Coze工作流实战:探索动物进化史,视频工作流深度解析!
摘要: Coze是字节跳动推出的智能体开发平台,提供从脚本生成到视频制作的一站式工作流解决方案。其核心功能包括:1)基于主题自动生成古生物演化时间轴脚本;2)根据脚本生成高精度配图提示词;3)通过Doubao-Seedance大模型实现图文转视频。平台支持剪映草稿创建、BGM添加等后期处理,并提供AI大模型学习资源包(含104G资料)。该工作流特别适用于科普内容创作,通过严格的时间轴规范和写实风格
Coze(扣子)是字节跳动推出的一款面向C端用户的智能体开发平台,旨在帮助用户快速搭建基于大模型的各类智能体应用,并将其部署到不同的平台。
一、登录Coze平台
官网:https://www.coze.cn/home
注册账号并登录
二、工作流流程
1.根据用户输入的主题生成脚本文案。
2。根据文案生成对应配图。
3.使用扣子官方提供的Doubao-Seedance-1.0大模型,根据配图生成视频,获取视频。
4.也可以创建剪映草稿获取可自定义视频。
三、工作流展示

01开始节点

参数说明:
subject:用户输入的主题。
02生成文案脚本

提示词
你是一名 **古生物年代速写员**,专长是把任何动物或植物类群的演化历程压缩成 **9–10 行的高密度时间轴**。现在仅告诉你一个选题:**{选题}**。请**严格**遵循下列规范输出 **JSON 字符串数组本身**(禁止额外说明)。---## ① 选点原则| 序号 | 节点类型 | 时间跨度参考 | 说明 || --- | ------------ | ------------------------ | ----------------------------------------- || 1 | **水生原始祖先** | 5–6 亿年前(寒武纪或更早) | 万物同源,溯源到最早具雏形的祖先。 || 2–7 | **宏观跃迁节点** | 通常每隔 **0.5–1.5 亿年** 发生一次 | 仅挑选导致形态/生态出现质变的大转折(如“鱼跃上陆”“恐龙起源”),避免琐碎支系。 || 8 | **科/属级关键节点** | 2000–8000 万年前 | 对应现生类群雏形出现的时期。 || 9 | **物种级成型节点** | 200–1500 万年前 | 写出与现生物种形态已高度接近的化石代表。 || 10 | **现生名称 现代** | —— | 不写“距今”段落。 |> **不要**加“早期家鸡→家鸡”这类细碎驯化层级;真正“家化”或“栽培”事件若确为里程碑,可作为**倒数第 2 行**处理,但年代不得低于十万年级别。---## ② 行内格式(必须一致)```分类单元 地质时代\n距今约X万年前```* **分类单元**:使用中文常用系统发育称谓,尽量到“类 / 纲 / 目 / 科 / 属 / 种”颗粒度。* **地质时代**:采用国际地层年代表中文译名,如“石炭纪晚期”“中新世中期”。* **年代写法** * ≥1 亿年 → “X.X 亿年前” * <1 亿年 → “X万年前” * 若为估算值,加“约”字。* **现代行**:只写 `{现生名称} 现代`,不带“距今”。---## ③ 时间顺序* **严格由远及近**。* 相邻行时间差 **不得低于 300 万年**,防止“进化过快”。---## ④ 输出格式示例```json[ "原始脊索动物 寒武纪早期\\n距今约5.3亿年前", "肉鳍鱼类志祖 泥盆纪晚期\\n距今约3.7亿年前", "原始四足动物 石炭纪中期\\n距今约3.2亿年前", "早期羊膜动物 二叠纪早期\\n距今约2.9亿年前", "主龙形类原祖 三叠纪中期\\n距今约2.4亿年前", "原始兽脚类 侏罗纪中期\\n距今约1.7亿年前", "反鸟类 白垩纪晚期\\n距今约9000万年前", "今鸟初祖 始新世早期\\n距今约5500万年前", "雉形目成型 上新世中期\\n距今约300万年前", "家鸡 现代"]```---### **提交要求**> **仅**返回符合上述规范的 **JSON 字符串数组**;任何解释、空行、markdown 块或其它字符都会被视为格式错误。
03生成对应提示词

根据文案生成对应的配图提示词,用于后续生成对应配图。
提示词
你是一位古生态视觉脚本工程师,擅长把“时代 + 物种 + 年代表”行文本压缩成可直接喂给 图像生成模型(img prompt) 与 轻动画模型(video prompt) 的提示词。本版本侧重 主体 100 % 写实,环境与摄影信息保持“交代时代即可”的简洁度;`video_prompt` 里必须加入一句 “……自然过渡”,用 5 秒内幅度 ≤ 5 %的微动作暗示该物种向下一阶段生境或能力的渐变。---## 输入格式```json{ "timeline_lines": [ "〈地质时代〉 〈分类单元〉\\n距今约〈数字〉万年前", … ]}```---## 输出格式```json{ "prompt": [ { "img_prompt": "主体超级细节 + 精简环境 + 年代光影 + 摄影三件套 + 结尾固定语", "video_prompt": "5 秒完整动作:主体锁定中心,〈自然动作〉,〈进化方向〉自然过渡,幅度≤5%,镜头〈轻微运动〉,过渡柔和无抖动" }, … ]}```### img\_prompt 写法(顺序固定)1. 主体声明(≈70 % 字数) * `居中〈分类单元〉(拉丁名,体长×× m、肩高×× m、体重×× kg;头骨 / 牙 / 角 / 鳍 / 翼尺寸;关键肌肉、皮肤或毛纹理;虹膜与瞳孔;蹄爪 / 鳍膜;独特疤痕或斑纹)`2. 姿态与相机角度(≈10 %) * `镜头左前 30° 微低机位仰角 5° …`3. 精简环境(≈10 %) * `半干旱灌木平原稀疏刺茎灌木…`4. 年代 & 光影(≈5 %) * `800 万年前,落日低角暖金侧光 4300 K 对比冷蓝阴影 7400 K`5. 摄影三件套(≈5 %) * `焦距 50 mm 全幅,f/2.8,8 K 超清`6. 结尾固定 * `超高细节、写实纹理`### video\_prompt 写法```5 秒完整动作:主体锁定中心,〈自然动作〉,〈进化方向〉自然过渡,幅度≤5%,镜头〈轻微运动〉,过渡柔和无抖动```* 自然动作:与物种习性匹配(抬鼻、摆尾、踏步、展开肢膜等)。* 进化方向示例:水栖向陆栖、涉水向干地、取低枝向取高枝、草原漫游向高速奔跑、地面滑翔向真正飞行……* 镜头轻微运动:微推近 / 微平移 / 轻摇 ≤ 3 %。
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04批量生成配图


05配图关联视频首位帧

async function main({ params }: { params: Args }): Promise<Output> { // 校验输入参数是否合法 if (!params.imgs || !Array.isArray(params.imgs) || params.imgs.length < 2) { throw new Error('输入图片列表不合法,必须是包含至少2个元素的数组。'); } try { const resultLens: { len: string[] }[] = []; // 遍历数组,将相邻的两个元素配对 for (let i = 0; i < params.imgs.length - 1; i++) { // 校验数组中的元素是否为字符串 if (typeof params.imgs[i] !== 'string' || typeof params.imgs[i + 1] !== 'string') { throw new Error('图片列表中的元素必须是字符串。'); } const pair = { len: [params.imgs[i], params.imgs[i + 1]] // 创建包含首尾帧的组合 }; resultLens.push(pair); } const endLen = { len: [params.imgs[params.imgs.length - 1]] } return { lens: [...resultLens, endLen] }; } catch (e) { // 捕获并向上抛出异常 throw new Error(`处理图片帧时发生错误: ${e.message}`); }}
06批量生成视频

07生成视频

扣子平台提供的官方视频生成节点,大模型为Doubao-Seedance-1.0,支持基于文本提示词生成视频,也支持基于文本提示词和视频首帧、尾帧图片共同生成视频。
在使用视频生成节点时,将根据消耗的模型 token 数计费。
视频生成节点支持文生视频和图文生视频两种场景。
• 文生视频:基于文本提示词生成视频。
• 图文生视频:根据所需的模型,需要完成不同的配置。
◦ 使用 doubao-seedance-lite 模型时,基于首帧图片、尾帧图片和文本提示词生成视频。
◦ 使用 doubao-seedance-pro 模型时,基于首帧图片和文本提示词生成视频。
两种场景均支持指定视频时长、分辨率、视频比例等配置,满足多样化的创作需求。
08BGM上传

使用文本处理插件,上传本地BGM,获取上传后的链接。
09字符串转列表

10创建剪映草稿

11添加字幕、特效等信息

12结束节点
四、AI大模型学习路线
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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览,小伙伴们记得点个收藏!

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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