Sora AI视频提示词技巧全攻略

 1. 为什么提示词是AI视频创作的关键   
Sora模型的强大能力依赖于精准的文本描述生成视频内容。课程中提供的3000+提示词库和100多个案例视频证明：同样的场景，不同的提示词会产生截然不同的视觉效果。从"南极穿紫色工装裤的老人"到"东京雪景"，这些案例展示了如何通过调整关键词组合控制画面细节、光影和叙事节奏。   

 2. 系统化学习提示词设计方法论   
课程采用基础→进阶→实战的三段式教学体系：   

- 基础篇解析7类提示词功能，包括动态元素控制、色彩光线调节等   

- 进阶篇教授情感氛围营造技巧，如通过"节日""黄昏"等词触发特定情绪   

- 实战篇结合《特殊环境篇.xlsx》等资源，演示如何为不同主题设计提示词链   

 3. 深度拆解官方技术原理   
独家收录30+篇Sora相关论文，包括《Denoising Diffusion Probabilistic Models》等核心文献。这些资料揭示了AI如何理解"穿绿裙的袋鼠在孟买散步"这类复杂描述，帮助学习者从底层逻辑优化提示词结构。配套的防和谐打包文件确保技术资料可长期使用。   

 4. 即学即用的场景化案例库   
课程包含可直接商用的成熟案例：   

- 15秒短视频模板（如"咖啡杯中的船只"）   

- 长镜头叙事方案（如"博物馆漫步"分镜脚本）   

- 特殊效果实现（慢动作/多视角切换等）   

每个案例均提供原始提示词和成片，支持二次创作与风格迁移。   

 5. 掌握AI视频的工业化生产流程   
通过《视频分镜提示词技巧.docx》等文档，学习：   

- 标准化工作流：从关键词提取到效果迭代   

- 质量控制方法：识别并修复肢体变形等常见问题   

- 风格统一技巧：保持系列视频的视觉连贯性   

这套课程将帮助你突破AI视频创作的语言屏障，把模糊的创意转化为精确的视觉表达。从技术原理到商业应用，建立完整的Sora实战能力体系。

资源目录列表：

├─【Sora资源最全合集】
│  ├─Sora-AI视频全网最全收集（100多个）
│  │  ├─Promts
│  │  │  ├─Sora-AI视频全网最全收集-对应提示词.xlsx
│  │  ├─Videos
│  │  │  ├─15.mp4
│  │  │  ├─18.mp4
│  │  │  ├─1ESXz6gPL_jYm6ox.mp4
│  │  │  ├─2r6R4jfZdso_d6YU.mp4
│  │  │  ├─6.mp4
│  │  │  ├─a0.mp4
│  │  │  ├─a1.mp4
│  │  │  ├─a2.mp4
│  │  │  ├─amalfi-coast.mp4
│  │  │  ├─an-adorable-kangaroo-wearing-a-green-dress-and-a-sun-hat-taking-a-pleasant-stroll-in-Johannesburg-South-Africa-during-a-colorful-festival.mp4
│  │  │  ├─an-old-man-wearing-purple-overalls-and-cowboy-boots-taking-a-pleasant-stroll-in-Antarctica-during-a-winter-storm.mp4
│  │  │  ├─aquarium-nyc.mp4
│  │  │  ├─art-museum.mp4
│  │  │  ├─a-toy-robot-wearing-blue-jeans-and-a-white-t-shirt-taking-a-pleasant-stroll-in-Antarctica-during-a-beautiful-sunset.mp4
│  │  │  ├─auBXTZ_s-sWYY4Xc.mp4
│  │  │  ├─a-woman-wearing-a-green-dress-and-a-sun-hat-taking-a-pleasant-stroll-in-Mumbai-India-during-a-beautiful-sunset.mp4
│  │  │  ├─b0.mp4
│  │  │  ├─b1.mp4
│  │  │  ├─b2.mp4
│  │  │  ├─backward-jogger.mp4
│  │  │  ├─basketball-explosion.mp4
│  │  │  ├─Beautiful, snowy Tokyo.mp4
│  │  │  ├─big-eyed-fluff-ball.mp4
│  │  │  ├─bike_1.mp4
│  │  │  ├─birds-over-river.mp4
│  │  │  ├─c0.mp4
│  │  │  ├─c1.mp4
│  │  │  ├─cat-on-bed.mp4
│  │  │  ├─CE6XePnWBZWTKNLc.mp4
│  │  │  ├─CFzxxpSCn8IaARWi.mp4
│  │  │  ├─chair-archaeology.mp4
│  │  │  ├─chameleon.mp4
│  │  │  ├─chinese-new-year-dragon.mp4
│  │  │  ├─closeup-man-in-glasses.mp4
│  │  │  ├─cloud-man.mp4
│  │  │  ├─d0.mp4
│  │  │  ├─d1.mp4
│  │  │  ├─d2.mp4
│  │  │  ├─dancing-kangaroo.mp4
│  │  │  ├─discussion_0.mp4
│  │  │  ├─dogs-downtown.mp4
│  │  │  ├─e0.mp4
│  │  │  ├─e1.mp4
│  │  │  ├─e2.mp4
│  │  │  ├─e3HK1GSUAgNxC2EY.mp4
│  │  │  ├─flower-blooming.mp4
│  │  │  ├─grandma-birthday.mp4
│  │  │  ├─happy-cat.mp4
│  │  │  ├─HWv91bL5DRAhAHz8_1.mp4
│  │  │  ├─italian-pup.mp4
│  │  │  ├─lagos.mp4
│  │  │  ├─LKvuCYNyu2IWkY8v.mp4
│  │  │  ├─monster-with-melting-candle.mp4
│  │  │  ├─octopus-and-crab.mp4
│  │  │  ├─Od5aGL5Ml4ycuR-x.mp4
│  │  │  ├─origami-undersea.mp4
│  │  │  ├─otter-on-surfboard.mp4
│  │  │  ├─OVgwFsijR_mmi6fY.mp4
│  │  │  ├─paper-airplanes.mp4
│  │  │  ├─petri-dish-pandas.mp4
│  │  │  ├─photoreal-train.mp4
│  │  │  ├─prompting_1.mp4
│  │  │  ├─prompting_3.mp4
│  │  │  ├─prompting_5.mp4
│  │  │  ├─prompting_7.mp4
│  │  │  ├─puppy-cloning.mp4
│  │  │  ├─rNiKCJeJyf8Ue4gS.mp4
│  │  │  ├─robot-video-game.mp4
│  │  │  ├─S18_Hii3-CRsx4Vo.mp4
│  │  │  ├─sampling_2.mp4
│  │  │  ├─santorini.mp4
│  │  │  ├─scaling_2.mp4
│  │  │  ├─Several giant wooly mammoths.mp4
│  │  │  ├─ships-in-coffee.mp4
│  │  │  ├─simulation_0.mp4
│  │  │  ├─simulation_1.mp4
│  │  │  ├─simulation_4.mp4
│  │  │  ├─simulation_5.mp4
│  │  │  ├─simulation_6.mp4
│  │  │  ├─simulation_7.mp4
│  │  │  ├─snow-dogs.mp4
│  │  │  ├─_1708024200398.mp4
│  │  │  ├─_1708024354050.mp4
│  │  │  ├─_1708027050964.mp4
│  │  │  ├─_1708027218755.mp4
│  │  │  ├─_1708242793064.mp4
│  │  │  ├─_1708295424095.mp4
│  │  │  ├─stack-of-tvs.mp4
│  │  │  ├─suv-in-the-dust.mp4
│  │  │  ├─tiny-construction.mp4
│  │  │  ├─tokyo-walk.mp4
│  │  │  ├─train-window.mp4
│  │  │  ├─tUfDESZsQFhdDW9S.mp4
│  │  │  ├─U7_eoLJ3HCUgIBu8.mp4
│  │  │  ├─uRkXLMR6UXciZNX8.mp4
│  │  │  ├─UST-fn-RvhJwMR5S.mp4
│  │  │  ├─victoria-crowned-pigeon.mp4
│  │  │  ├─vlogger-corgi.mp4
│  │  │  ├─wolves.mp4
│  │  │  ├─wwaEhwkd7vryYZLs.mp4
│  │  ├─这些视频全都可以拿来配音，二创，发到网上，很火.txt
│  ├─Sora提示词技巧
│  │  ├─Sora大模型关于颜色和光线的提示词技巧.docx
│  │  ├─Sora对于动态元素的提示词技巧.docx
│  │  ├─Sora关于风格和艺术元素的提示词技巧.docx
│  │  ├─Sora关于情感氛围的提示词技巧.docx
│  │  ├─Sora关于情境细节的提示词技巧.docx
│  │  ├─Sora关于视频分镜的提示词技巧.docx
│  │  ├─Sora关于透视和角度的提示词技巧.docx
│  │  ├─sora关于详细描述的提示词技巧.docx
│  │  ├─sora明确主体的提示词技巧.docx
│  │  ├─Sora模型关于背景详细的提示词技巧.docx
│  ├─Sora学习论文
│  │  ├─sora学习论文-在线试看版
│  │  │  ├─Adversarial Video Generation on Complex Datasets.pdf
│  │  │  ├─Align your Latents- High-Resolution Video Synthesis with Latent Diffusion Models.pdf
│  │  │  ├─An Image is Worth 16x16 Words- Transformers for Image Recognition at Scale.pdf
│  │  │  ├─Attention Is All You Need.pdf
│  │  │  ├─Auto-Encoding Variational Bayes.pdf
│  │  │  ├─Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics.pdf
│  │  │  ├─Denoising Diffusion Probabilistic Models.pdf
│  │  │  ├─Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis.pdf
│  │  │  ├─Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models.pdf
│  │  │  ├─Generating Long Videos of Dynamic Scenes.pdf
│  │  │  ├─Generating Videos with Scene Dynamics.pdf
│  │  │  ├─Generative Pretraining From Pixels.pdf
│  │  │  ├─Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents.pdf
│  │  │  ├─High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models.pdf
│  │  │  ├─Imagen Video- High Definition Video Generation with Diffusion Models.pdf
│  │  │  ├─Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models.pdf
│  │  │  ├─Improving Image Generation with Better Captions.pdf
│  │  │  ├─Language Models are Few-Shot Learners.pdf
│  │  │  ├─Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners.pdf
│  │  │  ├─MoCoGAN- Decomposing Motion and Content for Video Generation.pdf
│  │  │  ├─NUWA- Visual Synthesis Pre-training for Neural visUal World creAtion .pdf
│  │  │  ├─Patch n' Pack- NaViT, a Vision Transformer for any Aspect Ratio and Resolution.pdf
│  │  │  ├─Photorealistic Video Generation with Diffusion Models.pdf
│  │  │  ├─Recurrent Environment Simulators.pdf
│  │  │  ├─Scalable Diffusion Models with Transformers .pdf
│  │  │  ├─Scaling Autoregressive Models for Content-Rich Text-to-Image Generation.pdf
│  │  │  ├─SDEdit- Guided Image Synthesis and Editing with Stochastic Differential Equations .pdf
│  │  │  ├─Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs.pdf
│  │  │  ├─VideoGPT- Video Generation using VQ-VAE and Transformers.pdf
│  │  │  ├─ViViT- A Video Vision Transformer.pdf
│  │  │  ├─World Models.pdf
│  │  │  ├─Zero-Shot Text-to-Image Generation.pdf
│  │  ├─sora学习论文-打包防和谐.exe
│  │  ├─sora学习论文-打包防和谐.zip
│  ├─Sora专属教程
│  │  ├─1、前言
│  │  │  ├─1、sora提示词的重要性及其在视频创作中的应用.docx
│  │  │  ├─2、本教程的目标与学习内容.docx
│  │  ├─2、基础篇：了解提示词
│  │  │  ├─2、不同类型的提示词及其作用
│  │  │  ├─1、提示词的定义与功能.docx
│  │  │  ├─3、如何选择适合视频主题的提示词.docx
│  │  ├─3、进阶篇：构建高效提示词
│  │  │  ├─1、关键词优化技巧
│  │  │  ├─2、情感引导与观众共鸣
│  │  │  ├─3、指令性提示词的巧妙运用
│  │  ├─4、高级篇：提示词与视频创作的融合
│  │  │  ├─1、创意启发：利用提示词激发创作灵感.docx
│  │  │  ├─2、叙事构建：通过提示词规划视频结构和节奏.docx
│  │  │  ├─3、风格塑造：通过提示词实现视频风格的多样化.docx
│  │  ├─5、实战篇：案例分析与操作指导
│  │  │  ├─根据生成结果调整和优化提示词的策略.docx
│  │  │  ├─利用Sora文生视频模型生成视频内容.docx
│  │  │  ├─针对不同主题的视频进行提示词设计.docx
│  │  ├─6、总结与展望
│  │  │  ├─Sora文生视频模型与提示词未来的发展趋势.docx
│  │  │  ├─本教程所学内容的回顾与总结.docx
│  ├─Sora专属提示词库
│  │  ├─场景篇.xlsx
│  │  ├─动作与姿态偏.xlsx
│  │  ├─故事线索篇.xlsx
│  │  ├─特殊环境篇.xlsx
│  │  ├─天气篇.xlsx
│  ├─3000万本电子书资源合集.docx
│  ├─SoraAI视频工具优先体验资格.docx
│  ├─SORA五个快速变现方向.docx
│  ├─关于Sora：什么是Sora？一文带你看懂Sora！.txt