如何使用 Seedance 2.0 製作電影感奔跑追逐影片（提示詞 + API）

許多效果不佳的 AI 追逐片段，在生成開始前就已經失敗。提示詞只說有人「以電影感奔跑」，卻沒有告訴模型奔跑者的重心如何轉移、攝影機應注意什麼，或動作應在哪裡結束。結果可能包含快速移動，卻很少真正讓人感覺像追逐。

這裡的目標很明確：一段 15 秒、單一鏡頭的街頭追逐，手持攝影機跟拍一名女子，短暫揭示兩名追逐者，片刻失去焦點，然後再次找到她。攝影機的失誤是刻意設計的，讓畫面感覺像實際拍攝，而不是模擬生成。

本電影感奔跑追逐影片指南會將場景轉化為物理時間線。你可以複製完成的 Seedance 2.0 提示詞，在 GPT Proto 中生成鏡頭，並使用 API 範例將相同工作流程整合到應用程式中。

選擇 Seedance 2.0 模型與設定

GPT Proto 同時提供標準版與 Fast 路由。我建議先使用 Fast 測試提示詞結構，再將選定的提示詞在標準模型上進行比較，最後選擇成片。這是工作流程建議，並非宣稱某一路由永遠能產生更好的影像；品質差異應以你自己的素材進行判斷。

Seedance 2.0 模型頁面，並使用以下設定：

撰寫本文時，模型頁面列出的 15 秒、720p、16:9 生成價格為 $2.4948。價格會隨時長、解析度與長寬比變化，因此開始較大批次生成前，請先查看即時價格表。

步驟 1 — 定義追逐場景的敘事目標

先從攝影機為何移動開始。

攝影機不應只是因為奔跑者是主角就跟隨她，而是要藉此建立速度感與緊迫感。它轉向追逐者以揭示威脅，接著必須再次找到奔跑者，讓觀眾了解兩者之間相隔多遠。

在描述動作前，先固定主體：

• 奔跑者： 穿著深色丹寧外套與黑色牛仔褲的女子，右手提著沉重的棕褐色帆布旅行袋。
• 追逐者： 兩名穿著深色休閒服的男子，始終位於奔跑者身後。
• 目的地： 鏡頭遠端盡頭的行人街入口。

整個提示詞中都使用相同的標籤。「奔跑者」不應在後續段落變成「女子」、「女孩」或「角色」。當多個人同時出現在畫面中時，一致的名稱有助於降低身分漂移。

步驟 2 — 建立具體的物理場景

追逐需要深度。沒有深度時，模型可能讓腿部快速移動，卻讓其他物體都像平面佈景一樣。

保持這些關係穩定。追逐者始終位於奔跑者身後，目的地始終在前方。行人應在奔跑者接近後才側身讓路，而不是在她抵達前就像預知路線般提前閃避。

最後這個細節很重要。當每個路人都過早清空道路時，AI 生成的寫實奔跑追逐影片會顯得不自然。

步驟 3 — 撰寫有順序的段落，而非精確時間戳

BytePlus 的 官方 Seedance 2.0 提示詞指南 建議以有順序的描述處理複雜影片，但也提醒「0–3 秒」這類精確時間可能不穩定。請改用敘事段落。

由於這是一個連續鏡頭，請將它們標記為 段落 1、段落 2 與 段落 3，不要使用「鏡頭 1」和「鏡頭 2」。後者可能會促使模型進行剪輯。

段落 1 — 建立奔跑者。 攝影機在她身旁橫向跟拍。她的雙腳踩踏並蹬離路面，手臂反向擺動；旅行袋因為具有重量，會稍晚一瞬間才做出反應。

段落 2 — 揭示追逐者。 攝影機持續向前移動，同時短暫重新轉向兩名男子。它稍有遲疑，幾乎失去奔跑者的身影。這一刻建立了追逐的空間關係。

段落 3 — 重新捕捉並結束。 焦點落在更前方的奔跑者身上。攝影機恢復橫向跟拍，而她閃避一張椅子，繼續朝行人街入口前進。

這個序列依照時間順序排列，但不會細分每一秒。Seedance 能獲得清晰的動作順序，同時保留調整動作節奏的空間。

步驟 4 — 分開描述身體動作、攝影機運動與焦點

官方指南建議描述身體部位、速度、力量，以及動作之間的轉換。「她跑得很快」過於抽象。請改寫具體的運動力學：

• 雙腳清楚踩地並蹬離地面；
• 膝蓋抬起，手臂反向擺動；
• 加速時，軀幹略微向前傾；
• 旅行袋落後於每一步的步伐，接著再向前擺動；
• 避開椅子後，奔跑者透過可見的動量恢復步伐。

接著單獨描述攝影機。使用一種主要運動：不完美的手持橫向跟拍。朝追逐者短暫轉向，是對跟拍運動的重新定位，不要在同一項指令中同時堆疊新的推軌、升降、環繞與變焦。

焦點也有自己的敘事任務。它從追逐者的臉部移開，掠過他，抵達遠處的奔跑者，然後再次鎖定她。短暫的焦點搜尋像是攝影師的修正；持續模糊則像是失敗。

步驟 5 — 加入空間音訊與負面限制

將 generate_audio 設為 true，接著告訴模型聲音視角如何變化。

攝影機跟隨奔跑者時，她的腳步聲、呼吸聲、衣物摩擦聲與袋子金屬配件聲位於混音中心。攝影機向後轉時，這些聲音退到後方，追逐者的腳步聲向前移動。攝影機再次找到她時，她的呼吸聲與腳步聲回到前景。

環境音層保持連續：咖啡館交談聲、椅子摩擦聲、鞋底踩在路面上的聲音，以及街道回響。不需要音樂，移動中的聲場已經足以承載緊張感。

最後加上邊界限制。對於此場景，禁止剪接、時間跳躍、瞬間傳送、腳部滑動、不可能的攝影機運動、肢體融合、人物重複、失去重量的袋子、靜止不動的路人、文字、標誌與浮水印。

可直接複製貼上的電影感奔跑追逐影片提示詞

使用上述設定，將此提示詞貼入 Seedance 2.0：

核心指示

建立一段 15 秒的寫實奔跑追逐，全程使用單一連續鏡頭。不要切離動作。

主體與連貫性

• 奔跑者： 穿著深色丹寧外套與黑色牛仔褲的女子，右手提著沉重的棕褐色帆布旅行袋。
• 袋子物理效果： 袋子具有可見的重量，會拉扯她的手臂，並以延遲的慣性擺動。
• 追逐者： 兩名穿著深色衣服的男子從後方跟隨。
• 連貫性： 整部影片中保持三人的身分、服裝與相對位置一致。

地點與空間配置

• 在日光下繁忙的行人街上設定追逐場景。
• 讓奔跑者位於主體平面。
• 將咖啡館桌椅、行人與追逐者安排在中景。
• 讓前方可見行人街入口作為目的地。

動作時間線

段落 1 — 建立奔跑者

一台不完美的手持攝影機在奔跑者身旁橫向跟拍，她由左向右衝刺。

• 她的雙腳自然地踩踏並蹬離路面。
• 她抬起膝蓋，手臂反向擺動，軀幹向前傾。
• 她的頭髮與衣物對速度做出反應。
• 沉重的袋子落後於每一步。
• 行人先注意到她，接著自然地側身讓路。

段落 2 — 揭示追逐者

在不剪接的情況下，同一台跟拍攝影機在持續向前移動時，短暫重新轉向後方。

• 揭示追逐者穿過咖啡館家具之間的畫面。
• 讓攝影師幾乎失去奔跑者的身影。
• 將焦點移到其中一名追逐者身上，掠過他，並落在更前方的奔跑者身上。

段落 3 — 重新捕捉並結束

攝影機再次找到奔跑者，恢復橫向跟拍。

• 她避開一張椅子，不要瞬間傳送。
• 她透過可見的動量恢復步伐。
• 她抵達行人街入口。
• 以她仍在奔跑作結，同時追逐者仍在同一空間軸線上落後於她。

攝影機與焦點

• 使用一種主要運動：紀錄片風格的手持橫向跟拍。
• 加入自然的攝影師晃動與中等程度的動態模糊。
• 避免不自然平滑的穩定器畫面。
• 加入短暫的焦點搜尋，隨後快速恢復。
• 使用寫實景深、35 mm 鏡頭、與視線等高的構圖及自然日光。
• 確保所有運動都符合物理規律。

聲音設計

生成具有變化聲音視角的原生同步音訊：

• 跟隨奔跑者時，將她的腳步聲、呼吸聲、袋子金屬配件聲與移動中的衣物聲置於中心。
• 向後重新轉向時，讓這些聲音退到後方，同時追逐者的腳步聲與喘息聲向前移動。
• 攝影機再次找到奔跑者時，讓她的呼吸聲與腳步聲回到前景。
• 讓咖啡館交談聲、椅子摩擦聲與街道回響保持連續。

限制

維持單一連續鏡頭。不要生成：

• 剪接、蒙太奇或時間跳躍；
• 瞬間傳送、突然變焦或不可能的攝影機運動；
• 腳部滑動或身體漂浮；
• 重複人物、肢體融合或變形的手部；
• 身分漂移或身體穿過家具；
• 失去重量的袋子或靜止的行人；
• 字幕、文字、標誌、浮水印、旁白或背景音樂。

這個提示詞之所以有效，是因為每個區塊都控制不同系統：身分、空間、按時間順序排列的動作、攝影機反應、焦點、聲音與失敗邊界。若想尋找其他起點，可以瀏覽 Seedance 2.0 提示詞畫廊中的完成影片，開啟範例，並重新混合其主體或場景，同時保留這種時間線結構。

透過 Seedance 2.0 API 生成追逐影片

GPT Proto 提供以下文字轉影片路由：

POST /api/v3/doubao/dreamina-seedance-2-0-260128/text-to-video

v3 文件會直接將 API 金鑰傳送至 Authorization 標頭。請勿在以下範例中加入 Bearer。

使用 cURL 提交測試

export GPTPROTO_API_KEY="your-api-key"

curl --request POST \
  "https://gptproto.com/api/v3/doubao/dreamina-seedance-2-0-260128/text-to-video" \
  --header "Authorization: $GPTPROTO_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "prompt": "One continuous 15-second handheld lateral tracking shot of a woman sprinting through a crowded pedestrian street while two men chase her; realistic foot strikes, weighted travel bag inertia, brief focus hunt, synchronized footsteps and breathing, no cuts or foot sliding.",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "duration": 15,
    "resolution": "720p",
    "generate_audio": true,
    "camera_fixed": false,
    "seed": -1
  }'

回應會在 data.id 提供預測 ID。請輪詢 /api/v3/predictions/{id}/result，直到 data.status 回報成功。

使用 Python 提交並輪詢

安裝唯一的依賴套件：

pip install requests

接著執行：

import json
import os
import time

import requests

API_KEY = os.environ["GPTPROTO_API_KEY"]
SUBMIT_URL = (
    "https://gptproto.com/api/v3/doubao/"
    "dreamina-seedance-2-0-260128/text-to-video"
)

PROMPT = """One continuous 15-second photorealistic running chase.
A handheld camera tracks laterally beside a woman sprinting through a crowded
pedestrian street while two men pursue her. Her feet strike and push off the
ground naturally; a heavy canvas bag swings with delayed inertia. The camera
briefly reorients toward the pursuers, hunts focus, then recaptures the runner
as she avoids a café chair and reaches the pedestrian-street entrance.
Synchronized footsteps, breathing, bag hardware, chair scrapes, and street
ambience change perspective with the camera. No cuts, time jumps, teleporting,
foot sliding, fused limbs, duplicated people, text, logos, or watermark."""

headers = {
    "Authorization": API_KEY,
    "Content-Type": "application/json",
}
payload = {
    "prompt": PROMPT,
    "aspect_ratio": "16:9",
    "duration": 15,
    "resolution": "720p",
    "generate_audio": True,
    "camera_fixed": False,
    "seed": -1,
}

submitted = requests.post(
    SUBMIT_URL,
    headers=headers,
    json=payload,
    timeout=60,
)
submitted.raise_for_status()
submission = submitted.json()
prediction_id = submission["data"]["id"]

result_url = (
    f"https://gptproto.com/api/v3/predictions/{prediction_id}/result"
)

while True:
    response = requests.get(result_url, headers=headers, timeout=60)
    response.raise_for_status()
    result = response.json()
    data = result.get("data", {})
    status = str(data.get("status", "")).lower()

    if status in {"succeed", "success", "completed"}:
        print(json.dumps(data.get("outputs", []), indent=2))
        break

    if status in {"failed", "error", "canceled", "cancelled"}:
        raise RuntimeError(data.get("error") or result)

    print(f"Status: {status or 'pending'}")
    time.sleep(5)

這段程式碼會提交實際的非同步工作，並在生成成功後列印輸出項目。正式環境中請保留輪詢間隔；不延遲地反覆查詢只會增加不必要的流量。

修正常見的奔跑追逐失敗問題

一次只修改一個層次。先修正主體動作，再處理攝影機行為，最後調整焦點與聲音。每次生成結果後都重寫整個提示詞，會讓你難以判斷影片究竟改善了什麼。

不重建提示詞即可建立三種變化

若要製作夜間追逐，將日光替換為濕潤路面、商店燈光與克制的霓虹反射。保持相同的主體、空間軸線與段落。

若要製作直式社群短片，將長寬比改為 9:16，讓攝影機更靠近，並縮短奔跑者與追逐者之間的橫向距離。不要只在生成後裁切 16:9 構圖。

若想要更具紀錄片感，移除 35 mm 鏡頭指示，改為要求肩扛式新聞攝影機的感覺，並加強攝影師修正。保留單一主要跟拍運動。

可重複使用的部分不是服裝或街道，而是因果鏈。

將追逐建立為時間線，而不是氛圍

可信的追逐不只需要速度，還需要重量、障礙物、攝影機判斷、焦點恢復與目的地。當這些元素形成因果時間線後，Seedance 2.0 才有能夠執行的內容。

複製上方提示詞、查看更多 Seedance 2.0 提示詞範例，或在自己的工作流程中呼叫 Seedance 2.0 API。