从「抄作业」到 AI 自动生成视频的完整方法论

很多创作者在做视频号时都会遇到同一个问题： 为什么看起来很努力，却始终没有稳定的高播放？

原因往往不在执行力，而在起点就错了—— 从“原创灵感”开始，而不是从“成功案例”开始。

事实证明，当前阶段最容易跑通的方式不是凭空创作，而是：

先抄作业，再用 AI 把成功经验规模化复制。

下面是一套已经被反复验证、且非常适合短视频平台的完整方法。

一、核心思路：不是抄内容，而是抄「爆款结构」

这里的“抄作业”并不是搬运视频，而是反向工程爆款：

• 不关心某条视频讲了什么
• 只关心它 为什么能火
• 把“感觉”拆成可复用的结构

整个流程可以拆成四个关键词：

采样 → 归纳 → 再创作 → 自动生成

二、为什么这个方法能跑通？

1️⃣ 爆款不是偶然，而是可重复的结构结果

绝大多数高播放视频，并不是随机出现的，而是满足了以下条件：

• 前几秒有强烈视觉或行为异常
• 中段存在明确冲突或失控
• 结尾有情绪释放或反转
• 风格高度统一，利于算法识别

单个视频看不出规律，但同一 channel 的 Top 视频几乎一定有共性。

2️⃣ 从 YouTube 入手，是最稳妥的起点

YouTube 的优势在于：

• 样本量大
• 数据透明
• 爆款生命周期长

选择一个已经跑通的 YouTube channel，本质是在复用：

• 已验证的受众偏好
• 已适配的平台算法
• 已成熟的内容节奏

3️⃣ NotebookLM 的价值：把隐性经验变成显性规则

NotebookLM 的核心作用并不是“写文案”，而是：

从多个成功样本中，提炼共性模式。

例如：

• 开头平均在第几秒出现刺激点
• 冲突是否围绕“规则 / 强迫 / 对抗”
• 情绪是逐步升级还是瞬间爆发
• 是否存在固定角色关系（支配 / 反抗）

这一步完成后，爆款不再是“感觉”，而是结构模板。

4️⃣ 文本转视频，是 AI 当前最成熟的短视频应用场景

当前 AI 在短视频领域的优势集中在：

• 夸张动作
• 强对比画面
• 明确情绪
• 简单故事线

当“创意结构”已经由 NotebookLM 给出， AI 更适合承担的是从创意到画面的执行过程。

三、完整可执行流程（SOP）

Step 1：查找 YouTube 火爆 Channel

筛选标准：

• 同一类型内容
• 至少 3–5 条百万播放
• 风格高度统一

Step 2：选取 Top 10 爆款视频

重点关注：

• 播放量
• 明显被算法推荐的迹象
• 评论区情绪密度

Step 3：将视频链接输入 NotebookLM 分析

分析重点放在结构层面：

• 前 3 秒发生了什么
• 冲突第一次出现的时间点
• 情绪如何被放大
• 是否存在“规则被打破”的瞬间

最终得到的是一个可复用的爆款结构模型。

Step 4：让 NotebookLM 生成“类似结构”的新创意

在结构不变的前提下，替换：

• 场景
• 道具
• 主题设定

NotebookLM 在这一阶段输出的，是已经符合爆款结构的新视频创意。

四、演示案例：厨房灾难——机器“闹鬼”事件

根据前述步骤，选择一个由 NotebookLM 生成的视频创意，用于展示从创意到视频生成的全过程。

创意名称

厨房灾难：机器“闹鬼”事件（The Haunted Mixer Prank）

创意概念

在制作节日甜点的过程中，人为制造厨房设备故障，形成短暂混乱，再用反转完成喜剧闭环。

核心情节点

• 设备失控
• 人物恐慌
• 荒诞解释
• 快速反转恢复秩序

五、让 AI 根据该创意生成文本转视频 Prompt

在演示中，并不直接人工编写提示词，而是：

将该创意输入给视频生成模型或多模态 AI，要求其根据创意自动生成文本转视频 Prompt。

并对 AI 提出明确约束：

• 视频总时长：20 秒
• 镜头数量：4 个
• 每个镜头 1 个核心事件
• 强调视觉、动作和情绪变化

🎬 AI 生成的 Text-to-Video Prompt（20 秒）

A 20-second comedic kitchen prank video.

Scene 1 (0–4s):
Bright home kitchen.
A cheerful female character is happily making holiday desserts.
She overloads a stand mixer with too many ingredients.
The mixer begins shaking violently.

Scene 2 (4–9s):
The mixer malfunctions.
Smoke rises dramatically.
Ingredients splatter everywhere.
The character panics, shouting:
“Unplug it! Unplug it now!”

Scene 3 (9–14s):
The mixer stops.
Close-up of the burnt mixer head.
She stares at it and asks nervously:
“Did I summon a ghost?”

Scene 4 (14–20s):
Comedic reversal.
She pulls out a brand-new mixer.
Smiles calmly and continues cooking as if nothing happened.
Bright, cheerful ending.

Style:
Fast-paced, exaggerated comedy.
Strong facial expressions.
Short-form video style.
No subtitles, no text overlays, no watermarks.

然后选一个文本转视频的模型将提示词输入。

六、为什么这个演示案例具有代表性？

• 创意来源于结构分析，而非灵感碰运气
• Prompt 由 AI 基于创意自动生成
• 冲突、节奏、反转完整可复用
• 非常适合短视频平台算法偏好

这说明： 当结构正确时，AI 的执行能力已经足够支撑内容生产。

七、结语：内容创作正在进入「工程化时代」

当内容生产开始遵循：

• 用数据筛选方向
• 用模型总结结构
• 用 AI 生成与执行
• 用批量测试验证结果

创作就不再是玄学，而是一套可以被复用和放大的系统。

在这个体系中，“抄作业”不是捷径，而是最低成本、最高成功率的起点。 当结构被掌握，所谓的“原创”，自然会不断出现。