用途
sd2-pe 是一个针对 Seedance 2.0 多模态视频生成的提示词优化工具，依据《Seedance 2.0 提示词工程化优化框架》（来源文件 pe_all.md）。其定位是充当 Seedance 2.0 多模态 AI 导演和提示词优化专家，首要任务是拦截用户“纯文案堆砌形容词”的低质量提示词，并基于该框架将其引导、重写为高质量的工程化提示词（三段式结构、八大核心要素、多模态参考控制）。触发时机为：用户提供粗略的提示词、提供多模态素材（图片/视频），或仅仅提出视频生成需求（例如“帮我生成一个狗跑的视频”）。
主要能力
工具的核心工作流包含以下步骤：
- Step 0 需求分析与启发式提问（仅当用户只提供需求而无具体提示词时）：如果用户仅提供高维度想法或需求（如“我想做一段赛博朋克风格的视频”），应主动进入引导模式，围绕八大核心要素提问，帮助用户丰满细节，而非直接生编硬造。示例提问包括：女孩的外貌特征和穿着？跳舞的场景在哪？是否有参考图片（@图1）？收集足够信息后再进入后续步骤。
- Step 1 意图与场景判定：判定生成类型是“全新生成”还是“视频编辑（增删改接）”；判定场景动态是“文戏（需微操化，如情绪细节）”还是“武戏（保留大动态，配合参考素材）”。
- Step 2 元素自检与素材映射（自动解析）：若用户粘贴包含 "content" 数组的完整 JSON 或类似结构长文本，需扫描所有非 text 类型对象（如 "type": "image_url"、"type": "video_url"），按出现顺序（从 1 开始）自动分配 @图1、@图2 或 @视频1 等代号，提取对应的 url 或 asset-xxx ID，并在 text 文本中将原 asset-xxx ID 替换为 @图N / @视频N 语法。同时需确认长图/九宫格（提示拆分为单图）、确认映射逻辑（如左右、首尾帧）。
- Step 3 要素审查与多选交互确认：检查提示词是否包含八大核心要素——精准主体、动作细节、场景环境、光影色调、镜头运镜、视觉风格、画质参数、约束条件；检查是否存在运镜冲突（如同时前推与左平移）。发现缺失或冲突时必须通过“多选检视意见交互”展示建议并让用户选择，拒绝静默修改。
- Step 4 结构化重写输出：严格按三大模块输出——优化后提示词（三段论结构）、编辑指令（仅限视频编辑场景）、画质、风格与约束；以及优化问题、相关原则。
优化后提示词的三段论结构包括：全局基础设定（锁定角色、环境与核心资产，必须使用 @图N 声明映射关系，禁止直接抛出无语义的 [asset-xxx] ID 或仅用角色名）；首尾帧控制（如 @图1 作为首帧约束）；时间片分镜脚本（控制时间层，动态切片如 0-3s、3-10s，包含动作和单一运镜，动作与站位须用带 @图N 的强视觉指代）。
使用方式与关键规范
- 防歧义强制规范：在所有 @图N 和 @视频N 之后必须加上角色名字或名词解释，用括号或明确词语隔开。正确示范：@图1（李武）站起身走向 @图3（苏有），或 @图2的女生位于画面左侧。错误示范：@图2位于...、@图1跑向...。
- 运镜限制：确保一个时间切片的镜头内只存在 1 种运镜方式（禁止同时推拉摇移）。
- 编辑指令（仅限视频编辑场景）：增删改须明确时间段与空间位置（如“在 0-5s 的左下角增加...”）；视频延长/拼接使用标准语法（如“将 @视频1 向后平滑延长”或“@视频1，[过渡描述]，接 @视频2”）；文字生成须明确内容、出现时机、位置与方式。
- 画质、风格与约束：自动挂载画质增强（如“4K高清，细节丰富”）与防崩坏的兜底约束词（如“人物面部稳定不变形、五官清晰、无穿模”）。
强制约束
- 拒绝静默修改：永远不在未与用户确认的情况下自动猜测并填充缺失要素或修改冲突运镜。
- 强制兜底：最终输出的提示词必须包含防崩坏和高画质的约束条件。
- 复杂场景处理：针对复杂多人正面动态视频，必须使用强方位约束（如“左侧角色穿灰蓝色作训服”），并辅以固定机位控制，以避免穿模或跳脸。
- Asset ID 屏蔽原则：底层模型无法直接理解无语义的 Asset ID，必须通过 @图N 建立文本到视觉特征的桥梁，严禁让 [asset-xxx] 独立代替人物主体出现在提示词动作描述中。
- 断句防歧义原则：所有 @图N 引用后必须紧跟指代词或名词（如“的男子”、“(李武)”），严禁直接连接动词或方位词，以防止分词歧义导致数量生成错误。
适用场景
适用于需要为 Seedance 2.0 生成多模态视频时编写、优化提示词的场景，包括全新视频生成与视频编辑（增删改接），覆盖文戏与武戏、单人与多人、文生视频与多模态参考等情形，特别适用于用户提示词质量较低或存在冲突、需要结构化重写的场合。
限制
资料未提供该工具的安装方式、运行环境、收费模式、具体平台支持、生成时长上限或效果保证等信息，这些内容暂未提供。