单次生成一个AI视频很简单,但持续、高效、高质量地输出内容就是另一回事了。无论你是独立创作者、小型工作室还是企业营销团队,建立一套标准化的AI视频生成工作流是规模化生产的关键。
一个好的工作流能让你:
别急着打开AI工具。先回答三个问题:
然后撰写脚本。不需要专业格式,用简单的「场景-画面-旁白」三列结构就行。
根据脚本列出每个场景需要的视觉素材。使用 Domer 的 AI image generator 来生成:
GPT Image 2 这类高质量模型可以输出直接可用的商业级图片。
将静态图片转化为动态视频。使用 AI video generator 为每个场景生成2-5秒的动画片段。
关键技巧:
将所有片段导入编辑软件,按脚本顺序排列。
这个阶段关注:
发布前检查清单:
不要一个一个生成。一次性准备好所有场景的prompt,批量提交。AI处理时你可以做其他工作。
把好的生成结果保存为模板。角色设定、场景风格、调色预设——这些都可以复用,大幅减少重复工作。
为常见视频类型建立脚本模板:
每次只需填充具体内容,结构不变。
AI生成视频片段的同时,你可以:
问题:不同片段风格不统一
解决:建立风格指南文档,列出标准prompt参数(光线、色调、画幅比等),所有片段按统一标准生成。
问题:角色在不同场景中长相不同
解决:使用多图参考功能,上传同一角色的3-5张不同角度照片作为固定参考。
问题:生成速度慢,影响产出
解决:使用分层策略——草稿阶段用轻量模型快速验证,确认方向后用高质量模型精渲染。
问题:单条视频效果好,但无法规模化
解决:这正是工作流的意义。把每个成功案例的流程文档化,形成可复制的SOP。
高效的AI视频生成工作流不是一蹴而就的,而是在实践中不断优化的。核心原则是:标准化重复环节,把创造力留给真正需要决策的部分。
从今天开始,用 Domer 的工具搭建你的第一条工作流。记录每个步骤的时间消耗,找到瓶颈,迭代优化。一个月后,你会惊讶于自己的产出效率。

Alexander
Vidu Q4 alternatives compared: Kling 4.0, Seedance 2.5, Wan 3.0, and Runway Gen-4 — 4K support, input modes, durations, audio, and what each costs in credits on Domer.
The top 4K AI image generators on Domer compared: Flux 3 Klein, Nano Banana 2.1, GPT Image 2.5, GPT Image 2, and Nano Banana Pro — 4K credit costs, reference limits, and speed.
Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2.5 Flare compared: credit costs per resolution, aspect ratios, reference images, text rendering, and which tasks fit each model.