本文将深入探讨一种利用 JSON 格式微调 Google Veo 3 视频生成工具的强大技巧,从而实现对视频风格、镜头、服装、环境音效乃至语气的精准控制。
Google Veo JSON 技巧的原理
传统上,向 Veo 3 提供模糊的文本提示常常难以达到预期效果。而采用 JSON 格式,则能带来显著的结构化和控制力,仿佛为 AI 提供了一份详细的拍摄清单和创意简报。
为什么 JSON 适用于 Veo 提示?
- 输入更清晰: 视频构思的每个部分(相机、主体、音频、灯光等)都被清晰地划分。
- 模块化编辑: 仅需调整特定部分即可改变情绪或场景,无需重写整个提示。
- 电影级控制: 可定义镜头类型、胶片颗粒、相机运动(如 Steadicam、手持)、环境音效、声音语气、灯光风格、时间以及具体的服装和造型线索。
- 避免意外: 可在
visual_rules中明确排除字幕或叠加层。
对创作者的意义
这种方法让创作者能够精确掌控生成过程,告别对 Veo 输出的猜测,如同导演使用剧本一样指导视觉效果。更可以在不同场景或项目间复制或混搭风格,极大地提高了创作效率和精准度。
完整的 JSON 示例解析
以下是一个用于生成时尚东京街拍场景的 JSON 代码块示例:
{
"shot": {
"composition": "Medium tracking shot, 50mm lens, shot on RED V-Raptor 8K with Netflix-approved HDR setup, shallow depth of field",
"camera_motion": "smooth Steadicam walk-along, slight handheld bounce for naturalistic rhythm",
"frame_rate": "24fps",
"film_grain": "clean digital with film-emulated LUT for warmth and vibrancy"
},
"subject": {
"description": "A young woman with a petite frame and soft porcelain complexion. She has oversized, almond-shaped eyes with long lashes, subtle pink-tinted cheeks, and a heart-shaped face. Her inky-black bob is slightly tousled and clipped to one side with a small red strawberry hairpin. Her style blends playful retro and modern Tokyo streetwear: she wears a crocheted ivory halter top with scalloped edges, high-waisted denim shorts with a wide brown belt and a red enamel star buckle, and a loose red gingham blouse draped off one shoulder. Her accessories include glossy cherry lip tint, a beaded bracelet stack, and soft shimmer eyeshadow.",
"wardrobe": "Crocheted ivory halter with scalloped trim, fitted high-waisted denim shorts, wide tan belt with red enamel star buckle, oversized red gingham blouse slipped off one shoulder, strawberry hairpin in side-parted bob, and translucent plastic bead bracelets in pink and cream tones."
},
"scene": {
"location": "a quiet urban street bathed in early morning sunlight",
"time_of_day": "early morning",
"environment": "empty sidewalks, golden sunlight reflecting off puddles and windows, occasional birds fluttering by, street slightly wet from overnight rain"
},
"visual_details": {
"action": "she walks rhythmically down the sidewalk, swinging her hips slightly with the beat, one hand gesturing playfully, the other adjusting her shirt sleeve as she sings",
"props": "morning mist, traffic light turning green in the distance, reflective puddles, subtle sun flare"
},
"cinematography": {
"lighting": "natural golden-hour lighting with soft HDR bounce, gentle lens flare through morning haze",
"tone": "playful, stylish, vibrant",
"notes": "STRICTLY NO on-screen subtitles, lyrics, captions, or text overlays. Final render must be clean visual-only."
},
"audio": {
"ambient": "city birds chirping, distant traffic hum, her boots tapping pavement",
"voice": {
"tone": "light, teasing, and melodic",
"style": "pop-rap delivery in Japanese with flirtatious rhythm, confident breath control, playful pacing and bounce"
},
"lyrics": "ラーメンはもういらない、キャビアだけでいいの。 ファイナンスのおかげで、私、星みたいに輝いてる。"
},
"color_palette": "sun-warmed pastels with vibrant reds and denim blues, soft contrast with warm film LUT",
"dialogue": {
"character": "Woman (singing in Japanese)",
"line": "ラーメンはもういらない、キャビアだけでいいの。 ファイナンスのおかげで、私、星みたいに輝いてる。",
"subtitles": false
},
"visual_rules": {
"prohibited_elements": [
"subtitles",
"captions",
"karaoke-style lyrics",
"text overlays",
"lower thirds",
"any written language appearing on screen"
]
}
}
这个结构化提示包括:
shot(镜头): 定义构图、相机运动、帧率 (frame rate) 和胶片颗粒 (film grain),实现电影摄影师级别的控制。subject&wardrobe(主体与服装): 详细描述人物特征和服装配饰。scene&environment(场景与环境): 设置时间、氛围,包含环境细节。visual_details&props(视觉细节与道具): 规定人物动作和场景元素。cinematography(电影摄影): 定义灯光效果和整体色调 (tone)。audio&lyrics(音频与歌词): 描述环境音 (ambient)、人声语气 (voice tone) 和具体歌词。强调严格禁止屏幕上的任何文本叠加 (visual_rules)。color_palette(调色板): 规定整体的色彩风格。dialogue(对话): 进一步细化角色对话内容。visual_rules(视觉规则): 明确禁止在屏幕上出现的元素,确保输出的纯净性。
这种方法为何有效
AI 视频生成器(如 Veo)依赖结构化指令。虽然大多数基于提示(prompt)的工具对松散的叙事指令也有响应,但 JSON 为请求提供了:
- 清晰度: 避免混淆,让 AI 精准理解每个元素。
- 控制: 像导演一样设置每个场景元素,从镜头到光线无微不至。
- 可复现性: 可逐一调整部分,确保结果稳定且可预测,便于迭代优化。
为您的视频定制
您可以根据自己的项目需求,插入特定的风格参考、电影设备、情绪和色调。经验表明,越具体、越详细的描述,通常能带来越好的生成效果。
完善 Veo JSON 提示的技巧
- 使用电影语言: 例如“镜头”、“帧率 (frame rate)”、“电影运动 (cinematic motion)”、“虚化 (bokeh)”等专业术语。
- 描绘主体如绘画: 详细描述面部结构、服装纹理、配饰,让 AI 更好地“看到”您构想的人物。
- 通过灯光和音频设置基调: 定义是冷/暖、锐利/柔和的灯光,还是环境/纯净的音频,直接影响视频的整体氛围。
- 使用动词: 让角色“走”、“转”、“唱”、“整理”等,赋予动作生命力。
- 避免禁止元素: 除非您想要混乱,否则请务必在
visual_rules中明确排除字幕、歌词或任何文本叠加。
尝试之前
虽然这种 JSON 方法并非 Google Veo 官方公开发布的“官方”接口,但其在实践中的效果令人惊喜。请大胆尝试。建议从改变灯光、添加道具或切换场景等小处着手,并比较结果。您可能会因此发现意想不到的惊喜。如果 Google 未来正式开放 JSON 接口,那么您将已遥遥领先,掌握了更高级的控制能力。
对创作者和开发者的意义
生成式视频工具正演变为精准的创作工具,JSON 方法就是明证。对于创作者而言,这意味着无需满足于通用输出,可以通过结构化格式精确设定从镜头类型到灯光氛围,再到服装细节和环境音的每一个方面。
对于开发者而言,这开启了激动人心的可能性:
- 构建针对不同美学风格的自定义提示模板。
- 根据情绪板或 UI 输入自动化提示生成。
- 甚至可以与现有 API 集成,创建更复杂的视频制作流程。
这就像将生成式视频转化为一种可编程的媒介,意义重大。它意味着您的创意愿景将不再在模糊的提示中迷失,而是清晰地逐行转化为令人惊叹的视觉输出。这不仅仅是一种技巧,更是一种结构化、可重复并符合您愿景的全新工作流。
总结
这种 JSON 风格的技巧表明,AI 电影视频生成正进入其提示工程 (Prompt Engineering) 时代。通过正确的结构化提示,您可以让 Veo 3 呈现出仿佛人工导演的效果。无论是制作忧郁的都市风景还是充满活力的音乐视频片段,这种格式都足够灵活,能够匹配您的任何视觉愿景。
让您的 JSON 讲述故事,让 AI 工具将其变为现实。
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