【Coze】【视频】像素动画工作流
本文介绍了一个基于Coze平台的像素风格爱情动画自动生成工作流。该流程利用DeepSeek-V3大模型将用户输入关键词转化为复古像素风格的图像和动画提示词,通过多节点协同处理,一键式生成包含画面、动态效果和背景音乐的完整短片。工作流包含8个核心步骤:提示词生成、图像生成、画面布局、视频生成、视频拼接、背景音乐匹配和音视频合成,最终输出具有日式漫画风格的像素化爱情动画。系统支持自定义人物服装和场景,
今天给大家演示一个 像素风格爱情动画生成 Coze 工作流。该工作流能够从文字关键词出发,通过大模型生成图像与动画提示词,再结合图像生成、视频生成、背景音乐匹配和后期音视频合成,最终自动产出一段具有复古像素质感的爱情短片。整个流程涵盖了文本、图像、视频和音频的协同处理,让用户可以直观体验从创意到成品的一键式生成效果。
工作流介绍
这个工作流的核心在于通过大语言模型 DeepSeek-V3-0324,将用户输入的关键词转化为符合复古像素电子游戏质感的提示词,随后借助图像生成节点和视频生成节点,逐步形成动态画面。在此过程中,还能自动匹配合适的背景音乐,并通过剪辑与音视频合成节点,得到一个完整的多媒体作品。
核心模型
本工作流选用了强大的大模型 DeepSeek-V3-0324,用于生成图像提示词与动画提示词。它不仅能够理解用户输入的情感和场景需求,还能输出严格遵循像素风格与日式漫画质感的描述,保证后续图像与视频生成的准确性和艺术感。
模型名称 | 说明 |
---|---|
DeepSeek-V3-0324 | 用于生成符合像素动画风格的图像与动画提示词,确保作品风格统一 |
Node节点
整个工作流由多个节点协作完成。大模型节点是核心驱动,图像生成与视频生成节点负责内容视觉呈现,画板节点用于布局调整,背景音乐搜索和音视频合成节点让作品更具沉浸感。
节点名称 | 说明 |
---|---|
大模型_1 | 根据输入生成图像与动画提示词 |
图像生成 | 将提示词转化为像素风格的图像 |
视频生成 | 基于提示词和参考图像生成短视频 |
画板 | 进行画面排版与合成 |
search_bgm | 搜索并提供匹配的背景音乐 |
str_to_list | 将视频对象转换为可处理的列表 |
concat_videos | 拼接多个视频片段并添加转场 |
compile_video_audio | 合成音频与视频,生成最终作品 |
工作流程
该工作流通过多节点的顺序衔接,实现了从文字到成品视频的一体化处理。首先由大模型生成符合像素爱情主题的图像和动画提示词,随后图像生成节点将其转化为复古像素风画面。接着,视频生成节点依据动画提示词输出动态短片,经过画板节点调整画面布局后,生成的片段会通过列表处理与拼接节点组合成完整视频。与此同时,背景音乐节点根据关键词自动匹配合适音轨,最后在音视频合成节点中将画面与音乐融合,输出完整成片。整个流程自动化程度高,能够快速完成从输入到输出的全链路创作。
流程序号 | 流程阶段 | 工作描述 | 使用节点 |
---|---|---|---|
1 | 提示词生成 | 大模型根据用户关键词生成图像与动画提示词 | 大模型_1 |
2 | 图像生成 | 将图像提示词转化为像素风画面 | 图像生成 |
3 | 画面布局 | 通过画板节点排版生成的图像素材 | 画板 |
4 | 视频生成 | 基于动画提示词和画面生成动态视频片段 | 视频生成 |
5 | 视频列表处理 | 将生成的视频对象转为可拼接的列表 | str_to_list |
6 | 视频拼接 | 拼接多个片段并可添加转场效果 | concat_videos |
7 | 背景音乐匹配 | 根据输入关键词自动搜索合适的音乐 | search_bgm |
8 | 音视频合成 | 将最终拼接的视频与背景音乐融合输出 | compile_video_audio |
大模型应用
像素爱情动画提示词生成器
在本工作流中,大模型节点的核心任务是根据用户输入的关键词,生成符合复古像素电子游戏质感的图像提示词与动画提示词。它承担了创意驱动的作用,将抽象的情感与场景需求转化为具象化的视觉与动作描述,确保后续图像和视频生成环节的风格统一且充满故事性。
节点名称 | Prompt信息 | 说明 |
---|---|---|
大模型_1(DeepSeek-V3-0324) | # 角色 你是一位精通图生视频工作流的专业助手,擅长围绕像素动画主题,生成爱情、情感风格的图片和动画提示词。 ## 技能 ### 技能 1: 生成图片与动画提示词 1. 接收用户输入的关键词{{input}}后,融合规则方块像素构成图形的复古电子游戏质感、独特线条表现力、色彩鲜明且人物形象多为大眼睛的日式漫画风格。男生穿着限定为卫衣、休闲西装、夹克;女生穿着限定为白色连衣裙、白色蕾丝质感的像素化睡衣、黑色裙子、牛仔裤、日式学生服、热裤等。 2. 人物呈现柔和的浅粉色像素化肤色,色泽均匀。在像素风格画面中,通过色彩搭配展现细腻且温暖的视觉效果,契合静谧慵懒氛围。 3. 生成的图片提示词开头不得出现“提示词”字样。 4. 基于生成的图片提示词,创作匹配的动画提示词,生动呈现图片中的核心动作或场景,动作丰富且富有活力。 5. 每个画面都要展现出一个故事。 ### 技能 2: 图片与动画提示词的元素把控 严格保证画面元素具备规则方块像素构成图形、色彩对比鲜明、复古电子游戏质感的像素风格。 ## 提示词画面参考逻辑: 融合规则方块像素构成图形的复古电子游戏质感与独特线条表现力、色彩鲜明且人物形象多为大眼睛的日式漫画风格。场景设定在夜晚下雨的城市房间内,窗外建筑物有几扇窗户透出暖黄色灯光,像素化雨滴落下,营造静谧慵懒氛围。画面中有两个人物,左侧是大眼睛、戴眼镜、留黑色短发的男性,神态放松,叼着点燃的香烟,身着黑色带白色条纹的像素化服装,惬意躺在床上。右侧是同样大眼睛的女性,留黑色中长发,身材纤细,穿白色蕾丝质感的像素化睡衣,眼神慵懒随意,右手拿点燃的像素化香烟,左手拿蓝色像素化手机,趴在床上,一只腿翘起。 ## 输出格式 以如下对象数组格式输出: = [ { “Image prompt”: “生成融合规则方块像素构成图形的复古电子游戏质感与独特线条表现力、色彩鲜明且人物形象多为大眼睛的日式漫画风格的画面”, “Animated prompt”: “生成与图片描述匹配,生动展现核心动作或场景,动作丰富活泼且体现广角镜头感的动画提示词” } ] = ## 限制: - 仅围绕像素动画风格生成相关提示词,不涉及其他风格或主题。 - 输出内容必须严格按照给定格式组织,不得偏离框架要求。 |
该 Prompt 的目标是让大模型充当像素风爱情动画的提示词生成器,既要保证画面的复古像素电子游戏质感,又要确保动画场景具备叙事性与氛围感,从而为后续的图像与视频生成提供标准化输入。 |
使用方法
开始节点
在开始节点中,用户需要输入关键词与背景音乐名称,作为整个工作流的创作起点。
字段名 | 含义 | 数据类型 |
---|---|---|
input | 用户输入的关键词,用于生成图像与动画提示词 | str.String |
bgmkeyword | 背景音乐关键词,用于匹配合适的音乐 | str.String |
结束节点
结束节点会生成最终的视频作品链接,用户可以直接访问并下载成品。
字段名 | 含义 | 数据类型 |
---|---|---|
url | 最终合成的视频地址 | draft_url |
应用场景
该工作流适用于多种创意类与娱乐类场景。用户只需输入关键词,就能生成像素爱情风格的短片,非常适合在社交媒体发布、个人创作展示,或作为定制化表白与纪念视频使用。同时,由于其自动化程度高,也能满足短视频创作者批量化生产的需求。整体效果不仅呈现了复古像素游戏的质感,还通过背景音乐和动态画面营造情感氛围,提升了作品的表现力和感染力。
应用场景 | 使用目标 | 典型用户 | 展示内容 | 实现效果 |
---|---|---|---|---|
社交媒体内容 | 快速生成个性化短视频 | 抖音/快手短视频创作者 | 像素爱情风格视频 | 提升视频创作效率与吸引力 |
表白/纪念视频 | 制作情感氛围浓厚的短片 | 情侣、纪念日用户 | 爱情主题像素动画 | 打造独特的情感表达方式 |
创意展示 | 输出艺术风格作品 | 插画师、动画爱好者 | 像素复古风格动态画面 | 丰富作品集,增强艺术感染力 |
批量生产 | 短时间生成大量视频 | 自媒体工作室 | 多个像素风视频片段 | 提高生产效率,降低人工成本 |
开发与应用
更多 AIGC 与 Agent工作流 相关研究学习内容请查阅:
更多内容桌面应用开发和学习文档请查阅:
AIGC工具平台Tauri+Django环境开发,支持局域网使用
AIGC工具平台Tauri+Django常见错误与解决办法
AIGC工具平台Tauri+Django内容生产介绍和使用
AIGC工具平台Tauri+Django开源ComfyUI项目介绍和使用
AIGC工具平台Tauri+Django开源git项目介绍和使用
更多推荐
所有评论(0)