Higgsfield 在官网发布了一部 95 分钟的 AI 生成电影，全程使用 AI 视频生成，耗费约 50 万美金。更重要的是，他们将整个制作流程全部开源，包括所有提示词和技巧。
这套开源资料对 AI 视频创作者极具参考价值，尤其解决了"抽卡费钱"的核心痛点。
三大核心 Skill.md 文档
ACTING SKILL.md — 角色表演指南
这是一份 AI 视频角色表演的完整教科书，教如何写 Prompt 让 AI 生成"有演技"的人物。核心理念：把 AI 当成只看得懂"动作指令"的演员，不要指望它理解"情绪"。描述越像体育解说（"眼睛先动，头再转，胸口起伏"），它演得越像人。
CINEDANCE HIGGSFIELD SKILL.md — 镜头拍摄指南
涵盖机位、灯光、物理、时间等镜头语言。他们发明了一套角度描述法，绕过 AI 对"85mm"等焦距理解不准的问题。每个角度配 3-4 句"视觉结果描述"（如"背景压成色块"、"前景人物 loom large"），AI 更容易理解。
Prompt 结构（固定 12 节）：角色数量声明 → 完整角色描述（一字不改）→ 地点参考 → STRICT 约束 → GEO 空间地图 → 场景上下文 → 分拍动作 → 统一 Style Prefix。
普通人可直接抄的技巧：
- 写 Prompt 前先画场景地图（哪怕简笔画）——空间关系用文字很难描述清
- 动作按秒拆——0-3 秒干嘛、3-6 秒干嘛，AI 时间感很差，需要喂
- 镜头用角度不用焦距——"84°广角"比"35mm"稳
- 物理写具体不写抽象——"脚跟着地"比"真实行走"强
- 输出前检查第一帧——AI 最爱开场空镜或人物迟到
LIRA SKILL.md — 图像生成与修改指南
教 AI 怎么写图像生成 Prompt，让 Seedance/Soul/NBP 等模型一次出图就能用。
角色表三件套提示词模板——一张特写脸、一张全身正面（故意去掉头部）、一张全身背面。背景必须是平淡灰色，光线要平，皮肤要真实（有毛孔那种），不要太"完美"。
十几秒的视频对应的提示词长达几千字，平均一条都是几千字的 Prompt。
专业团队也靠"抽卡"
无论是图还是视频，专业团队也是大量抽卡之后选最满意的。前 25 分钟的内容，他们生成了 1.6 万多个片段，最后只挑出 253 个能用的，比例约 64:1。
如果觉得 95 分钟太长，页面上还有很多其他时长的片子，比如十几分钟的高质量作品，也都开放了全部流程。
5 条核心经验总结
1. 建立角色/场景/道具一致性系统
解决 AI 最容易翻车的地方：人物和场景对不上。
- 提前做好"角色身份证"——特写脸、全身正面、全身背面
- 背景必须是平淡灰色，光线要平，皮肤要真实
- 所有东西都起固定名字（如 @小明、@山洞），Prompt 里反复强调
- 状态单独拆分：湿身、受伤、换装、白天/夜晚/雨天都做成独立资产，绝不混在一个描述里
- 改衣服/伤疤用局部遮罩叠加，绝不整图二次生成，否则皮肤会变塑料、对称、死气沉沉
2. 提示词要超长、超细
像写一份详细的"拍摄指令"。结构固定：角色数量声明 → 完整角色描述 → 地点参考 → STRICT 约束 → GEO 空间地图 → 场景上下文 → 分拍动作 → Style Prefix。怎么走、怎么打、光线从哪来、重力怎么作用、什么东西绝对不能出现，都要写清楚。
3. 大量"废片"是正常的
AI 现在还很"抽卡"，得生成很多再挑好的。但也不是一味乱搞，要讲究方法。
4. 先准备"素材库"，再开始生成
不是边写边生成，而是先把所有角色、地点、道具都准备好做成标准图，再按场景一块块生成。就像做菜前先把所有食材洗好切好。
5. 规则比人数重要
- 模型没有记忆：每次 Prompt 都要把完整描述一字不差贴进去，绝不能偷懒缩短
- 只改一行：其他保持原样；所有版本都记日志（改了什么、结果如何）
- 10-15 次法则：超过这个次数还不行，就简化镜头（拆成两个、减动作、换角度），别死磕
- 参考图要明确角色：告诉模型"这是脸参考"还是"地点纹理参考"，地点参考要明确禁止继承构图/角度/颜色