揭祕小貓跳舞魔性AI製作全流程:Nano Banana Pro圖像一致性+RunningHub跳舞工作流完整指南

社交平臺上小貓跳舞視頻瘋狂刷屏，魔性的舞姿和流暢的動作讓人難以相信這是AI生成。這類視頻的核心技術是如何實現的？本文將揭祕完整的製作流程，重點講解 Nano Banana Pro API 的圖像一致性能力和 RunningHub 跳舞工作流的實戰應用。

核心價值: 讀完本文，你將掌握從零開始製作病毒式AI跳舞視頻的完整技術方案，學會利用 Nano Banana Pro 保持角色一致性，並通過 RunningHub 工作流實現專業級跳舞效果。

小貓跳舞AI視頻核心技術要點

爲什麼小貓跳舞視頻如此火爆？

AI跳舞視頻在2026年席捲全球社交平臺，TikTok、Instagram Reels 和 YouTube Shorts 的相關視頻播放量已突破數十億次。這類視頻的爆火有以下原因:

1. 視覺衝擊力強: 貓咪等寵物做出人類舞蹈動作，形成強烈的視覺反差
2. 製作門檻降低: AI工具讓普通用戶無需專業技能即可創作
3. 情感共鳴高: 寵物內容天然具備高傳播性和情感價值
4. 技術驚豔感: 流暢的動作和真實的光影讓人難以分辨真假

🎯 技術建議: 製作高質量跳舞視頻的關鍵在於角色一致性和動作流暢性。我們建議通過 API易 apiyi.com 平臺調用 Nano Banana Pro API，該平臺提供官方轉發服務，支持批量生成和角色一致性保障，價格更優惠。

核心技術一: Nano Banana Pro 圖像一致性生成

Nano Banana Pro 是什麼？

Nano Banana Pro 是 Google DeepMind 推出的 Gemini 3 Pro Image Preview 模型，專爲專業級資產生產設計。其核心優勢是:

多角色一致性: 單次生成可混合最多 14 張輸入圖像，保持最多 5 個不同角色的外觀一致性

這一能力使其成爲製作動畫分鏡、營銷素材和AI跳舞視頻的首選工具。與其他圖像生成模型相比，Nano Banana Pro 能夠在多幀生成中保持同一角色的面部特徵、毛色、體型等細節高度一致，避免出現"每一幀都是不同的貓"的問題。

關鍵技術參數

使用 Nano Banana Pro API 生成多角度貓咪圖像

以下是通過 API易平臺調用 Nano Banana Pro 生成多角度貓咪圖像的示例:

極簡示例代碼

import requests

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

# 生成多角度貓咪圖像
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": "一隻橘色短毛貓，全身照，站立姿態，白色背景，高清攝影"，
        "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個不同角度
        "resolution": "1024x1024"
    }
）

# 獲取生成的圖像
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]:
        """
        生成多角度一致性圖像

        參數:
        - reference_image: 參考圖像URL
        - prompt_template: 提示詞模板，使用 {angle} 佔位符
        - angles: 角度列表，如 ["正面"， "側面"， "背面"， "3/4側面"]
        - resolution: 輸出分辨率

        返回:
        - 生成的圖像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，  # 控制與提示詞的貼合度
                    "consistency_strength": 0.85  # 角色一致性強度
                }
            ）

            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} 角度失敗: {response.text}"）

            # 避免請求過快
            time.sleep（1）

        return generated_images

    def batch_generate_dancing_poses（
        self，
        reference_image: str，
        dance_poses: List[Dict[str， str]]
    ） -> List[str]:
        """
        批量生成跳舞姿勢圖像

        參數:
        - reference_image: 貓咪參考圖
        - dance_poses: 姿勢列表，格式 [{"pose": "舉起前爪"， "description": "左前爪抬起..."}]

        返回:
        - 生成的姿勢圖像URL列表
        """
        pose_images = []

        for pose_data in dance_poses:
            prompt = f"""
一隻與參考圖完全相同的貓，{pose_data['description']}，
白色背景，全身照，高清攝影，細節清晰，
確保貓的毛色、花紋、體型與參考圖完全一致
            """.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"✅ 生成姿勢 '{pose_data['pose']}' 成功"）
            else:
                print（f"❌ 生成姿勢 '{pose_data['pose']}' 失敗"）

            time.sleep（1）

        return pose_images

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

# 示例1: 生成多角度圖像
angles = ["正面站立"， "左側面"， "右側面"， "背面"， "3/4側面"， "坐姿正面"， "趴姿"， "跳躍姿態"]
prompt_template = "一隻橘色短毛貓，{angle}姿態，白色背景，高清攝影，保持貓的外觀特徵一致"

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）} 張多角度圖像"）

# 示例2: 生成跳舞姿勢序列
dance_poses = [
    {"pose": "起始站立"， "description": "四肢站立，頭部微微抬起，準備跳舞的姿態"}，
    {"pose": "左爪上舉"， "description": "左前爪向上抬起至頭部高度，右前爪自然放下"}，
    {"pose": "雙爪上舉"， "description": "雙前爪同時向上舉起，身體略微後傾"}，
    {"pose": "轉身動作"， "description": "身體側轉45度，尾巴擺動"}，
    {"pose": "跳躍姿態"， "description": "四爪離地，身體騰空，充滿動感"}，
    {"pose": "落地姿勢"， "description": "前爪先着地，後腿彎曲準備支撐"}，
    {"pose": "搖擺動作"， "description": "身體左右搖擺，尾巴配合擺動"}，
    {"pose": "結束姿態"， "description": "坐下，雙前爪收攏，表情滿足"}
]

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）} 張跳舞姿勢圖像"）
print（"這些圖像可以直接導入 RunningHub 工作流生成跳舞視頻"）

💡 角色一致性技巧: 在提示詞中明確強調"與參考圖完全相同"、"保持外觀特徵一致"等描述，可以顯著提升 Nano Banana Pro 的角色一致性效果。建議通過 API易 apiyi.com 平臺調用，該平臺支持 consistency_strength 參數微調一致性強度。

核心技術二: RunningHub 跳舞工作流實戰

RunningHub 是什麼？

RunningHub 是一個雲端 ComfyUI 平臺，提供數千個即用型工作流用於文生視頻、圖生視頻和視頻轉視頻創作。其核心優勢:

• 零錯誤運行: 所有工作流經過測試，無紅色錯誤和缺失節點
• 高速在線生成: 無需本地部署，雲端算力快速出結果
• 專業跳舞工作流: 內置多個專門的跳舞視頻生成工作流

RunningHub 跳舞工作流類型

使用 RunningHub 生成小貓跳舞視頻

完整操作流程:

步驟1: 準備素材

1. 貓咪全身照: 使用 Nano Banana Pro 生成的多角度一致性圖像

   • 推薦分辨率: 1024×1024 或更高
   • 要求: 白色或純色背景，貓咪完整可見
   • 姿態: 最好是站立或坐姿，四肢清晰可見

2. 參考舞蹈視頻: 準備一段人類跳舞的視頻

   • 視頻時長: 3-10秒 （對應60-250幀）
   • 動作要求: 動作幅度適中，避免過於劇烈的翻滾動作
   • 背景: 簡潔背景更易於AI識別動作

步驟2: 上傳到 RunningHub

1. 訪問 RunningHub 平臺: runninghub.ai
2. 選擇 "AI Animals Dancing" 工作流
3. 上傳準備好的貓咪圖像
4. 上傳參考舞蹈視頻
5. （可選） 上傳自定義音樂文件

步驟3: 配置生成參數

- **幀數設置**: 根據舞蹈視頻自動匹配 （≤250幀）
- **運動強度**: 調整爲 Medium （中等）
- **平滑度**: 設置爲 High （高），確保動作流暢
- **背景處理**: 選擇"保留原背景"或"透明背景"
- **分辨率**: 1080p （Full HD）

步驟4: 生成和導出

1. 點擊 "Run" 按鈕開始生成
2. 等待 30-90 秒 （取決於幀數）
3. 預覽生成結果
4. 下載 MP4 格式視頻

高級技巧: 多段舞蹈拼接

對於超過250幀的長視頻需求，可以採用分段生成策略:

# 僞代碼示例:多段舞蹈生成邏輯
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）

# 使用視頻編輯工具拼接
final_video = merge_videos（generated_videos）

🚀 效率建議: 對於批量生成需求，建議先通過 API易 apiyi.com 平臺使用 Nano Banana Pro 生成10-20張不同姿態的貓咪圖像，然後分批導入 RunningHub 生成多段視頻，最後拼接成完整作品。這種方式可以實現更豐富的動作表現和更長的視頻時長。

完整製作流程實戰案例

案例: 製作一隻橘貓跳街舞視頻

項目目標: 製作一段15秒的橘貓街舞視頻，動作流暢，角色一致，適合TikTok傳播

技術選型:

• 圖像生成: Nano Banana Pro （通過 API易 apiyi.com）
• 視頻生成: RunningHub "AI Animals Dancing" 工作流
• 後期處理: 添加音樂和字幕

詳細步驟:

第一步: 生成一致性貓咪圖像 （Nano Banana Pro）

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

# 定義街舞姿勢序列
street_dance_poses = [
    {"pose": "起始"， "description": "站立姿態，雙前爪自然下垂，準備跳舞"}，
    {"pose": "左爪指天"， "description": "左前爪筆直上舉，右爪叉腰，頭部微揚"}，
    {"pose": "蹲下準備"， "description": "身體下蹲，雙前爪撐地，蓄力姿態"}，
    {"pose": "躍起"， "description": "四肢離地跳躍，身體舒展"}，
    {"pose": "轉身"， "description": "空中轉體90度，尾巴擺動"}，
    {"pose": "單爪支撐"， "description": "左前爪着地，右爪上舉，身體傾斜"}，
    {"pose": "雙爪交叉"， "description": "雙前爪在胸前交叉，酷炫姿態"}，
    {"pose": "結束pose"， "description": "坐下，一隻爪子舉起，表情得意"}
]

# 生成8張姿勢圖
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: 準備參考舞蹈視頻

1. 在 YouTube 或 TikTok 搜索 "街舞教學短視頻"
2. 選擇動作清晰、背景簡潔的片段
3. 使用視頻編輯工具裁剪至8-10秒
4. 確保視頻包含完整的舞蹈動作循環

第三步: 在 RunningHub 生成跳舞視頻

1. 訪問 runninghub.ai/ai-detail/1882704909102469121/hid （AI Animals Dancing 工作流）
2. 上傳第一張貓咪姿勢圖 （cat_poses[0]）
3. 上傳街舞參考視頻
4. 配置參數:
   • 幀數: 自動檢測 （約200-240幀，8-10秒）
   • 運動強度: High （高）
   • 平滑度: High （高）
5. 點擊運行，等待60-90秒

第四步: 後期優化

1. **添加音樂**:
   - 選擇節奏感強的街舞音樂
   - 使用 DaVinci Resolve 或 Premiere Pro 同步音樂和視頻
   - 確保動作和音樂節拍對齊

2. **添加字幕和特效**:
   - 開頭添加 "橘貓街舞大師" 字幕
   - 關鍵動作處添加 "爆炸" 或 "閃光" 特效
   - 結尾添加 "點贊關注看更多" 提示

3. **色彩調整**:
   - 提升畫面飽和度和對比度
   - 添加輕微的銳化效果
   - 確保貓咪毛色鮮豔吸睛

4. **導出設置**:
   - 分辨率: 1080x1920 （豎屏9:16）
   - 幀率: 30fps
   - 編碼: H.264，高比特率
   - 適配 TikTok / Instagram Reels 規格

成本和時間預估

💰 成本優化: 通過 API易 apiyi.com 平臺批量調用 Nano Banana Pro API，可享受企業定製優惠。對於內容創作者和工作室，平臺提供包月套餐，單張圖像成本可降至 $0.05-$0.10，大幅降低製作成本。

常見問題與解決方案

小貓跳舞AI製作技術總結

核心技術回顧:

1. 圖像一致性是關鍵: 使用 Nano Banana Pro 的多角色一致性能力，確保同一只貓在不同幀中外觀一致
2. 工作流選擇: RunningHub 的 AI Animals Dancing 工作流專爲動物跳舞優化，效果優於通用工作流
3. 素材質量決定效果: 高質量的貓咪圖像（純背景、清晰特徵）和合適的舞蹈參考視頻是成功的基礎
4. 後期優化必不可少: 音樂、字幕、特效的加持能讓視頻傳播力提升數倍
5. 成本可控: 單個視頻製作成本約 $0.80-$2.00，適合個人創作者和工作室批量生產

實戰建議: 對於想要批量生成AI跳舞視頻的創作者，建議採用 "Nano Banana Pro （API易平臺） + RunningHub + 後期編輯" 的組合方案。通過 API易 apiyi.com 平臺調用 Nano Banana Pro API，可享受批量折扣和一致性增強功能，大幅提升製作效率和質量。配合 RunningHub 的高速工作流，單人每天可產出 10-20 條高質量跳舞視頻，實現規模化內容生產。

參考資料:

1. Google AI for Developers – Nano Banana 圖像生成文檔

   • 鏈接: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 說明: Nano Banana Pro （Gemini 3 Pro Image） 官方API文檔和使用指南

2. Google DeepMind – Nano Banana Pro 產品頁

   • 鏈接: deepmind.google/models/gemini-image/pro
   • 說明: Nano Banana Pro 技術參數、能力介紹和應用案例

3. RunningHub – ComfyUI 雲平臺

   • 鏈接: runninghub.ai
   • 說明: 提供即用型跳舞視頻生成工作流的雲端 ComfyUI 平臺

4. RunningHub – AI Animals Dancing 工作流

   • 鏈接: runninghub.ai/ai-detail/1882704909102469121/hid
   • 說明: 專門的動物跳舞視頻生成工作流，支持一鍵上傳生成

5. FlexClip – AI Cat Dancing 技術解析

   • 鏈接: flexclip.com/learn/ai-cat-dancing.html
   • 說明: AI跳舞貓咪視頻的製作技術和最佳實踐指南

6. GoEnhance – AI Cat Dancing 生成器

   • 鏈接: goenhance.ai/ai-dance/cat-dancing
   • 說明: AI貓咪跳舞視頻生成工具和技術原理

作者: APIYI 技術團隊
技術支持: 如需 Nano Banana Pro API 批量調用方案或 AI 視頻生成技術諮詢，歡迎訪問 API易 apiyi.com 獲取專業支持和定製化服務。平臺提供免費測試額度，助您快速驗證技術方案可行性。