基于 Sora2 API 的视频生成实践：提示词写法与生成过程记录
一、背景说明
在实际使用 Sora2 进行文生视频的过程中，除了接口是否调用成功外，更常见的问题是：
视频内容与预期不一致
画面元素缺失或混乱
动作表现不连贯
在排查这些问题时发现，在接口参数完全一致的情况下，Prompt 描述方式对生成结果影响较大。
因此，本次实践主要围绕两个方面展开：
Sora2 视频生成 API 的基础调用流程
不同 Prompt 描述方式下的生成表现对比
二、Sora2 视频生成 API 接口说明
接口地址
POST https://api.yidevs.com/app/human/human/Tool/video_create请求方式
POST
Content-Type: application/json
核心请求参数说明
| 参数名 | 是否必填 | 说明 |
|---|---|---|
| prompt | 是 | 视频生成的文字描述 |
| image_url | 否 | 融入视频的参考图片 |
| aspectRatio | 否 | 视频比例，9:16 或 16:9 |
| duration | 是 | 视频时长，10 / 15 / 25 |
| notify_url | 否 | 生成完成后的回调地址 |
接口返回后会得到一个task_id，用于后续状态查询或结果获取。
三、基础 Prompt 写法示例
在初次调用接口时，使用了较为简短的 Prompt，例如：
一个夜晚的街头，一个人在路边行走。
这种写法可以正常生成视频，但实际生成结果通常存在以下情况：
场景抽象
动作单一
画面细节不稳定
在多次尝试后，对 Prompt 的描述方式进行了拆分和补充。
四、Prompt 结构拆分实践
在实践过程中，将 Prompt 拆分为几个相对固定的描述模块：
主体描述
动作行为
场景环境
镜头或表现方式（可选）
示例结构如下：
场景 + 主体 + 动作 + 画面特征
例如：
夜晚的城市街头，一名穿着深色外套的行人沿着路边缓慢行走，路灯在地面形成光影反射，镜头保持中景稳定拍摄。
在保持接口参数不变的情况下，这类 Prompt 相比简单描述，生成的视频在以下方面更稳定：
主体不易缺失
场景元素更集中
动作连续性更好
五、动作与时间描述的影响
在生成较长视频（如 15 秒或 25 秒）时，如果 Prompt 中只有单一动作描述，容易出现：
前半段画面重复
后半段动作变化不明显
因此在 Prompt 中加入阶段性动作描述，效果更稳定，例如：
镜头开始时人物站在街口观察周围环境，随后缓慢向前行走，最后停在路灯下。
这类写法并不要求精确到秒，但可以帮助模型在生成过程中形成更清晰的行为逻辑。
六、关于 25 秒视频的实践说明
在使用 25 秒参数进行测试时，需要注意以下几点：
生成时间明显更长
通常需要 30 分钟左右
稳定性存在波动
高峰期可能自动回退为 15 秒
Prompt 不宜过于复杂
描述过多角色或频繁切换场景，失败概率会提高
在 25 秒视频中，更适合使用单场景、多动作的 Prompt 描述方式。
七、常见注意事项整理
在接口调用过程中，总结出以下需要特别注意的点：
不要上传真人照片或使用名人姓名
同一违规图片多次提交可能导致密钥被限制
Prompt 中避免出现明显的现实人物指代
回调地址需确保公网可访问
这些问题一旦触发，通常会导致任务失败或无返回结果。
八、小结
通过本次 Sora2 API 的使用实践可以发现：
Prompt 并非越长越好，但需要结构清晰
拆分主体、动作和场景有助于提升生成稳定性
在较长视频生成时，描述动作变化比堆叠细节更重要
sora-2的api接入的完整的接口调用与 Prompt 编写实践过程，后续可根据实际业务场景进一步调整描述方式。