从 Blender 到 AI 视频
一段十秒代币动画，让我将工作拆成三部分：Blender 控制动态，Dreamina 探索金属质感，再由人手检查品牌准确度。
最有效的步骤并非加长提示词，而是在白模中锁定镜头、位置与时间，再让每项参考各司其职。
一段动画，三个不同问题
目标是在固定展示位置，依次升起六枚代币，再逐枚降下，然后将整列向左移一格。镜头需要固定，品牌文字则放在动作上方。
挑战是同时保持动作、每枚代币的身份，以及一致的银色金属质感。这些问题需要不同控制方式；单靠要求更有金属感，不能一次解决全部问题。
用白模确立动作
在 Codex 与 GPT 协助下，我用 Blender Python 的 bpy 建立代币、底座、镜头与关键影格。白模将文字描述转成可以逐项检查的动态序列。
它也厘清了运作机制：像输送带一样，展示位置固定，下方整列移动。先锁定镜头、遮挡与时间，生成阶段便不用同时构思所有细节。
身份贴图，不等于锁定身份
首次生成时，升起的代币已有金属质感，下方整列却仍像白模。我在 Blender 为每枚代币加入身份贴图，让标志从第一格就存在。
参考虽然更清楚，但 AI 仍可能重画标志、改变代币次序，或混用不同参考的画面。在提示词中写明优先次序，并不等于锁定物件属性。
更长的提示词，不保证更多控制。减少参考之间的冲突，反而更容易找出问题。
分开检视画面质感与准确度
Blender V6 的次序与图案较稳定，但这次测试的材质、灯光与形态仍未达到预期。Dreamina 更接近想要的金属质感，但品牌准确度仍需逐格检查。
分工变得更清楚：Blender 处理镜头与动态，Dreamina 负责视觉探索，再用可控制的后期流程处理准确标志、字体与最终品牌检视。
五步 Blender 与 AI 视频流程
- 01
定义目标。 先明确知道想达到怎样的画面效果。
- 02
锁定动态。 在 Blender 固定镜头、位置、遮挡与时间。
- 03
建立身份。 让每个物件从第一格开始就容易辨识。
- 04
分开参考用途。 让动态、材质、标志与环境各自有明确角色。
- 05
分轮检视。 先评估质感，再检查标志、次序与连贯性。
