【干货长文】实战文生视频：从提示词到成片，全流程+代码详解

文章结构总览：

1. 文生视频到底是啥？程序员能做什么？
2. 大厂模型汇总 & 部署思路（Ali、Pika、Runway）
3. 快速上手：从文字生成视频帧（代码实战）
4. 视频补帧与合成（插帧算法 + ffmpeg）
5. 生成+控制：提示词工程、面部控制、风格迁移
6. 本地部署 vs 云端调用：成本与稳定性分析
7. 实用场景：AI短视频制作、虚拟主播生成、动画草稿
8. 附录：文生视频API大全、模型推荐、关键参数表

---

第一章：什么是“文生视频”？

Text-to-Video（T2V）是指从自然语言提示中，生成连续视频帧的技术。它结合了 Stable Diffusion 的生成能力、视频补帧插值技术（如RIFE）、以及字幕驱动、3D建模等工具，构成了多模态AI生成链条。

程序员能做的：

• 接入模型 → 脚本化批量生成视频
• 通过关键词控制画面风格/主体动作
• 自定义模板 → 做自动化视频生成平台

---

第二章：主流文生视频模型盘点

模型	机构	优势	调用方式
ModelScope T2V	阿里	中文适配好，免费可用	Python SDK、Web
Runway Gen2	Runway ML	效果惊艳，支持图片+文字	API
Pika Labs	Pika	高帧率、动画感强	在线生成
SVD	Stability AI	开源，支持本地部署	Diffusers

本文以 ModelScope T2V 为入门实战例子。

---