AI 视频「抽卡」的技术根源是什么？
抽卡：抽卡是创作者对 AI 视频生成不确定性的俗称，指同一提示词多次生成可能得到不同结果，需要反复尝试才能获得满意画面的现象。
视频生成模型在潜在空间里按概率分布采样。提示词中的每个描述词都对应一个概率范围，模型每次从这个范围里选一个具体画面。描述越模糊，可选范围越大，结果差异越明显。
哪些提示词写法最容易导致抽卡？
| 问题类型 | 易抽卡写法 | 改进写法 |
|---|---|---|
| 模糊形容词 | 帅气的男生 | 黑色短发、白色衬衫、手持长剑的年轻男性 |
| 动作不具体 | 走过去 | 从画面左侧走向右侧，步伐缓慢 |
| 镜头未约束 | 拍一个场景 | 固定机位，中景，平视角度 |
| 风格不统一 | 好看的风格 | 写实风格，冷色调，电影感打光 |
怎么写提示词才能减少抽卡次数？
- 把动作拆成明确的起止状态：不要写「跑步」，写「从站立姿势开始，向前冲刺三步后停下」。
- 约束镜头运动：明确是固定机位、推轨、摇镜还是跟随，不要留给模型选择。
- 固定人物外观：使用统一的人物描述卡，避免同一角色在不同镜头里被画成不同样子。
- 限制环境变量：明确时间、天气、光线方向，减少模型自由发挥的空间。
抽卡能完全避免吗？
不能。即使提示词写得再具体，模型仍可能输出意外结果。把要看见的动作、镜头和环境写清楚，只是缩小猜测范围，不是已测量的成功率或成本变化。关键镜头仍可能要重试。
Director Ready（导演请就位）怎样把镜头约束写进提示词？
Director Ready（导演请就位）把剧情拆成具体镜头后，为每个镜头输出包含明确动作起止、镜头类型和场景约束的提示词。分段严格导演按片段输出，你可以在导演工作台对不满意的提示词做局部修改，对比修改前后的差异，而不是整段重新生成。人物与场景提示词从成稿页统一生成，减少因描述不一致导致的变形。