Bernini-R 图生视频

这是一款基于 Bernini-R + 单张源图片 + BerniniPromptEnhancer + BerniniConditioning + 双阶段视频采样 的图生视频应用。用户上传一张图片，再输入一句简单的视频描述，系统会自动将任务改写成适合 Bernini-R 的视频提示词，并围绕这张图片生成一段动态视频。

它和普通文生视频的区别是：图像是视觉起点，文本是动作和剧情指令。
源图片负责锁定人物、场景、构图、画面风格和初始状态；提示词负责告诉模型接下来发生什么，比如人物表情变化、镜头运动、背景事件、动作反应、场景氛围和动态节奏。这样比纯文生视频更容易保持画面主体明确，也更适合做短视频镜头、封面动态图和角色动态演绎。

当前默认案例是一个很适合展示模型动态能力的场景：赛道边的女性拿着相机，看到 F1 赛车和黑色卡车激烈竞速，车辆高速掠过、烟雾扬起，人物表情从正常变成强烈惊讶。
这个案例能体现 Bernini-R 图生视频的几个关键能力：人物表情变化、赛道环境动态、车辆高速运动、烟雾动效、前后景关系和镜头冲击感。

这条流的核心优势是 “一张图 + 一句动作描述 → 生成完整动态镜头”。
用户不需要准备原始视频，也不需要准备多张参考图，只要有一张图，就可以把静态图片扩展成带有动作、情绪和场景事件的视频。它非常适合做 AI 短视频素材、角色反应视频、产品动态展示、剧情分镜、电影感镜头、赛博/奇幻/写实场景动效、小红书封面视频、B站动态封面和 RunningHub 小白图生视频应用。

使用时建议重点控制三项：输入图片决定视觉基础，图生视频提示词决定动作剧情，视频帧数决定成片时长。
如果想要结果更稳，提示词应明确写：保持人物身份一致、保持原图构图、动作不要过大、背景稳定、镜头运动缓慢或明确、不要新增无关主体、不要出现文字水印。如果想要更强的动态效果，可以写清楚事件变化，例如“车辆从右侧高速掠过”“头发和衣服被风吹动”“人物先愣住再睁大眼睛”。

发布成 RunningHub 应用时，前台建议做成极简结构：上传图片 + 填写视频描述 + 设置视频长度 + 输出视频。采样步数和分段采样切点建议后台固定，避免用户误调导致画面漂移、人物变形或视频闪烁。

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