大家好，我是大白，致力于借助AI智能体实现AI高效变现的创业者和自媒体人。

作为历史迷的我，经常在抖音上刷到帝王将相的一生这类视频。它们以编年体的形式，将历史人物的一生娓娓道来，通过关键事件的精彩呈现，让你不知不觉就沉浸其中，一口气看完他们波澜壮阔的人生历程。

这类视频的点赞量相当的高，如下图，该作者好几个视频都超15w的赞，评论近1w条。这个数据简直抓住了流量的密码。

接下来我用工作流来生成这类视频。先上生成的视频效果：

需求分析

要拆解工作流我们需要分为两大步骤：

1.梳理视频构成： 这一步是肉眼感知工作流的构成，看一下视频的总体构成有哪些要素。主要包含了标题、字幕、背景音乐、开场音乐、视频这5个部分。

2.捋顺工作流实现思路： 这一步需要理顺基于Coze实现工作流需要哪些步骤。

下面给出用户输入、工作流的实现步骤。

用户输入

历史人物的名称

工作流步骤

1. 定义用户输入

2. 生成历史人物一生的关键事件

3. 根据文案生成绘画提示词

4. 批量生成图片

5. 生成尾帧图片

6. 生成视频提示词

7. 批量生成视频

8. 计算视频的时间线

9. 设置视频、标题、字幕的时间线数据

10. 制作开场音乐、背景音乐数据

11. 将这些素材添加到剪映草稿

12. 返回视频地址

工作流拆解

整体工作流如下图，还是按照惯例带大家拆解一下工作流的核心节点：

第一步，定义用户输入

开始节点定义一个参数input，表示历史人物的名称，王侯将相，科学家都可以。

第二步，生成历史人物一生的关键事件（大模型）

大模型节点根据开始节点输入的历史人物名称，使用编年体的形式生成历史人物的一生。在系统提示词里指定了需要描述历史人物从出生->儿童时期->少年->成年->老年->逝世,各阶段的重要事件。

第三步，根据文案生成绘画提示词(大模型)

大模型节点根据上一步的文案生成绘画提示词。注意，这步和上一步的大模型都选用豆包.1.6.自动深度思考.多模态模型。在它的输出中自带推理内容。它的推理逻辑能力比豆包1.5模型要强，而且处理的上下文窗口也可以达到256K。

第四步，批量生成图片

使用批处理节点根据绘画提示词来生成图片。批处理节点并发数按照经验值选择2或3。填写多了，容易报错。

在批处理体里，使用【图像生成】节点来生成图片。这里为了能保证图片能成功生成，我优化了一下，采用重试机制。如果第一次生成失败，用选择器判断一下；优化之前的绘画提示词，再调用【图像生成】节点来生成图片。最后通过【变量聚合】节点来整合2次生成的图片，选择其中一个。

第五步，生成尾帧图片

想让视频过渡更自然，记得把当前片段的最后一帧图片，设置为下一个片段的画面。在代码节点里非常方便地帮我们实现了这个功能。

第六步，生成视频提示词

使用批处理节点，根据绘画提示词和尾帧图片的提示词，来生成丝滑转场，一镜到底的动态视频提示词。在提示词里提供了3个案例让大模型学习如何一镜到底。

第七步，批量生成视频

使用批处理节点来批量生成视频。这里参数分别是：首帧图片列表，尾帧图片列表和上一步的动态视频描述词。

第八步，计算视频的时间线

准备好了视频素材，接着要计算时间线。这里每个视频显示5秒，所以整个视频时长是视频个数*5s。并且在代码节点里也计算了每个视频的时间线。

第九步，设置视频、标题、字幕的时间线数据

下面截图是制作视频数据，标题和字幕的时间线数据也类似。

第十步，制作开场音乐、背景音乐数据

1）先将开场音乐和背景音乐列表化 ；因为后面用到这个变量需要列表格式，字符串格式会报错；

2）调用剪映小助手的audio_infos 来制作音频方面的时间线数据。

第十一步，将这些素材添加到剪映草稿

创建剪映草稿；将前两步生成的带有时间线的音频，图片，标题，字幕，开场音效和背景音乐这些素材，添加到剪映草稿里。这一步需要设置字幕和标题在剪映中的字体，字号，位置坐标等属性。

第十二步，返回视频地址

最后将视频合成的地址返回。这里的地址是剪映草稿id。

把生成后的草稿ID拷贝到下面的剪映小助手工具，点击创建剪映草稿，等待草稿下载完成。打开剪映工具，首页看到的一个黑乎乎的草稿就是新生成的视频啦~

总结

上述就是整个工作流的主要流程，整个工作流涉及到几十个节点，流程相对复杂，动手能力强的读者可以根据以上思路研究一下。

需要这个工作流的提示词，可以【点赞+收藏】后，关注主页加博主，备注【历史AI】，我把学习资料分享给你。

本期的内容就到这里了，感谢你的耐心。

如果你有智能体定制，合作，智能体变现等需求，也可以找我。

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