用 Vidu AI 模型讓圖片動起來

創作起點同時取決於已有素材和所選端點。一張照片可以建立構圖；當輸入模式支持時，多張參考圖可以表達更廣的視覺方向。在 Vidu AI 模型目錄中尋找能接受這些素材的工作流程，並在準備請求前閱讀文件。當前能力應通過目錄發現。

說明每份素材的用途：提供主體、環境、風格方向還是其他背景。不同 Vidu AI 模型的輸入要求可能不同，不要把一個端點的假設套到另一個。將所選模型和端點與準備紀錄一起保存，確保結果可以追溯到實際使用的流程。

選擇重要特徵清楚可見的素材。產品細節、面部表情，以及前景和背景的關係，都應服務於預期鏡頭。使用 Vidu AI 模型時，以足夠看清關鍵細節的尺寸檢查原始素材。動作指令可以引導場景，但檢查結果時仍需考慮源圖實際展示了什麼。

只有端點支持時才組織多份參考。讓每份參考發揮明確作用，避免互相衝突的視覺方向。為 Vidu AI 模型準備一份簡短說明，列出需要穩定的部分和需要運動的部分。它可成為比較完成片段的檢查清單，尤其適用於多次嘗試和連續鏡頭。

寫出觀眾能看到的變化，例如主體轉向窗邊，或鏡頭緩慢靠近產品。節奏和環境影響畫面時，也應說明。測試 Vidu AI 模型時，一項主要動作配合簡潔指令適合作為起點，因為你能清楚判斷結果的哪個部分符合預期。

結果偏離說明時，調整一個具體因素再比較，例如修改源圖構圖、簡化動作或明確鏡頭方向。條件允許時，盡量保持其餘設定一致。這樣比較 Vidu AI 模型更有參考價值，也能區分創意方向的變化和請求準備方式的變化。

選擇端點提供的輸出設定前，先明確片段將在何處觀看。社交帖子、演示文稿和大屏幕可能有不同的畫幅和細節要求。查看 Vidu AI 模型的當前文件，瞭解可用的時長、解析度或畫幅控制。按用途選設定，不要假設所有項目都需要最大的輸出規格。

檢查質量時，不應只關注某個技術參數。完整影片需要有用的運動、清楚的主體，以及能適應剪輯流程的構圖。使用 Vidu AI 模型時，檢查可能被裁切的區域和承擔敘事的細節。將配置與結果保存，改變影響價格的選項時重新查看積分預估。

確定聲音來自所選工作流程，還是在剪輯時添加配樂。音頻控制和可接受的音頻輸入取決於端點，準備文件前應先核對。探索 Vidu AI 模型時，先規劃聲音與畫面的關係，並在實際使用的聆聽環境中評價完成輸出。

畫面可能合適，聲音卻需要不同的處理方式。聆聽節奏和情緒是否符合意圖，再判斷片段能否進入序列。在 Vidu AI 模型支持音頻參考時，按文件的格式和素材限制準備輸入。紀錄中分清輸入音頻、生成輸出和後期剪輯選擇，讓創作過程便於理解。

選取能代表實際工作的一組例子，涵蓋項目需要的主體細節、鏡頭運動和構圖。端點接受可比較輸入時，用一致的創作說明比較 Vidu AI 模型，並紀錄準備方式的差異。查看完整片段，而非只看縮略圖，讓運動、節奏和最後一幀都參與選型。

有用的比較應說明為什麼某個結果適合某項任務，無需為所有創作者宣佈通用贏家。按自己的標準評價 Vidu AI 模型，保留適用和不適用的示例。這樣協作者更容易理解起點，目錄增加模型或端點能力後，也能據此選擇下一次測試。

把短序列規劃成各有用途的鏡頭：一段介紹場景，一段展示主體，另一段揭示細節。用合適輸入通過 Vidu AI 模型探索各個鏡頭，再檢查輸出能否銜接。人物、物體和視覺方向的一致性，應在準備實際拼接的片段中判斷。

剪輯前查看首尾幀、主要動作和相鄰鏡頭的預期轉場。不適合的片段，應調整該鏡頭的準備並再次試驗。Vidu AI 模型接受共享參考時，它可以輔助創作方向，但完整結果才是一致性的證據。紀錄有效選擇，供後續序列復用。

想瞭解模型控制選項時，可先在工作區探索，再打開端點文件進行串接。請求需要所選契約規定的公開模型、端點和輸入結構。使用 Vidu AI 模型時，應跟隨當前說明，不要複製其他服務欄位，也不要在產品各處寫死某個版本的限制。

按所選端點文件處理執行和結果獲取流程，保存應用需要的識別碼和請求背景。區分成功輸出與錯誤，並在適用時採用文件規定的重試方式。串接 Vidu AI 模型後，讓用戶清楚瞭解當前處於準備、處理還是檢查階段，保存下一步工作需要的完整素材資訊。

使用時核對存取要求和價格。工作區與開發者 API 有各自的授權和積分規則，所選配置決定適用的估算。評價 Vidu AI 模型時，同時考慮創作實用性和請求成本。先做一組代表性測試，有助於決定哪些方向值得繼續製作更多鏡頭。

紀錄所選端點、源素材、指令、設定和完成結果。修改創作說明或考慮目錄新條目時，再查看這些紀錄。基於可見輸出和當前文件，Vidu AI 模型會更容易比較。動態卡片提供變化的具體資訊，這份指南則提供可重復使用的規劃和檢查方法。