如何根据视频生成提示词，以实现风格迁移或内容摘要？

我们先聊聊怎么把一个视频的“感觉”迁移到另一个视频上，也就是风格迁移。这事儿听起来玄乎，但拆开看其实就是让AI帮你“重新画”一遍视频。你不用自己一帧一帧去P图，只需要给AI一些描述，告诉它你想要什么样的新风格。

第一步是“拆解”原始视频的风格。别想得太复杂，不是要你写一篇艺术评论。你就当自己在跟一个没看过这个视频的朋友描述。关键是把视觉元素用大白话讲清楚。你可以从这几个方面入手：

• 光线和颜色： 视频是明亮的还是昏暗的？颜色是鲜艳的，还是偏旧、饱和度很低？比如，“下午的阳光，暖色调，有点像老电影”就比“光影效果很好”要具体得多。再比如一个赛博朋克风格的视频，你可以说“霓虹灯，大量的紫色和蓝色，反光很强，画面很暗”。

• 镜头语言： 镜头动得快还是慢？有没有很多特写镜头，还是说大部分都是远景？ 比如，“手持摄像机的晃动感，很多脸部特写”，或者“镜头移动很平稳，像无人机航拍，都是大场面”。

• 画面质感： 视频看起来是清晰的，还是模糊的、有颗粒感的？是像动画片，还是像真实的纪录片？你可以直接描述，“80年代录像带的质感，画面有噪点”，或者“像皮克斯动画片，所有东西表面都很光滑”。

把这些视觉元素用简单的词组合起来，就成了描述风格的基础。比如，一个王家卫电影的片段，你可能会拆解成：“香港夜晚，霓虹灯招牌，环境潮湿，色调偏绿和红，镜头有点慢，人物表情特写，气氛暧昧。” 这就是你给AI的第一份“参考资料”。

第二步，是构建迁移用的提示词。这个过程就像你给一个画家下指令，告诉他你要把A视频的“内容”用B视频的“风格”画出来。现在很多工具都能让你上传一个视频，然后用文字指令来改变它的风格。

一个有效的风格迁移提示词，通常会包含这几个部分：

1. 核心风格描述： 这是最重要的部分。直接告诉AI你想要的核心风格是什么。比如，“宫崎骏动画风格”、“梵高油画风格”、“赛博朋克”。

2. 细节补充： 在核心风格的基础上，加上你从第一步里拆解出来的那些细节。比如，如果你想要梵高风格，可以进一步说：“梵高油画风格，笔触要粗，星空背景，大量的蓝色和黄色漩涡。” 这样AI就不会只给一个模糊的“梵高感”，而是会更具体地实现你想要的效果。

3. 主体和动作的保留： 有时候，你希望视频里的主体（比如一个人）和他的动作在新风格里保持清晰。这时你可以在提示词里强调一下。比如，“一个男人在雨中奔跑，保持人物轮廓清晰，背景变成水墨画风格。”

举个实际的例子。假设你拍了一个在城市里滑板的视频，想把它变成80年代复古卡通的风格。你的提示词可以这么写：

80年代复...（由于长度限制，此处省略部分内容）
...（接上文）
80年代复古卡通动画风格，饱和度高的鲜艳颜色，粗黑线条勾勒轮廓。一个年轻人在城市街道上玩滑板，动作流畅。背景是涂鸦墙和高楼，手持摄像机的轻微晃动感。

你看，这个提示词就把风格（80年代卡通）、颜色（高饱和度）、线条（粗黑轮廓）、主体与动作（年轻人玩滑板）、场景（城市街道）和镜头感（手持摄像机）都说清楚了。 AI拿到这样的指令，就知道该怎么干活了。

有些更直接的工具，甚至可以让你上传一个参考图片或者视频作为风格参考，AI会自己分析那个参考源的风格，然后应用到你的视频上。 这种方法更简单，你只需要找到一张你特别喜欢的画或者一个电影截图就行。

接下来我们说说内容摘要。这事儿就更实际了，比如你有一个一小时长的会议录像或者网络课程，但你只想花几分钟了解核心内容。让AI帮你生成摘要提示词，就是解决这个问题的直接办法。

很多人以为，把视频丢给AI，然后说一句“帮我总结一下”就行了。理论上可以，但效果通常很差。AI不知道你的需求，只能给出一个泛泛的、谁看了都觉得没啥用的总结。想要得到一个好的摘要，关键在于你的“要求”要提得够清楚。

第一步，明确你的摘要目标。你得先问自己，我要这个摘要干什么用？

• 是为了快速了解视频讲了什么？（需要一个核心观点摘要）
• 是为了找到视频里提到的具体操作步骤？（需要一个 actionable insights，也就是可操作的要点）
• 是为了给没看视频的同事写一封邮件，告诉他们会议的结论？（需要一个关键决策和待办事项列表）
• 是为了把这个视频的核心内容发到社交媒体上？（需要一个吸引人的、要点式的摘要）

你的目标不一样，给AI的指令也完全不同。这是最关键的一步，很多人都忽略了。

第二步，根据目标构建具体的提示词。这一步的核心是把你的目标，用结构化的语言翻译给AI听。所有好的摘要提示词，都应该包含这几个要素：

1. 角色扮演 (Role) + 任务 (Task): 先给AI一个身份，然后明确告诉它要做什么。比如，“你是一个高效的会议记录员，请从以下视频文字记录中，提取出…” 这比直接说“总结一下”要有效得多。因为“会议记录员”这个角色本身就意味着他会关注谁说了什么、做了什么决定。

2. 明确的输出格式 (Format): 你想要一个段落，还是一个列表？是5个要点，还是3个关键决策？直接说清楚。例如，“以无序列表的形式呈现”、“生成一个包含5个关键点的数字列表”。

3. 具体的摘要内容 (Content): 你到底想从视频里“抓”出什么信息？这个要说得越细越好。比如，不要只说“总结要点”，而是说“提取视频中关于2025年市场预算的所有讨论要点，重点关注最终确定的金额和分配方案”。

4. 上下文和受众 (Context & Audience): 这个摘要是给谁看的？是给老板看，还是给技术团队看？受众不同，语言风格和关注点也不同。 比如，“为销售团队生成一份摘要，重点突出产品的新功能和竞争优势”。

我们来看几个实际的例子。

场景一：总结一个产品发布会的视频

• 不好的提示词： 总结一下这个发布会视频。
• 好的提示词： 你是一位科技记者，请根据这场产品发布会的视频文字稿，为你的读者写一篇500字左右的新闻稿。重点突出3个核心新功能，并引用创始人的关键发言。输出格式为新闻稿，包含标题、导语和正文。

场景二：从一个线上编程课视频里提取学习要点

• 不好的提示词： 这个视频讲了什么？
• 好的提示-词： 你是一个学习助理，请从这个关于Python数据分析的教学视频中，提取出所有的核心代码示例和关键函数。以列表形式输出，每个列表项包含：1. 函数名称；2. 简要功能说明；3. 具体的代码片段。

场景三：把一个客户访谈视频变成可执行的改进点

• 不好的提示词： 总结客户反馈。
• 好的提示词： 你是一位产品经理，请分析这段客户访谈的视频记录。提取出客户提到的所有痛点和功能建议，将它们分类为“紧急修复”、“值得考虑”和“长期目标”三类，并以项目列表的形式输出。

看到区别了吗？好的提示词，本质上是在给AI制定一个清晰的工作流程和交付标准。很多工具现在都能处理视频链接，它们会先自动生成文字稿，然后你再用这些结构化的提示词去处理文字稿，就能得到高质量的摘要。

总的来说，无论是做风格迁移还是内容摘要，核心逻辑都是一样的：把你的大脑里模糊的想法，翻译成AI能理解的、精确的、可执行的指令。 你提供的细节越多，描述得越具体，AI就越能成为一个得力的助手，而不是一个只会说废话的机器。