano Banana Pro (通过 API易 apiyi.com)
• 视频生成: RunningHub "AI Animals Dancing" 工作流
• 后期处理: 添加音乐和字幕

详细步骤:

第一步: 生成一致性猫咪图像 (Nano Banana Pro)

# 使用前面的 NanoBananaProGenerator 类
generator = NanoBananaProGenerator(api_key="YOUR_APIYI_API_KEY")

# 定义街舞姿势序列
street_dance_poses = [
    {"pose": "起始", "description": "站立姿态,双前爪自然下垂,准备跳舞"},
    {"pose": "左爪指天", "description": "左前爪笔直上举,右爪叉腰,头部微扬"},
    {"pose": "蹲下准备", "description": "身体下蹲,双前爪撑地,蓄力姿态"},
    {"pose": "跃起", "description": "四肢离地跳跃,身体舒展"},
    {"pose": "转身", "description": "空中转体90度,尾巴摆动"},
    {"pose": "单爪支撑", "description": "左前爪着地,右爪上举,身体倾斜"},
    {"pose": "双爪交叉", "description": "双前爪在胸前交叉,酷炫姿态"},
    {"pose": "结束pose", "description": "坐下,一只爪子举起,表情得意"}
]

# 生成8张姿势图
cat_poses = generator.batch_generate_dancing_poses(
    reference_image="https://your-storage.com/orange-cat-ref.jpg",
    dance_poses=street_dance_poses
)

第二步: 准备参考舞蹈视频

1. 在 YouTube 或 TikTok 搜索 "街舞教学短视频"
2. 选择动作清晰、背景简洁的片段
3. 使用视频编辑工具裁剪至8-10秒
4. 确保视频包含完整的舞蹈动作循环

第三步: 在 RunningHub 生成跳舞视频

1. 访问 runninghub.ai/ai-detail/1882704909102469121/hid (AI Animals Dancing 工作流)
2. 上传第一张猫咪姿势图 (cat_poses[0])
3. 上传街舞参考视频
4. 配置参数:
   • 帧数: 自动检测 (约200-240帧,8-10秒)
   • 运动强度: High (高)
   • 平滑度: High (高)
5. 点击运行,等待60-90秒

第四步: 后期优化

1. **添加音乐**:
   - 选择节奏感强的街舞音乐
   - 使用 DaVinci Resolve 或 Premiere Pro 同步音乐和视频
   - 确保动作和音乐节拍对齐

2. **添加字幕和特效**:
   - 开头添加 "橘猫街舞大师" 字幕
   - 关键动作处添加 "爆炸" 或 "闪光" 特效
   - 结尾添加 "点赞关注看更多" 提示

3. **色彩调整**:
   - 提升画面饱和度和对比度
   - 添加轻微的锐化效果
   - 确保猫咪毛色鲜艳吸睛

4. **导出设置**:
   - 分辨率: 1080x1920 (竖屏9:16)
   - 帧率: 30fps
   - 编码: H.264,高比特率
   - 适配 TikTok / Instagram Reels 规格

成本和时间预估

💰 成本优化: 通过 API易 apiyi.com 平台批量调用 Nano Banana Pro API,可享受企业定制优惠。对于内容创作者和工作室,平台提供包月套餐,单张图像成本可降至 $0.05-$0.10,大幅降低制作成本。

常见问题与解决方案

小猫跳舞AI制作技术总结

核心技术回顾:

1. 图像一致性是关键: 使用 Nano Banana Pro 的多角色一致性能力,确保同一只猫在不同帧中外观一致
2. 工作流选择: RunningHub 的 AI Animals Dancing 工作流专为动物跳舞优化,效果优于通用工作流
3. 素材质量决定效果: 高质量的猫咪图像(纯背景、清晰特征)和合适的舞蹈参考视频是成功的基础
4. 后期优化必不可少: 音乐、字幕、特效的加持能让视频传播力提升数倍
5. 成本可控: 单个视频制作成本约 $0.80-$2.00,适合个人创作者和工作室批量生产

实战建议: 对于想要批量生成AI跳舞视频的创作者,建议采用 "Nano Banana Pro (API易平台) + RunningHub + 后期编辑" 的组合方案。通过 API易 apiyi.com 平台调用 Nano Banana Pro API,可享受批量折扣和一致性增强功能,大幅提升制作效率和质量。配合 RunningHub 的高速工作流,单人每天可产出 10-20 条高质量跳舞视频,实现规模化内容生产。

参考资料:

1. Google AI for Developers – Nano Banana 图像生成文档

   • 链接: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 说明: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) 官方API文档和使用指南

2. Google DeepMind – Nano Banana Pro 产品页

   • 链接: deepmind.google/models/gemini-image/pro
   • 说明: Nano Banana Pro 技术参数、能力介绍和应用案例

3. RunningHub – ComfyUI 云平台

   • 链接: runninghub.ai
   • 说明: 提供即用型跳舞视频生成工作流的云端 ComfyUI 平台

4. RunningHub – AI Animals Dancing 工作流

   • 链接: runninghub.ai/ai-detail/1882704909102469121/hid
   • 说明: 专门的动物跳舞视频生成工作流,支持一键上传生成

5. FlexClip – AI Cat Dancing 技术解析

   • 链接: flexclip.com/learn/ai-cat-dancing.html
   • 说明: AI跳舞猫咪视频的制作技术和最佳实践指南

6. GoEnhance – AI Cat Dancing 生成器

   • 链接: goenhance.ai/ai-dance/cat-dancing
   • 说明: AI猫咪跳舞视频生成工具和技术原理

作者: APIYI 技术团队
技术支持: 如需 Nano Banana Pro API 批量调用方案或 AI 视频生成技术咨询,欢迎访问 API易 apiyi.com 获取专业支持和定制化服务。平台提供免费测试额度,助您快速验证技术方案可行性。