1. 项目概述：Sora Prompt 灵感库的诞生与价值
如果你最近关注AI视频生成，尤其是OpenAI的Sora，那你大概率和我一样，被那些从文字描述中“无中生有”的逼真、奇幻视频所震撼。从东京街头的时尚女性，到咖啡杯里激战的海盗船，Sora展现的潜力让人既兴奋又有些无从下手。兴奋的是，一个全新的创意表达工具正在诞生；无从下手的是，我们该如何与它“对话”，才能让它准确理解并生成我们脑海中的画面？这正是我创建和维护SoraEase/sora-prompt这个开源项目的初衷。
简单来说，这是一个专门为Sora（以及未来类似AI视频模型）准备的结构化提示词（Prompt）灵感库。它不是一个简单的列表，而是一个经过分类、整理，并持续更新的“创意词典”。在Sora正式向公众开放之前，我和社区里的许多创作者、开发者一样，意识到“如何写好提示词”将成为用好这类AI工具的核心技能。与其等待，不如行动。这个仓库收集了所有官方发布的示例视频及其对应的精确提示词，并按照风格、主题、技术参数等维度进行标签化分类。目的是为所有Sora的学习者和早期使用者提供一个高质量的起点，你可以直接借鉴这些经过验证的提示词，也可以基于它们进行修改和组合，快速启动你的AI视频创作。
提示：在AI生成领域，提示词（Prompt）的质量直接决定了输出结果的优劣。它就像给一位天才但理解力有些跳跃的画家下达的创作指令，指令越清晰、越富有细节和画面感，最终的作品就越接近你的想象。
2. 核心设计思路：如何构建一个高效的提示词库
面对一个全新的、能力强大的模型，构建提示词库不能只是简单的“复制粘贴”。在启动这个项目时，我主要考虑了以下几个核心设计原则，这些思路或许对你理解和使用这个库，甚至构建自己的素材库都有帮助。
2.1 源头追溯与权威性保证
第一原则是确保信息的源头和权威性。所有收录的提示词，必须来自OpenAI官方渠道。这包括：
- OpenAI官网Sora介绍页：这里发布的视频是Sora能力的“标准展示”，其提示词最具参考价值。
- OpenAI官方社交媒体账号（如Twitter/X）：这里会发布更多样化、有时更具实验性的示例，能反映模型在非标准场景下的表现。
- 其他经核实的官方发布渠道：例如OpenAI在TikTok上发布的趣味性视频。
为什么坚持官方来源？因为只有官方的示例，才能最真实地反映Sora模型在当前阶段的实际能力边界和生成风格。网络上已经出现大量“疑似”Sora生成的视频，但真伪难辨，其提示词也可能经过多次转述失真。基于不可靠的“案例”去学习提示词，无异于在错误的地图上寻找方向。因此，本仓库中的每一条提示词都附上了原始的视频链接，确保可追溯、可验证。
2.2 结构化分类与可检索性
第二个原则是结构化与可检索性。一堆杂乱无章的优秀提示词，其价值会大打折扣。我的做法是引入“标签（Tag）”系统。通过对每个官方示例视频进行人工分析，提取其关键特征，并打上多个标签。
例如，对于“东京街头行走的时尚女性”这个视频，我们可以打上：城市景观、人物特写、霓虹美学、电影感、时尚、步行等标签。而对于“巨型毛茸茸的猛犸象在雪地中行走”的视频，标签则是：动物、史前生物、自然景观、雪景、电影摄影、广角。
这样设计的好处显而易见：
- 快速筛选：当你想生成一个“具有电影感的动物视频”时，你可以通过组合
电影感和动物标签，快速找到所有相关示例。 - 灵感激发：浏览特定标签（如
微观世界、赛博朋克）下的所有提示词，可以为你提供该风格下丰富的构图、光影和细节描述思路。 - 理解模型偏好：通过统计高频出现的标签和描述方式，你可以潜移默化地学习到Sora模型更“擅长”理解和渲染哪些类型的场景与元素。
2.3 超越复制：提示词工程的“元学习”
这个项目的更深层目标，是帮助用户进行“提示词工程的元学习”。我们不仅要提供“鱼”（现成的提示词），更要揭示“渔”的方法。因此，仓库中专门整理了“如何制作提示词”的指南章节。这部分内容并非凭空想象，而是通过逆向工程所有官方示例，总结出的Sora所能理解和响应的关键描述维度。
这些维度包括：
- 摄影技术与设备：如“使用35毫米胶片拍摄”、“手机摄像头拍摄”。这直接决定了视频的质感基底。
- 视觉风格：如“电影感”、“3D数字渲染艺术风格”、“黑白色调”。这是赋予视频整体氛围的关键。
- 镜头语言与构图：如“景深”、“特写”、“广角镜头”、“低机位视角”。这指导了画面的叙事方式和视觉焦点。
- 光线与色彩：如“金色日落时分”、“霓虹灯温暖发光”、“高动态范围（HDR）”。这是营造情绪和真实感的灵魂。
- 后期与特效：如“稳定镜头”、“色彩校正”、“慢动作拍摄”。这提示了画面可以实现的特殊效果。
通过研究这些分类和具体词汇如何被组合进一个成功的提示词中，你可以逐渐掌握与Sora“有效沟通”的语法和词汇表，从而写出属于你自己的、高质量的原创提示词。
3. 深度解析：从官方示例中学到的核心提示技巧
仅仅罗列示例是不够的，我们需要拆解它们，看看OpenAI的演示中隐藏了哪些“高分密码”。以下是我在整理和分析数百条官方提示词后，总结出的几个核心技巧，这些技巧很可能构成了Sora提示词工程的基石。
3.1 细节密度：用“名词+形容词”的堆叠构建画面
Sora似乎对高密度的、具体的细节描述响应极佳。观察成功的提示词，它们很少使用抽象词汇，而是像绘画一样，一笔一笔地添加具体的视觉元素。
普通描述：“一个女人在街上走。”Sora高分描述：“一位穿着黑色皮夹克、红色长裙和黑色靴子的时尚女性，走在一条充满温暖发光霓虹灯和动态城市标志的东京街道上。她戴着太阳镜，涂着红色口红。街道潮湿反光，形成了彩色灯光的镜面效果。”
分析：
- 主体细化：不仅仅是“女人”，而是“时尚女性”，并详细描述了她的服装（皮夹克、红裙、黑靴）、配饰（黑包、太阳镜）和妆容（红唇）。
- 环境构建：不仅仅是“街”，而是“东京街道”，并强调了光线（温暖发光的霓虹灯）、动态元素（动画城市标志）和物理状态（潮湿反光的地面）。
- 氛围营造：通过“镜面效果”这样的物理现象描述，间接强调了场景的视觉丰富性。
实操心得：在构思提示词时，不妨在脑海中先“拍摄”一遍。主角是谁？穿什么？在哪里？天气如何？什么时间？光线从哪来？有什么标志性物体？把这些问题的答案，用具体的名词和形容词串联起来，画面的细节自然就丰满了。
3.2 镜头语言：像导演一样思考
Sora不仅理解“拍什么”，还深刻理解“怎么拍”。在提示词中明确指定镜头语言，是获得专业级视频画面的关键。
经典案例解析：
“低机位视角令人惊叹地捕捉到了这只毛茸茸的大型哺乳动物”– 这直接指定了摄像机的高度和构图意图，从而得到了极具视觉冲击力的仰视猛犸象镜头。“特写镜头”– 用于展示维多利亚凤冠鸽的羽毛细节和眼神。“无人机视角”– 用于展示阿马尔菲海岸教堂的宏伟全景和海岸线的壮丽。“镜头跟随在一辆白色复古SUV后面”– 这是一个非常电影化的运动镜头描述，得到了一个流畅的跟拍画面。
注意事项：镜头语言的描述需要符合物理常识和叙事逻辑。例如，在描述一个室内静物时，突然要求“无人机环绕镜头”可能会让模型产生困惑或生成不合理的画面。镜头语言应与场景内容和规模相匹配。
3.3 风格化指令：定义视频的“滤镜”与“基因”
这是将普通记录升华为艺术创作的核心。Sora能够理解并融合多种艺术风格和影像技术。
技术风格指令：
“电影风格，35毫米胶片拍摄，色彩鲜艳”– 这设定了整体的影像质感，类似于在后期中加载了一个电影感LUT（查找表）。“动画场景，3D且逼真的艺术风格，注重灯光和纹理”– 这明确要求了CGI渲染风格，而非实拍风格。“家用视频风格，使用手机摄像头拍摄”– 这指示模型模仿手机视频的镜头特性、动态范围和色彩科学，从而生成具有生活感和即时性的画面。
情感与氛围指令：
“画面的情绪是惊奇与好奇”– 这直接对画面中角色（小怪物）的表情和整体氛围提出了要求。“午后阳光与缕缕白云，远处高悬的太阳创造出温暖的光晕”– 通过描述光线状态来营造“温暖”、“宁静”的氛围。“营造出神奇而浪漫的感觉”– 这是一种更抽象的情绪指令，需要结合具体的场景（历史教堂、海岸线、夕阳）来实现。
我的经验是：风格化指令越早出现在提示词中越好，最好在开篇就定下基调。例如，“一部电影预告片，讲述了……”这样的开头，会立刻将模型的生成方向引导至具有节奏感、剪辑感和标题动画的预告片格式上。
3.4 逻辑连贯性与物理模拟
Sora最令人惊叹的能力之一，是对物理世界和逻辑关系的模拟。提示词可以主动利用这一点来创造合理且有趣的场景。
空间逻辑：
“一个玻璃球体内部有一个禅意花园。球体内有一个小矮人在耙动沙地创造图案。”– 这里清晰定义了“容器”（玻璃球）、“内容物”（禅意花园）和“活动主体”（小矮人）之间的嵌套与互动关系。“两艘海盗船在一杯咖啡中航行并互相战斗。”– 这设定了极端的尺度对比（宏观的海战与微观的咖啡杯），但模型需要处理船与液体（咖啡）之间合理的物理交互，如波浪。
时间与运动逻辑：
“几只巨型长毛猛犸象踏雪而来……它们行走时，长长的毛皮在风中轻轻飘动。”– 描述了连贯的动作（行走）以及动作带来的次级效果（毛发飘动）。“白色复古SUV在陡峭的土路上加速……轮胎扬起尘土……”– 描述了因果关系（加速导致扬尘）。
在编写涉及复杂互动或非寻常场景的提示词时，有意识地将物体间的空间关系、动作的因果关系描述清楚，能极大提高生成视频的逻辑合理性和动态逼真度。
4. 实战指南：手把手教你撰写第一个Sora级提示词
理论说得再多，不如亲手写一个。让我们以一个具体的创意为例，从头开始构建一个高质量的Sora提示词。假设我们想生成一个“未来赛博朋克城市中，一名侦探在雨夜调查案件的短片”。
4.1 第一步：确立核心主题与风格基调
首先，用一句话概括你的核心想法，并确定风格。这将是提示词的“中心思想”。
核心句：一部赛博朋克风格的电影短片片段，描绘雨夜中一名侦探在霓虹闪烁的都市里调查案件。
风格指令前置：“赛博朋克电影风格，霓虹美学，夜景，雨景。”（解释：一开始就定下视觉风格的基调，帮助模型锁定色彩、光影和整体氛围。）
4.2 第二步：构建场景与环境细节
接下来，像搭建舞台一样描述环境。从宏观到微观，从静态到动态。
- 宏观城市：
“巨大的未来主义都市，高楼林立，全息广告牌在潮湿的空气中闪烁，投射出蓝色、粉色和紫色的光芒。建筑表面覆盖着巨大的数字屏幕和日文、中文的霓虹招牌。” - 天气与时间：
“持续不断的冷雨落下，雨水在街道上汇聚成镜面般的水洼，反射着迷乱的霓虹灯光。时间是深夜，雾气弥漫。” - 具体街道：
“狭窄的后巷，堆放着废弃的电子元件和闪烁的故障灯箱。蒸汽从下水道格栅中缕缕升起。”
4.3 第三步：刻画人物与动作
然后，将主角放入这个环境，描述他的外貌、着装和动作。
- 人物外貌：
“主角是一名中年男性侦探，身穿一件磨损的棕色长风衣，领子竖起以遮挡雨水。他戴着一顶复古的软呢帽，脸上有胡茬，眼神锐利而疲惫。” - 人物动作：
“他小心翼翼地行走在昏暗的后巷中，手中拿着一个发着微光的全息投影仪，正在扫描地面寻找线索。他不时停下，蹲下身检查地上的痕迹，雨滴打在他的风衣和帽檐上。”
4.4 第四步：注入镜头语言与情绪
现在，告诉Sora你希望如何“拍摄”这个场景。
- 镜头运动：
“开场是一个缓慢的推轨镜头，跟随侦探的背影深入小巷。随后切换为手持摄影风格的特写镜头，聚焦在他检查线索的手部和全息投影仪显示的复杂数据流上。” - 构图与焦点：
“利用浅景深，将背景中模糊的霓虹光斑化为绚丽的光晕，突出前景中侦探专注的神情。画面中有强烈的明暗对比。” - 情绪氛围：
“整体氛围是孤独、悬疑且略带压抑的，背景音效是淅沥的雨声、远处的飞行器轰鸣和模糊的电子音乐。”
4.5 第五步：组合与优化
最后，将所有部分流畅地组合起来，形成一个完整的提示词。注意语句之间的衔接，可以适当使用逗号和分号，但避免过长的复杂从句。
完整提示词示例：
一部赛博朋克电影风格的短片片段。深夜，持续冷雨落在巨大的未来主义都市。狭窄的后巷里，霓虹招牌（蓝色、粉色、紫色）在全息广告牌和潮湿雾气中闪烁，光线在街道水洼上形成镜面反射。一名身穿磨损棕色长风衣、头戴软呢帽的中年男性侦探，正小心翼翼地行走。他手中拿着发光的全息投影仪，蹲下身扫描地面寻找线索。雨滴打在他的风衣和帽檐上。镜头以缓慢的推轨跟随他的背影开始，然后切换为手持风格的特写，聚焦于他专注的脸部和投影仪上流动的数据。浅景深将背景的霓虹化为模糊的光晕。整体氛围孤独、悬疑，具有强烈的明暗对比。优化技巧：
- 检查冗余：删除重复的形容词（例如，如果已经说了“霓虹闪烁”，后面可以不用再说“五彩斑斓”）。
- 强化动词：使用更生动的动词，如“投射出光芒”优于“有光芒”，“汇聚成水洼”优于“形成水洼”。
- 逻辑顺序：尽量按照“环境 -> 人物引入 -> 人物动作 -> 镜头描述”的顺序，这符合人类的观察和叙事逻辑。
- 长度控制：目前示例提示词多在100-200英文单词之间。过短可能信息不足，过长可能让模型难以抓住重点。我们的示例约150词，是一个安全的范围。
5. 高级应用：提示词的组合、迭代与风格迁移
掌握了基础写法后，我们可以玩一些更高级的技巧，让创意迸发出更多火花。
5.1 提示词组合与混搭
这是创造新颖概念的最快方法。将两个看似不相关的提示词元素进行组合。
案例学习：官方示例中有一个经典组合：“海盗船” + “咖啡杯” =“两艘海盗船在一杯咖啡中航行并互相战斗。”。这本质上是将“宏大海战场景”的风格和元素，迁移到了一个“微观静物场景”的载体中。
你可以尝试：
“文艺复兴时期油画风格”+“现代都市地铁站”= 一个用古典油画笔触描绘的现代通勤场景。“黏土定格动画质感”+“科幻太空歌剧”= 一场可爱又史诗的黏土外星人大战。“动物森友会游戏画风”+“诺兰式悬疑剧情”= 在温馨的卡通世界里上演一场烧脑谜案。
操作要点：组合时，要思考两者融合的“合理性”或“趣味性”在哪里。是视觉风格的融合，还是叙事概念的错位？明确这一点，并在提示词中点明，例如：“采用吉卜力工作室的动画风格，呈现一个《银翼杀手》般的赛博朋克城市。”
5.2 迭代优化：基于生成结果的反馈循环
AI生成很少能一次就达到完美。当你得到第一个结果后，迭代优化比重新创作更重要。
- 分析差距：生成的视频哪里让你满意？哪里与预期不符？是角色形象不对？色彩偏差？还是动作不自然？
- 定位关键词：找出导致偏差的可能描述。是某个形容词太模糊？（例如“帅气”不如“有着棱角分明的下颌线和深邃的灰蓝色眼睛”）还是缺少了某个约束条件？（例如没说明季节，导致植被状态不符）
- 微调提示词：
- 增加细节：对不满意的部分进行更具体的描述。
- 减少歧义：替换掉有多重含义的词汇。
- 调整权重：通过调整描述的顺序和篇幅，暗示模型哪些信息更重要。通常，靠前和更详细的描述会被赋予更高权重。
- 引入负面提示（如未来支持）：如果模型未来支持负面提示（即“不希望出现的内容”），你可以明确排除某些元素，例如“不要有现代汽车”、“不要出现文字标识”。
5.3 风格迁移与一致性挑战
如果你想用Sora生成一个系列短片或保持角色一致性，目前是一个挑战。因为Sora是扩散模型，每次生成都是独立的，没有“角色记忆”。
当前可行的应对策略：
- 极致详细的角色描述：为你的主角创建一个“角色卡”，包含其身高、体型、发型、发色、瞳色、面部特征、标志性服饰、配饰、习惯性动作等。每次生成时，都将这份详细的描述粘贴进提示词。
- 固定场景与镜头：如果故事发生在一个固定地点（如侦探的事务所），可以详细描述这个场景的每一个细节。在不同片段中，使用相同的场景描述，有助于获得视觉上连贯的背景。
- 利用视频到视频编辑：如果Sora未来开放视频输入和编辑功能，你可以先生成一个基础镜头，然后通过文本指令让其在此基础上进行特定修改（如“让角色转身”、“改变角色的服装为红色”），这可能是保持一致性的更有效途径。
注意：目前Sora的提示词主要控制单镜头（shot）的内容。对于包含复杂剪辑、转场和多角度镜头的完整“短片”，可能需要通过生成多个独立镜头后再进行后期剪辑合成来实现。在提示词中描述“电影预告片”风格，更多是获得了一种具有节奏感和标题动画的“包装形式”，而非生成了一个已剪辑好的成片。
6. 社区资源、工具与未来展望
SoraEase项目不仅仅是一个提示词库。我们的愿景是围绕Sora构建一个完整的开发者与创作者工具生态。除了维护这个核心的提示词灵感库，我们也在开发和整合其他工具。
- 开发者工具：我们正在探索如何通过API（当Sora开放后）或中间件，将Sora的视频生成能力更便捷地集成到第三方应用中，例如自动生成商品短视频、为游戏创建动态背景等。
- 提示词优化工具：计划开发基于Web的交互式提示词构建器，通过可视化选择风格、主题、镜头等元素，辅助用户生成结构良好、细节丰富的提示词。
- 社区与交流：我们建立了微信社区（添加nsddd_top备注
sora加入），汇聚了众多AI视频爱好者、创作者和开发者。在这里，你可以获取关于Sora的最新动态、技术解读，分享自己的生成作品，讨论提示词技巧，甚至找到项目合作的伙伴。
关于未来：Sora所代表的文生视频模型，其发展速度可能会超乎我们想象。提示词工程（Prompt Engineering）的重要性将与日俱增，甚至可能衍生出“AI视频导演”这样的新角色。这个仓库会持续追踪OpenAI的官方更新，不断补充新的示例和研究成果。同时，我们也鼓励社区成员贡献自己探索出的有效提示词模式或分析心得。
技术的最终目的是赋能创作。无论你是想制作个人短片的概念预览，为游戏开发快速生成素材，还是探索全新的视觉艺术形式，掌握与AI协作的语言——即撰写高质量提示词的能力——都将成为你的核心优势。希望SoraEase/sora-prompt这个项目能成为你探索这片新大陆时，一份不断更新的实用地图和灵感源泉。记住，最好的提示词，永远源于你对想表达的世界最细致、最热情的观察与想象。
