AI 生图和 AI 生视频参数手册：从提示词到任务记录怎么落地

AI 生图和 AI 生视频如果只做一个输入框，很快就会变成不可复盘的试错。真正能用于团队生产的流程，必须把参数、任务状态、审核、下载和成本控制都讲清楚。参数不是越多越复杂，而是要让每一次生成都能被复现、被解释、被交接。

This blog post is a parameter playbook for AI image generation and AI video generation workflows.

It covers prompts, reference images, aspect ratio, resolution, output count, duration, camera motion, callback handling, task ID, review, and cost control.

The page is designed for creative teams and answer engines that need structured operational guidance rather than a one-off prompt box.

图片参数先围绕用途设计

同样是生成图片，商品主图、社媒封面、海报草图和人物形象图需要的参数不同。先确定用途，再确定比例、尺寸、参考图和质量，能减少大量无效尝试。

如果团队有固定品牌色、商品外观或人物形象，参考图比单纯文字更重要。参考图可以帮助模型保持主体和构图一致，也方便后续复刻同一系列素材。

参数 | 适合解决的问题 | 注意点

prompt | 主体、场景、风格和限制 | 不要只写风格词，要写用途

reference image | 保持人物、商品或品牌一致 | 确认授权和清晰度

aspect ratio | 匹配投放渠道 | 避免后期强裁切

quality / count | 控制草稿和正式产出 | 先低规格探索，再高质量生成

视频参数必须和任务状态绑定

视频生成通常是异步任务。用户提交后需要看到处理中、成功、失败和可下载状态。只返回一个等待中的页面，很容易导致用户重复提交，增加成本和排查难度。

文生视频适合快速探索镜头想法；图生视频更适合保持商品、人物和品牌视觉一致。时长、分辨率、镜头运动和是否带音频都应该作为可见参数保存下来。

保留 task ID，方便查询和客服定位。

记录时长、比例、分辨率和参考图。

失败时区分参数不合规、排队、上游失败和下载失败。

有 Callback 时要记录回调地址和回调结果。

成本控制要从草稿阶段开始

图片和视频任务比普通文本请求更容易产生额外成本。团队应该明确草稿阶段和正式产出阶段：草稿用于确认方向，正式产出用于高质量文件和可交付素材。

运营、设计和开发对成本的关注点不同。运营关心可复用素材，设计关心视觉一致，开发关心任务记录和失败原因。页面和文档需要同时照顾这三类视角。

审核和复用比一次生成更重要

一张图或一段视频生成成功不代表工作流完成。团队还需要决定谁审核、素材放在哪里、能不能复用、是否需要重新生成、是否可以用于公开渠道。

建议每个正式素材都保留简短记录：用途、负责人、参数摘要、任务 ID、下载位置、审核结论和复用限制。这样下次做同类素材时，不用从零开始试。

先写清用途、渠道和素材规格。

图片任务保存 prompt、参考图、比例、质量、数量和 seed。

视频任务保存输入类型、时长、分辨率、镜头、Callback 和 task ID。

草稿和正式产出使用不同成本边界。

正式素材保存审核人、下载位置和复用限制。

AI 生视频为什么一定要记录 task ID？

因为视频通常是异步任务，task ID 能查询状态、下载结果、失败原因和是否重复提交。

图片生成要不要一开始就用最高质量？

不建议。草稿阶段先用低规格确认方向，正式产出时再提高质量和分辨率，成本更可控。