Sora提示词写作说明：场景选择、语法结构与效果约束

为Sora系列模型（如Sora 2与Sora 3）编写提示词，核心在于将创意转化为模型能够精确理解的指令。场景选择决定了视频的内容基调，语法结构影响模型对指令的解析效率，效果约束则控制最终输出的稳定性与真实感。掌握这三项能力，是生成高质量AI视频的基础。

场景选择：为模型提供清晰的物理与逻辑框架

Sora 2作为强调“物理级真实感”的模型，对场景描述有较高要求。提示词中需要明确主体、环境与光影逻辑，例如指定“篮球投偏后的真实反弹”或“水面溅起的微弱波纹”。详细的场景描述有助于模型调用其世界模型能力，生成空间关系与运动轨迹合理的画面。Sora 2被设计为“通用世界模拟器”，因此提示词中对物理规律的准确描述，会直接影响输出内容的可信度。

语法结构：遵循主体-动作-风格的叙事链条

建议采用先主体、再动作、后环境与风格的顺序组织提示词。例如，描述一个角色时，先说明角色外貌与姿态，再描述其动作，最后补充环境与镜头语言。Sora 3的提示词构建器将过程分为多个步骤，引导用户逐步填充核心元素。提示词长度一般不超过2000个字符，保持信息密度与清晰度的平衡。结构清晰的提示词能让模型更准确地解析创作意图。

效果约束：利用参数与负面提示词控制输出

视频的宽高比与时长是两项重要的效果约束条件。Sora 2支持9:16（竖屏）与16:9（横屏）两种比例，时长可选4秒、8秒或12秒，不同设定适配不同展示平台。负面提示词是另一项关键约束工具，用于排除不希望出现的内容，从而提升生成结果的可控性与叙事连续性。通过组合这些参数，创作者可以有效限定模型的输出范围。

场景持久化与角色一致性

Sora 2在场景持久化与角色一致性方面有跨代提升，同一角色可在不同镜头中保持外貌、姿态与语气一致。编写提示词时，建议为角色设定明确且统一的视觉特征，并在连续镜头中复用核心描述，以充分发挥模型在叙事连续性上的优势。这种能力让生成的视频片段可以像专业影视作品一样进行剪辑和拼接。

获取灵感与迭代优化

在Sora 3的平台上，用户可以浏览他人创作的视频作品来激发灵感。生成视频后，可基于结果反复调整提示词中的场景描述、语法结构与约束条件，逐步逼近预期效果。AI视频生成是一个迭代过程，精确的提示词是通往高质量成片的关键路径。