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创作者 · Rob
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这条案例收录的理由是它解决了视频局部编辑里最麻烦的一致性问题。只需要在视频里挑一帧,手动改好比如给人物加一件红色上衣,工作流就能把这处改动传播到整段视频的每一帧,同时用canny边缘控制保住原本的动作和结构不跑偏。对比逐帧手动修图或者重新生成整段视频,这种单帧编辑加全片传播的思路成本低很多,尤其适合服装替换、色彩修正、logo替换这类局部一致性要求高的编辑需求。
提示语
AI on the Lot 2026的第二个额外工作流,提供给ComfyUI 101工作坊学员在时间允许时打开跟练。这是一个使用LTX 2.3配合Union Control IC LoRA和canny控制的视频编辑工作流。提供视频中修改过的一帧,工作流会把这处改动传播到整段视频。例如,从一段拳击手赤膊的视频里取一帧,给他画上一件红色上衣,输出视频就会让他全程穿着这件红色上衣。
这条案例值得收录的地方不是最终视频效果,是它示范了一种用LLM做prompt中介的模式。两张参考图和一句简单描述先送进GeminiNode,由它扩写成Seedance 2.0偏好的详细prompt格式,再把这段生成的prompt连同参考图一起喂给ByteDance2ReferenceNode做实际生成,中间还用MarkdownNote把LLM写出来的prompt摊开给人看和改。对经常要为同一个视频模型反复调prompt格式的人,这是一个可以直接复用的LLM辅助生成两段式结构。
提示语
这条工作流使用两张参考图和一段简单文字描述,借助LLM自动生成详细的Seedance 2.0风格prompt。不用再花时间琢磨复杂的prompt结构,工作流会分析你的参考图并自动搭建prompt,让高质量结果的产出更快更简单。内置的LLM助手专门匹配Seedance 2.0效果好的风格和格式,在简化整个流程的同时,你依然对最终输出保有完全的控制权。只需放入参考图,描述你想要的场景或动作,工作流会自动完成prompt生成。
一份为 Seedance 2.5 编写的高度详细视频提示词，模仿一名女子遛狗时用 handheld 16mm 拍摄的模拟胶片晨间 vlog，重点呈现真实瑕疵与胶片质感。
提示语
CAMERA: Handheld DV 16mm 日常 vlog 影像。视频必须以她牵着狗走出公寓楼，同时伸直手臂用 selfie mode 举着相机开始。最初 20–30 秒全部采用 handheld。之后，她偶尔会把相机放在公园长椅、低矮石墙、野餐桌或地面上，以拍摄 wider shots。全程保留轻微的 handheld shake、构图漂移、autofocus hunting、仓促的 reframing、不均匀的 zooms、exposure breathing、短暂
