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GoodCase.ai · AI提示语案例合集
DSH 插件榜更新日志反馈
模型创作者Seedance 2.5Seedance 2.0GPT Image 2GeminiNano Banana ProClaudeClaude Opus 5.5Grok ImagineVeoKling 可灵Qwen ImageGPT Image 1.5MiniMax H3

像素穿梭中的连续换装

创作者 · Just_sharon7

AI 视频X2026-08-28收录 2026/10/03来源已核实Seedance
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GPT Image
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原帖 ♥ 368

Prompt

AI 终于能做好换装效果了。

使用 GPT Image 2 + Seedance 2.0,在 @FishCreativeHQ 上制作 

提示词

Image 1 SHARON 的真实面容 — 她五官的唯一来源,100% 匹配,零偏移:柔和圆润的椭圆脸,温暖的浅米色皮肤,带有细小雀斑和美人痣,绿色眼睛,浓密平直、羽毛状的眉毛,小巧端正的鼻子,饱满的粉色嘴唇,小银色垂坠耳环。

将上传的参考视频 Video 1 作为时序、camera movement、身体动作、姿势、面部表情时序、互动、转场节奏、像素效果、换装效果、framing 和整体动作编排的绝对主参考。

用 Image 2 替换原视频中的女性,作为唯一的替换人物身份。

从现在起,仅以女性角色 Image 1 指称她。

关键参考优先级:

参考视频控制:

精确动作

精确时序

精确 camera movement

身体动作编排

姿势变化

头部动作

手部动作

面部表情时序

与另一名男性的互动

转场时序

换装时序

像素效果

数字换装效果

framing

speed ramps

穿过像素的动作

整体视觉节奏

女性角色控制:

身份 @Image 2

面容

发型

头型

肤色

身体比例

性别呈现

原视频中的女性不是身份参考。

她只控制动作。

生成的视频必须尽可能贴近参考视频,但在整个序列中,必须将该女性完全替换为同一个女性角色 @Image 1。

==================================================

绝对身份锁定

整个视频中只有一个替换身份:

同一个女性角色。

她的身份必须在每一帧中保持完全稳定。

包括:

普通帧

快速运动帧

motion blur

转场帧

像素变换帧

换装帧

部分被遮挡的帧

close-ups

profile angles

extreme angles

其他人从她面前经过的帧

绝不恢复原视频中女性的身份。

绝不露出该女性的脸。

绝不露出该女性的身体。

绝不将参考视频中的女性角色与参考图片中的女性混合。

绝不创建临时女性版本。

绝不从男性变成女性再变回去。

即使变换只持续几帧,这些帧中也必须始终是同一个女性角色。@Image 2

==================================================

最重要的换装规则

服装发生变换。

人物不发生变换。

每一次像素变换、数字解体、服装替换、颜色变化、纹理变化或换装转场,都只作用于服装。

服装下的女性角色在身体上保持完全一致。

正确的视觉逻辑:

同一个女性角色穿着服装 A

→ 像素效果开始覆盖服装

→ 服装分解为数字像素 / 穿过数字像素

→ 同一个女性角色 @Image 1 始终保持在服装之下

→ 服装 B 在同一个身体上形成

→ 同一个女性角色 @Image 2 继续移动

绝不能:

女性角色

→ 像素

→ 原视频中的女性

→ 服装变化

→ 女性角色重新出现。

像素效果绝不能充当身份变化的转场。

==================================================

像素效果行为

尽可能准确地重现原参考视频的像素效果。

匹配:

方向

密度

速度

大小

时序

解体方式

数字碎裂

重新组装

与身体的互动

与另一名男性的互动

服装变化的时刻

像素应自然融入真实场景。

当另一名女性穿过像素区域时,精确保留原有互动。

她的身体应以与参考视频相同的方式,清晰可见地穿过像素 / 被像素部分遮挡。

不要将其替换为:

烟雾

魔法

与参考无关的粒子

光束

传送门

generic dissolves

身体形变

保留源视频独特的像素换装效果。

==================================================

像素转场期间的面容锁定

女性角色的面容 @Image 2 永久锁定。

如果像素经过脸部或暂时遮挡部分面容,可见的面部区域必须保持同一身份。

像素散去后,下方必须是完全相同的脸。

绝不使用原视频中的女性来重建被遮挡的面部区域。

每次变换前、变换中和变换后的脸都属于同一个人。

==================================================

换装期间的身体锁定

持续保持女性角色的身体比例稳定。

服装应适应她 @Image 2 的身体。

不要重塑她的身体来匹配源视频中的女性。

保持:

女性肩宽

躯干比例

腰部比例

手臂

腿部

身高

姿态

手的大小

整体轮廓

原视频中女性的身体仅用于动作指导。

女性角色执行她的动作,同时在身体上始终保持自身形态。@Image 1

==================================================

动作匹配

尽可能准确地遵循参考视频 @Video 1 的动作。

不要重新诠释动作编排。

匹配:

精确的身体朝向

精确的转身

精确的头部动作

精确的时序

精确的停顿

精确的行走动作

精确的手部位置

精确的互动

精确的加速

精确的减速

精确的穿过像素效果的动作

角色替换应让人感觉是用不同演员拍摄了同一段影像。

不要编造新手势。

不要简化原有表演。

不要改变节奏。

==================================================

面部表情

复制原视频中女性的面部表情时序和情绪节点,同时保持替换女性的身份 @Image 2

匹配:

视线方向

眉毛动作

微笑

神态

反应

头部倾斜

表情变化的时序

表情可以遵循源视频,但实际面部结构必须始终属于该女性角色。

==================================================

视频中的另一名女性

保持原参考视频中的另一名女性不变。

不要替换她。

不要修改她的身份。

不要改变她的表情。

除非原参考视频本身改变了她的服装,否则不要改变她的服装。

保留她的:

精确面部表情

身体动作

时序

位置

互动

穿过像素的动作

对变换的反应

她的行为应与参考影像中完全一致。

只替换原视频中的女性。

==================================================

CAMERA

精确遵循参考 camera movement。

保留:

camera direction

camera speed

framing

tracking

rotation

zoom

distance

perspective

运动时序

转场时序

不要重新设计 shot。

不要让 camera 更具电影感。

不要增加额外的 camera movement。

不要移除原有 camera movement。

目标是最大程度忠实于参考视频的动作。

==================================================

时序

参考视频的时间线具有绝对优先级。

每个主要动作必须在与参考相同的相对时刻发生:

角色动作

互动

像素激活

服装变换

另一名女性穿过像素的动作

表情变化

camera movement

转场完成

不要拉长序列。

不要缩短序列。

不要插入额外停顿。

不要提前或推迟换装。

==================================================

变换连续性

每次换装期间:

变换前的帧:

女性角色穿着当前服装。

变换帧:

同一个女性角色始终存在,像素只修改服装。

变换后的帧:

同一个女性角色穿着新服装。

三个阶段之间必须保持身份连续。

想象在每一帧变换中追踪角色的头骨、面容、皮肤、手、手臂、身体和轮廓。

这些身体特征必须保持锁定。

只允许面料、服装颜色、服装形状和服装纹理变化。

==================================================

遮挡规则

当像素或其他人遮住女性角色的一部分时,不要利用遮挡重新生成原视频中的女性。

被遮挡的区域必须在概念上始终锚定于下方同一个男性身体。

遮挡消失后:

露出同一个女性角色 @Image 2。

不是参考视频中的女性。

这尤其适用于:

另一名女性从前方经过

像素云变得密集

服装快速变化

motion blur 增强

camera 改变角度

==================================================

真实感

让一切保持照片级真实感,并符合物理常识。

使用:

真实的皮肤纹理

自然的头发

真实的服装面料

可信的面料褶皱

真实的阴影

服装与身体之间恰当的接触

自然的 motion blur

正确的光照互动

一致的景深

真实的像素遮挡

不要让角色看起来:

卡通化

动漫化

像塑料

过度锐化

像游戏渲染

有蜡感

==================================================

不要改变原有效果

精确保留参考视频的视觉概念。

不要用其他变换风格替换像素效果。

另一名男性穿过像素换装效果 / 与其互动的关键视觉时刻必须保留。

保持相同的感觉:数字像素占据真实空间,另一名男性在其中穿行。

==================================================

最终优先级顺序

如果 Seedance 遇到相互冲突的参考信息,请遵循以下顺序:

女性 @Image 2 角色身份

参考视频动作 + 时序

参考视频 CAMERA MOVEMENT

参考视频像素 / 换装效果

参考视频表情

服装细节

绝不能为重现变换而牺牲身份。

如果完美复现源效果会导致原视频中的女性重新出现,则稍微简化效果。

绝不牺牲身份连续性。

==================================================

最终失败预防

不要在换装期间让原视频中的女性重新出现。

不要将该女性用作中间变换帧。

不要在像素效果期间切换性别。

不要在服装变化时改变面容。

不要在服装变化时改变身体。

不要让像素改变人物身份。

不要改变另一名女性的表情或动作。

不要改变原有 camera choreography。

不要改变时序。

不要用通用魔法效果替换源像素效果。

女性角色从第一帧到最后一帧永久锁定。

造型变化。

像素变化。

服装变化。

人物永远不变。
≡溯源 · 已核对已发布案例的 prompt 均经人工核对与原帖一致;平台逆向重构的 prompt 不予收录。核对原帖 ↗

适用模型与稳定度

建议模型

SeedanceGPT Image
稳定度
成本
中
对应 Skill时尚 lookbook 与人像写真片 ↗

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