RunwayML动态视频提示词需五步优化：一、明确运动主体与动作类型；二、嵌入时间连续性描述；三、绑定物理属性与环境响应；四、控制镜头运动与视角节奏；五、注入风格化运动语义标签。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
如果您在RunwayML中生成动态视频时发现运动效果生硬、不连贯或缺乏真实感，则可能是由于提示词未针对运动特性进行专门优化。以下是为RunwayML提升运动表现力的动态视频提示词设计步骤：
一、明确运动主体与动作类型
精准识别并锁定画面中的核心运动对象及其物理行为，是构建有效运动提示词的基础。RunwayML对主谓结构敏感，需避免模糊泛指，优先使用具象名词+现在分词动词组合，强化动作正在进行的视觉预期。
1、确定运动主体：例如“穿红裙的女性”而非“人物”；“机械臂”而非“物体”。
2、指定动作类型：使用现在分词明确动态属性，如“奔跑中”“缓慢旋转”“快速缩放”“连续摆动”，而非“跑”“转”“缩放”等静态动词原形。
3、添加运动修饰维度：在动作后补充速度、节奏、幅度、方向等限定词，例如“轻盈地左右摇晃”“以每秒两圈匀速逆时针旋转”。
二、嵌入时间连续性描述
RunwayML的Gen-3模型依赖提示词隐含的时间流信息来建模帧间一致性。加入体现过程性与渐进性的短语，可显著增强运动轨迹的自然过渡感。
1、使用时间状语结构：例如“从左向右平稳滑动”“由静止逐渐加速至全速”“在三秒内完成一次完整翻转”。
2、引入序列化动词短语：例如“抬起手臂→屈肘→向前伸展→停顿半秒→缓慢回落”。
3、避免孤立动作切片：不使用“跳跃”“挥手”等单点动作词，改用“正在腾空跃起”“持续挥动手臂”“保持跳跃落地缓冲姿态”。
三、绑定物理属性与环境响应
运动的真实感高度依赖于材质、重力、空气阻力、碰撞反馈等物理上下文。在提示词中显式声明这些要素，可引导模型生成符合物理逻辑的动态响应。
1、标注主体物理特征：例如“布料柔软的长袍”“金属反光的齿轮组”“半透明果冻状生物”。
2、声明环境交互关系：例如“脚部接触地面时产生细微尘埃扬起”“发丝在微风中逐缕飘动”“水流撞击岩石后飞溅成弧形水花”。
3、设定重力与惯性参数：例如“低重力环境下缓慢下落”“具有明显启动延迟与停止惯性”“无摩擦表面导致滑行距离延长”。
四、控制镜头运动与视角节奏
镜头本身的运动会直接影响观众对主体动态的感知强度。将摄像机行为作为提示词组成部分，可协同强化运动张力与空间纵深感。
1、定义镜头类型：例如“手持跟拍”“轨道横移”“环绕俯视”“微距推近”。
2、约束运镜速率与加速度：例如“以恒定0.5倍速缓慢推进”“在动作峰值时刻瞬间变焦”“起幅静止→中段加速环绕→落幅缓停”。
3、关联镜头与主体运动：例如“镜头向后退却，同时主体向前疾冲，强化速度对比”“镜头倾斜角度随角色转身同步变化”。
五、注入风格化运动语义标签
RunwayML支持通过特定术语激活内置运动风格模型。在提示词末尾添加经验证有效的风格锚点，可触发更精细的运动渲染模式。
1、启用电影级运动语法：在句末添加cinematic motion blur或filmic motion interpolation。
2、调用专业动画范式：例如附加Disney-style squash and stretch增强弹性变形，或stop-motion texture with smooth motion融合定格质感与流畅位移。
3、规避冲突标签：不混用相互矛盾的风格指令，例如不同时出现hyper-realistic physics与cartoon exaggeration。
