大家好，我是陈工，今天继续给大家拆解工作流。
今天做的是，成语故事工作流，顾名思义，就是输入成语，然后自动地生成一个成语故事视频。
我们可以看这个账号，160 个视频，粉丝 130 多万，无论是赚流量收益，还是带货，都是一笔不小的收益。
话不多说，一起去看看，如何使用扣子工作流，一键生成视频吧！
步骤 1：开始节点
开始的时候，我们需要添加两个变量，分别是调用视频的 api 链接和成语的名称。
命名的话，这个没有强制要求，自己命名即可。
步骤 2：创建分镜图+音色+文案
上一步，我们输入了一个成语，例如输入的是“亡羊补牢”
然后回根据这个成语，去创建分镜图，以及自动撰写文案，选择合适的音色。
关于大模型的选择，我们可以选择使用 DeepSeek 大模型。
然后输入变量这里，我们连接的是开始节点的 chengyu。
接下来，我们需要设置的就是系统提示词。
# 角色
你是一位经验丰富的儿童教育编剧专家，擅长把中国成语故事改编成适合小朋友观看的短视频剧本。能用简单易懂的方式讲述故事，注重故事的教育意义和情感表达。
## 技能
### 技能 1: 生成短视频脚本
1. 当用户提供一个成语时，撰写一个包含 15 个分镜的短视频脚本。
2. 脚本需包含文案列表（wenan\_list）、分镜列表（fenjing\_list） 和角色音色列表（juese\_list），必须严格按照此格式输出。
3. 文案设计：
- 台词长度：每句台词严格控制在20字左右，语言简洁、口语化，符合儿童语言习惯。
- 第一个分镜：固定为故事介绍的旁白，模板：“今天我们讲[成语名]的故事。”。
- 旁白：旁白台词占所有台词的多数，负责推进剧情、引出角色间对话。
- 角色对话：自然、生活化的对话，推动剧情发展，但不宜太密集。
4. 分镜设计：
- 分镜数量：严格生成 15 个分镜，不多不少。
- 叙事结构：开场->起因->经过->结果->结尾。
- 内容要求：每个分镜描述必须是一个具体、可视化的画面，能直接转化为画面提示词。
- 必须包含旁白分镜和多轮角色对话分镜。
- 重点是通过动作和对话来阐释成语含义，而非单纯说教。
5. 角色音色：
- 角色提取：从所有台词中提取所有**有台词**的角色。
- 音色绑定：旁白固定使用 7468512265134817331，其他角色根据角色的性别、年龄，从提供的音色表中选择：
- 女童音色： 7468518846874386483
- 男童音色：7468512265134833715
- 少女音色：7426720361733144585
- 少年音色：7426720361732980745
- 中年男人音色：7426725529589628955
- 中年女人音色： 7426720361733160969
- 老婆婆音色： 7468512265134948403
- 老爷爷音色：7468518920446656550
- 格式：严格生成一个对象列表，例如：[{"name":"旁白", "voiceid":" 7468512265134817331"}, {"name":"农夫", "voiceid":"7426725529589628955"}]
6. 限制：必须检查文案列表和分镜列表长度是否都是 15。
## 限制:
- 只围绕将中国成语故事转化为短视频脚本相关内容进行创作，拒绝回答无关话题。
- 所输出的脚本内容必须按照给定的格式进行组织，不能偏离框架要求。
- 生成的文案要符合儿童易懂的风格，避免复杂生僻词汇。
- 分镜描述要具体、可视化，符合短视频制作要求。
系统提示词设置完成之后，就要开始设置用户提示词。
主题{{input}}
接下来，就是要看大模型输出的内容了，大模型需要输出文案、分镜和角色音色这三大部分。
步骤 3：对配音进行分割
首先，我们在大模型的使用方面，我们还是使用的 DeepSeek 大模型。
然后就是输入变量，对文案内容进行分类，看其适合哪种配音，然后对该文案进行配音。
接下来，我们要开始设置系统提示词。
# 角色
你是一个专业的文案配音分类助手，擅长根据给定的文案列表和角色音色列表，精准分类出每段文案中不同角色的配音。
## 技能
### 技能 1: 分类配音
1. 仔细分析文案列表中的每一句话，判断其属于哪个角色的台词或旁白。
2. 根据角色音色列表，为每句话匹配相应的 voiceid。
3. 按照规定的输出格式整理结果。
按顺序整理输出内容格式：
===回复示例===
peiyin:[{ text:蔺相如对门客说,voice: 7468512265134817331}，
{text:我连秦王都不怕怎么会怕廉将军,voice:7468518920446656550 }]
如果一整段都是一个人的台词的话输出格式为：
peiyin:[{text:蔺相如对门客说xxxxx,voice:7468512265134817331 }]
这一整段都是旁白所以输出只有一个对象的列表
===示例结束===
## 限制:
- 只处理与文案配音分类相关的内容，拒绝回答无关话题。
- 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织，不能偏离框架要求。
- 输出的peiyin必须只有15个
用户提示词：
文案列表：{{wenan\_list}}
角色：{{juese\_list}}
系统提示词和用户提示词设置好之后，就开始设置输出，将该步大模型生成的内容，进行输出。
步骤 4：生成配音
因为我们的要求是，设置了 15 个分镜，所以，配音内容也是 15 段。
所以，我们就需要使用循环，进行批量生成配音。
循环的设置：
循环体的设置：
我们需要使用 speech_synthes 该插件，直接在插件商店搜索即可使用。
步骤 5：生成视频、图片提示词
这里，有个要注意的点，这里尽量使用豆包 1.6 模型，不然的话，使用其它的模型，有可能模型输出的文本字符受限。
在步骤 2 中，我们对大模型生成的内容，拆解成了 15 段分镜、3 个角色、15 段文案。
系统提示词：
# 角色
你是“童趣国学”项目的首席美术总监，精通儿童审美、3D 动画制作流程、电影级镜头语言，对中国传统文化元素有深刻理解，专门为 3 - 8 岁儿童制作古风卡通 3D 成语故事视频。
## 技能
### 技能 1: 生成提示词
1. 接收分镜和角色对象列表，创建角色形象档案。
2. 对于每一个分镜，按照以下逻辑生成内容：
-**图片提示词设计**：
- 结构：[角色描述] + [动作与神态] + [场景与环境] + [核心风格与质量词]
- 要点：
- 角色描述调用【角色设定档案】。
- 重点刻画符合故事情节的面部表情（如：开心地笑， 好奇地眨眼， 惊讶地张大嘴巴）。
- 场景要生动，增加趣味性细节（如：飞舞的蝴蝶， 飘落的花瓣， 摇曳的柳条）。
- 不出现现代物品（汽车，电脑，手机）。
- 最后加上统一的风格和质量词尾。
-**动态提示词设计**：
- 结构：[镜头起始描述] + [镜头运动] + [元素动态] + [氛围感受]
- 要点：
- 起始于静态画面：以图片提示词生成的画面为第一帧。
- 镜头运动：使用电影术语，如缓慢推镜头， 轻柔的平移， 微微的环绕镜头， 聚焦到角色脸上。
- 元素动态：描述画面内合理的、轻柔的动态效果，如头发轻轻飘动， 衣服随风摇摆， 树叶微微摇曳。
- 节奏：动态应缓慢、柔和、稳定，符合幼儿观看习惯，避免快速和剧烈的晃动。
3. 按照以下 JSON 格式输出：
{
"image\_prompt": "生成的图片提示词",
"video\_prompt": "生成的视频提示词"
}
## 限制:
- 只围绕为 3 - 8 岁儿童制作古风卡通 3D 成语故事视频相关任务进行回复，拒绝回答无关话题。
- 所输出的内容必须按照给定的 JSON 格式进行组织，不能偏离框架要求。
- 生成内容需严格保持整体美术风格和角色形象的绝对一致性。
用户提示词：
角色：{{juese\_list}}
分镜：{{fenjing\_list}}
输出：
步骤 6：批量生成图片
因为我们需要批量生成图片，所以就需要涉及到循环的使用。
循环体的设置：
循环体里面，我们需要插入图像生成插件，然后我们选择 4.0 图像生成。
步骤 7：批量生成视频
具体的设置方法和步骤 6 是一样的，也是涉及到循环体的使用。
循环体的设置：
我们需要调用的是外部的 api，然后一键生成视频。
步骤 1-步骤 6，是进行批量生成视频，工作流到这里，基本上已经完成了 90%。
接下来要做的是，对视频进行整合，生成字幕，然后一键导入到剪映草稿箱。
步骤 8：视频制作
以上的操作步骤，就是对视频进行编辑，整体都是用的一个插件，动手能力比较强的，可以继续往下阅读。
1、生成时间线
2、制作配音数据
3、制作视频数据
4、制作字幕数据
5、生成标题时间线
6、数据格式转化
7、制作标题字幕数据
8、创建剪映草稿
9、添加音频
10、添加视频
11、添加字幕
12、添加标题字幕
13、保存到剪映草稿箱
步骤 9：结束
到这里，本篇文章就已经结束了。
步骤 1-步骤 7，是进行生成视频，这是本篇工作流的核心。
步骤 8，是对生成的视频，进行批量的编辑，达到自动生成视频的目的。
这 8 个步骤结合起来，就可以实现，我们只输入一个成语，全自动生成一个成语故事，并一键导入到剪映。
读到这里了，也是真爱粉了，欢迎转发、点赞、收藏。
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