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智能剧情补全

AI 自动延伸和补全视频叙事。

最后更新:

有了开头画面,却还没确定接下来怎么拍,或者想快速试几种不同的故事走向?这类场景下,可以用开头和简短描述生成后续镜头,用来补全叙事并比较不同版本。

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智能剧情补全 封面图

模型支持创意叙事和剧情补全,帮助你延展和完善故事。 工作原理:提供一个开头画面(图片或短视频)加上一段关于故事走向的文字描述。模型会分析叙事线索——场景设定、角色位置、情绪基调——然后生成连贯延续故事的后续镜头。你可以通过更换文本提示词来探索分支走向,同时保留相同的开头。 适用场景:需要快速规划多条叙事线的预告片制作;不确定哪个方向最吸引人时的短视频内容探索;每一集从上一集衔接的系列品牌故事;需要场景逐步展开的教学内容。 技巧与实用建议:在开头描述中具体说明情绪基调和场景设定效果更好——「一个紧张的深夜小巷场景」比「继续这个故事」能给模型更好的引导。探索分支叙事时,从同一个开头生成 3–4 个变体来比较不同方向,再做最终选择。将剧情补全与角色一致性结合使用,可确保所有分支中出现相同的角色。

参考案例
故宫博物院文化文旅

AI 复原古代场景叙事视频

案例背景

传统文物解说依赖静态图文,游客难以直观理解古代生活场景如「唐代长安西市贸易盛况」,互动体验不足

案例中的使用方式

使用剧情补全技术,输入历史场景描述,AI自动生成连续的古代生活叙事视频,展现完整的历史故事

引用 / 报道数据

该参考案例提到的数字包括:游客停留时间从 30 分钟延长至 60 分钟、数字文创销售额年增长 120%,以及 40% 海外游客因相关体验选择到访。

阅读提示:历史场景描述可被整理成连续叙事视频,适合展陈或讲解场景参考。

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时间范围

文中的数字对应被报道的活动周期,不应直接理解为当前表现或长期基准。

数据说明

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智能剧情补全 示例图

智能劇情補全範例

漫畫分鏡演繹、分鏡表轉視頻、情緒向靈感發散。

漫畫分鏡演繹

动漫进阶静态漫画分镜自动演绎动画

将@图1以从左到右从上到下的顺序进行漫画演绎,保持人物说的台词与图片上的一致,分镜切换以及重点的情节演绎加入特殊音效,整体风格诙谐幽默;演绎方式参考@视频1

參考圖

1漫畫分鏡演繹 - 參考圖 1

參考圖 1: 漫畫分鏡演繹

參考視頻

1漫畫分鏡演繹 - 參考視頻 1

參考視頻 1: 漫畫分鏡演繹

生成結果

Seedance 2.0 漫畫分鏡演繹 — 生成結果

生成結果: 漫畫分鏡演繹 — 静态漫画分镜自动演绎动画

童年的四季分鏡

动漫进阶分镜图剧情补全与音效添加

将@图1以从左到右从上到下的顺序进行漫画演绎,童年的四季8镜,分镜切换以及重点的情节演绎加入特殊音效,治愈系风格。

參考圖

1童年的四季分鏡 - 參考圖 1

參考圖 1: 童年的四季分鏡

生成結果

Seedance 2.0 童年的四季分鏡 — 生成結果

生成結果: 童年的四季分鏡 — 分镜图剧情补全与音效添加

情緒向靈感發散

影视进阶多图灵感情绪视频生成

根据图1、图2、图3、图4、图5为灵感,发散出一条情绪向的视频。

參考圖

1情緒向靈感發散 - 參考圖 1

參考圖 1: 情緒向靈感發散

2情緒向靈感發散 - 參考圖 2

參考圖 2: 情緒向靈感發散

3情緒向靈感發散 - 參考圖 3

參考圖 3: 情緒向靈感發散

4情緒向靈感發散 - 參考圖 4

參考圖 4: 情緒向靈感發散

5情緒向靈感發散 - 參考圖 5

參考圖 5: 情緒向靈感發散

生成結果

Seedance 2.0 情緒向靈感發散 — 生成結果

生成結果: 情緒向靈感發散 — 多图灵感情绪视频生成

常见问题

剧情补全如何工作?

提供开头画面和简短描述,Seedance 2.0 会推理剧情并生成后续镜头。适合预告片、短剧试拍和多结局探索。

可以尝试多种故事走向吗?

可以。通过变化提示词,快速探索不同叙事方向,模型会为每个方向生成连贯的后续镜头。

故事描述应该写多具体?

尽量具体地描述情绪基调、场景设定和关键动作。「雨夜集市中一场紧张的追逐」比「继续这个场景」能给模型更好的引导。你提供的叙事线索越多,生成的后续内容就越连贯。

剧情补全可以和角色一致性结合使用吗?

可以。在故事提示词中同时使用角色参考图,即可确保所有生成场景和故事分支中出现相同的角色。

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