文生视频(Text-to-Video)

文生视频(T2V)是一种把文字提示词直接生成动态视频的 AI 技术。了解它的原理、擅长的场景,以及如何写出有效的提示词。

打开完整生成器

看它怎么工作

一条真实提示词和它在 Molyin 上生成的结果。点 Remix 从这里起步。

  • Wan 3.0
  • Text to video
  • 15s
  • 720P

少林寺后院石板地上,光头小武僧排成整齐方阵。教头一声令下,全体重复踢腿训练:高抬腿、侧踹、回旋踢连贯出招,整齐划一。镜头特写一位小武僧单脚独立金鸡式,双手合十纹丝不动数分钟。教头巡视到他面前,棍尖轻点他的肘部纠正动作。镜头切到墙边整排木人桩,几名大师兄正在对打木桩,双臂在桩臂间灵活穿梭防守反击。整个训练场只有击打声与呼喝声回荡。

文生视频(Text-to-Video,简称 T2V)是一种生成式 AI 技术:你用文字描述一个场景,模型把它"拍"成一段动态视频——包含运动、光影,在新一代模型上甚至有同步音频。你负责描述,模型负责拍摄。

工作原理

主流的文生视频模型底层是扩散模型(Diffusion Model),在海量"视频 + 字幕"配对数据上训练而成。生成时,模型从纯噪声出发,在提示词的引导下逐步"去噪"成一帧帧画面。由于所有帧在同一个时间上下文中生成,输出具备连贯性:物体不会凭空消失,运动自然流畅,镜头表现得像真正的摄影机,而不是幻灯片。

擅长的场景

当你手里只有一个想法、没有任何素材时,文生视频最能发挥价值:

  • 概念探索 —— 在实拍或画分镜之前,先把脑中的画面可视化。
  • 短内容生产 —— 开场钩子、B-roll 空镜、产品预告、竖屏或横屏社交短片。
  • 不可能的镜头 —— 无人机穿过钥匙孔、玻璃铸成的城市、穿宇航服的狐狸。只要你能描述,模型就能尝试。

好的提示词包含什么

强大的 T2V 提示词读起来像导演的分镜笔记,而不是许愿。覆盖四个要素:主体(谁/什么)、动作(时间维度上发生什么)、镜头(构图与运镜)、氛围(光线、色调、情绪)。完整方法论见《如何写出真正有效的 AI 视频提示词》。

关于文生视频(Text-to-Video)的常见问题

Molyin 上哪些模型支持文生视频?

生成器里每个在线的视频模型都接受文字提示词,目前共 14 个。选好模型,每秒价格会在生成前实时更新;新模型上线即接入。

生成一条文生视频要多少积分?

按输出秒数计费,单价取决于模型和分辨率,最低 3 积分/秒。生成器会在你点击生成前显示准确总价,失败的任务自动退回积分。

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