
如果您从事效果营销、内容制作或创意策略工作,您可能切身感受过这种模式:
像 Veo 3.1 和 Sora 2 这样的生成式模型让电影级视频变得触手可及。但默认的工作流程仍然是许多团队私下所说的“祈祷式提示”——您扔进去一段文字,然后希望模型能猜中您的意图。
对于一次性实验来说,这种猜测还可以接受。但在以下情况时,它会彻底崩溃:
这正是 JSON 提示词改变游戏规则的地方。
不再使用模糊的文本,您定义结构化字段——subject(主体)、camera(运镜)、lighting(灯光)、duration(时长)、audio(音频),甚至 aspectRatio(宽高比)——让模型遵循清晰的简报。JsonToVideo 正是基于这一理念构建的:通过结构化 JSON 提示词,利用 Veo 3.1 或 Sora 2 制作出可预测的、符合品牌调性的片段。

标准的 AI 视频工作流程通常是这样的:
“一辆充满未来感的跑车在夜晚的东京行驶,霓虹灯,电影级灯光,4K,产品风格镜头。”
模型必须猜测以下所有内容:
改动一个形容词,您往往会得到一个完全不同的视频。对于制作 YouTube Shorts 的创作者来说,这可以接受。对于有绩效指标的广告商来说,这是一场噩梦。
痛点:
自由形式的提示词适合探索。作为生产系统,它们简直糟糕透顶。
JSON 提示词将您的视频简报视为结构化数据,而不是一段文字。
不再是这样:
“一辆红色跑车在赛道弯道漂移,电影感,温暖的阳光,8 秒广告,16:9,欢快的音乐。”
您将其转换为如下形式:
{
"subject": "一辆红色跑车在赛道弯道漂移",
"camera": "低角度跟拍镜头,跟随在车后",
"lighting": "黄金时刻,温暖的阳光,长阴影",
"style": "电影感,清晰,高对比度",
"durationSeconds": 8,
"aspectRatio": "16:9",
"audio": "充满活力的电子音乐,伴有引擎声"
}
现在模型不需要猜测:
像 JsonToVideo 这样的平台更进一步:它们将 JSON 提示词封装在可视化编辑器、可复用的JSON 视频模板以及共享相同架构的双模型设置(Veo 3.1 和 Sora 2)中。

虽然每个团队最终都会拥有自己的架构,但大多数高性能的设置都共享几个核心字段:
这是您的主角:
通过隔离主体,您可以在迭代运镜、灯光和风格的同时,保持身份和几何形状的稳定。
文本提示词通常将相机指令作为事后补充。JSON 提示词迫使您将其清楚地拼写出来:
camera: "无人机建立镜头,缓慢推进掠过城市"camera: "手持拍摄,视线高度,轻微的左右移动"camera: "微距特写,浅景深,缓慢推拉扫过产品"尤其是 Veo 3.1,对明确的相机语言反应强烈——将其视为您架构中的摄影指导字段。
灯光和风格值得拥有自己的字段,因为它们在不破坏内容的情况下改变情绪:
lighting: "柔和的日光,干净的摄影棚,极少的阴影"lighting: "赛博朋克霓虹,强烈的轮廓光,黑暗背景"style: "流畅的电商广告,高对比度"style: "UGC 风格竖屏视频,自然光,轻微颗粒感"您可以在同一个“主体 + 运镜”上运行数十种“灯光/风格”组合,看看哪种转化效果最好。
您知道这个问题:一个 16:9 的 YouTube 广告在裁剪成 9:16 用于 TikTok 时看起来很糟糕。
JSON 允许您编码时长和画幅:
durationSeconds: 8 或 12aspectRatio: "16:9", "9:16", 或 "1:1"JsonToVideo 的引擎使用这些字段,通过同一个模板(而不是又一个新的提示词)来定位 YouTube、TikTok、Reels 或信息流广告位。
最后,您可以锁定声音和品牌:
audio: "充满活力的 Trap 节拍,100 BPM,无人声"audio: "平静的氛围垫音,微妙的上升音效"brandLock.logoPlacement: "bottom-right"(右下角)brandLock.colorPalette: "red, black, white"(红、黑、白)这就是“不错的演示”和“可发布的广告”之间的区别。
让我们将其转化为您可以实际复制的内容。
这是一个用于 Veo 3.1 视频生成器产品广告的最小模板:
{
"model": "veo-3.1",
"aspectRatio": "16:9",
"durationSeconds": 8,
"subject": "",
"camera": "",
"lighting": "",
"style": "",
"audio": "",
"brandLock": {
"logoPlacement": "bottom-right",
"colorPalette": ""
}
}
现在,假设您正在推广一款无线耳塞:
{
"model": "veo-3.1",
"aspectRatio": "16:9",
"durationSeconds": 8,
"subject": "一对哑光黑色无线耳塞放在反光玻璃表面上",
"camera": "从中景缓慢推近到特写,围绕产品有轻微视差",
"lighting": "黑暗的摄影棚,带有锐利的白色轮廓光和微妙的反射",
"style": "高端科技广告,清晰,高对比度,1080p 就绪",
"audio": "现代电子音轨,低音重击与转场同步",
"brandLock": {
"logoPlacement": "bottom-right",
"colorPalette": "黑色, 白色, 电光蓝"
}
}
在 JsonToVideo 中:
brandLock 和 style 以匹配您的品牌。您现在拥有了一个可重复、可编辑的配方,而不是一个脆弱的一次性提示词。
现在,让我们调整这个思路,使用 Sora 2 视频生成器制作 UGC 风格的 TikTok 或 Reels 片段。
{
"model": "sora-2",
"aspectRatio": "9:16",
"durationSeconds": 10,
"subject": "一位年轻女性在舒适的浴室里录制自拍视频,谈论她的新护肤精华液",
"camera": "手持,视线高度,轻微的自然抖动,偶尔的微调构图",
"lighting": "来自浴室镜子的温暖室内光,柔和的阴影,自然的肤色",
"style": "UGC 垂直广告,感觉像真实的手机摄像头片段,轻微颗粒感",
"audio": "自然画外音,伴有低音量的微妙背景音乐",
"callToAction": "屏幕文字:'试用 30 天' 在接近结尾时出现"
}
这仍然是结构化的,但特意设计得不如 Veo 3.1 产品广告那样光鲜亮丽。您在告诉 Sora 2:
JsonToVideo 还支持图片转视频,您可以上传静止图像并添加 JSON 来控制动态。
想象一下,您已经有一张很棒的产品照片,并且想要一个简单的核心动态效果:
{
"mode": "image-to-video",
"imageUrl": "https://your-cdn.com/images/serum-bottle.png",
"model": "veo-3.1",
"durationSeconds": 10,
"aspectRatio": "9:16",
"cameraPath": "从中景瓶子开始,然后缓慢推近并围绕产品做顺时针小弧度运动",
"motionIntensity": "medium",
"pacing": "平稳,无突然跳跃",
"lighting": "干净的摄影棚光,白色背景,玻璃上有柔和反射",
"style": "极简电商广告,专注于清晰度和标签可读性",
"audio": "柔和的氛围背景垫音,无人声"
}
这符合 JsonToVideo 的图片转视频功能所描述的“一步照片转动态”和“JSON 动态控制”:您提供一张图片,选择 Veo 3.1 或 Sora 2,并使用 JSON 来控制相机路径和节奏,而不是寄希望于模型能选出一个好的平移或缩放。

JSON 提示词的真正威力不在于单个提示词看起来稍微好一点。而在于:
subject、colorPalette、callToAction),并且例如:
保持 camera、lighting、style、durationSeconds 和 aspectRatio 不变。
遍历电子表格中的产品:
subject: "水泥地面上的红色跑鞋"subject: "岩石小径上的黑色越野鞋"subject: "木制书桌上的白色休闲运动鞋"或者仅更改 callToAction 进行 A/B 测试:
这正是 JsonToVideo 的设计初衷:将结构化数据转化为电影级片段,而无需为每个版本手动重新编写提示词。
免费工具和一次性演示适合业余爱好。对于实际的广告活动,团队关心的是:
JSON 提示词不仅让视频看起来更好——它让整个流程变得可衡量且可重复。
JsonToVideo 专为那些希望像对待代码一样对待提示词的团队而构建:
您可以从可视化操作开始,让编辑器为您生成 JSON,或者如果您已经很熟悉,也可以直接跳入原始 JSON。
如果您还在写单行提示词并祈求好运,那您正在把金钱——和理智——扔在桌子上。
以下是将本文转化为实际工作流程的方法:
subject、camera、lighting、durationSeconds 和 aspectRatio。subject、brandLock 和 callToAction。您不必放弃创造力。 您只需要停止祈祷,开始导演。
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