今天小編分享的科學經驗：可靈接入DeepSeek-R1，一手實測在此：AI視頻創作，不用學寫提示詞了，歡迎閱讀。
視頻生成的當紅明星可靈，也開始擁抱 DeepSeek 了。
現在，在可靈的圖片和視頻生成界面，可以直接調用 R1 幫忙設計提示詞。
量子位實測發現，哪怕只打上去一個字，也能讓 R1 把提示詞給安排得明明白白。
比如下面的這只貓貓，就是靠一個 " 貓 " 字，經過 R1 設計之後讓可靈生成的。
具體的提示詞長這樣，可以說用 AI 創作視頻，現在連提示詞都不需要學了。
那麼 DeepSeek 幫忙設計的提示詞，效果究竟如何？我們接着往下看。
AI 創作不用學寫提示詞了
對簡單提示詞進行擴寫，是可靈接入 R1 最直觀的作用之一。
可靈已經給 DeepSeek 設定好了内置提示，所以我們只需要輸入想生成的内容，不需要額外指示。
通過觀察 R1 的思考過程，可以發現它會根據我們輸入的内容，生成主體及其描述、動作，場景和運鏡、光影等細節補充。
并且還會根據視頻生成提示詞的特點進行撰寫，字數也控制在合适的範圍。
當然除了擴充細節之外，對于一些視頻生成模型可能無法直接理解的詞句，R1 也能将其變成場景描述。
比如成語 " 對牛彈琴 "，如果不經優化直接當做提示詞，生成效果是這樣的：
内容好像确實是對着牛彈琴，但這裡是一個外國人正在彈奏，看上去是一段悠閒的生活寫照，很難讓人直觀地往成語的方向上去聯想。
經過 R1 優化之後，提示詞中開始強調了書生、古琴、茅屋這些特征。
再看效果，就顯得貼近不少了：
成語之上再提高難度，那就是古詩詞了，這裡選擇王維的《和賈舍人早朝大明宮之作》中的詩句 " 九天阊閣開宮殿，萬國衣冠拜冕旒 "。
直接輸入的生成結果，基本場景還是能夠正确呈現的，但總感覺詩句當中的華麗莊重沒有體現出了，反而像是群演排隊領便當。
而在理解詩意的基礎之上，R1 給出了這樣的優化：
從運鏡方式和光線來看，用優化後的提示詞生成的視頻的确能夠更好地渲染出詩句裡的恢弘之氣。
繼續增加難度，前面的這句詩雖然是古文，但至少是具體的場景描寫，接下來就試一下不那麼具體的。
這裡選擇嶽飛《滿江紅》中的名句 " 三十功名塵與土，八千裡路雲和月 "，R1 給出了這樣的提示詞：
至于生成效果，還是直接看視頻最直觀：
最後再加試一道 " 外語題 "，看看 R1 處理英文内容時能夠撰寫出怎樣的提示詞。
這裡就選用泰戈爾《飛鳥集》中的著名詩句 " 生如夏花之絢爛，死如秋葉之靜美 " ，當然用的是英文原文：
let life be beautiful like summer flowers and death like autumn leaves.
從思考過程和最終得到的提示詞看，R1 準确識别出了這句話的中文含義，并且拆抽成了兩個具體場景。
效果看上去還可以，不過在時間分配上稍顯得不夠均衡，大部分都給了第二個鏡頭。
總的來說，在 DeepSeek 的幫助下，AI 視頻創作的提示詞障礙基本被打破。
對于以後的 AI 創作者來說，可能真的要實打實地比拼創造力了。
還有視頻鏡頭重建研究成果
產品接入 DeepSeek 的同時，可靈在學術研究上也發布了新成果——名為ReCamMaster的鏡頭重建工具。
準确地說，ReCamMaster 是一個鏡頭可控的生成式視頻再渲染框架。
它利用預訓練的視頻生成模型，通過巧妙而有效的視頻條件注入機制，在給定源視頻的情況下重新渲染出具有新相機軌迹的目标視頻。
具體來說，ReCamMaster 支持 5 類動作，每種又分為兩個方向，一共是 10 種鏡頭操作。
具體的重建效果，這裡直接展示最復雜的 4D 重建，其他效果可以到項目主頁查看 ~
當然也可以反其道而行之，将抖動的影像重建成穩定畫面：
此外作者還介紹，ReCamMaster 還可以在具身智能和自動駕駛場景中，成為有效的數據增強工具。
不過 ReCamMaster 的模型尚未開放，想要嘗試的話可以通過 GitHub 項目頁裡的表單把想生成的内容告訴作者，由作者篩選之後通過郵件回復。
該論文第一作者是浙大在讀博士生白健弘，導師是胡浩基副教授，該成果是白健弘在快手實習中完成的。
快手方面，科技副總裁張迪、可靈大模型負責人萬鵬飛都參與了這一項目。
浙大和快手的其他研究人員，以及香港中文大學、華中科技大學的研究人員也參與了此項目。
參考鏈接：
[ 1 ] https://github.com/KwaiVGI/ReCamMaster
[ 2 ] https://arxiv.org/abs/2503.11647
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