為什麼大多數人的 Sora 2 影片都長得一樣
如果你的 Sora 2 影片總是「畫面好看但說不上特別」，你不是一個人。大多數用戶寫 Sora 提示時，沿用的是寫 ChatGPT 提示的習慣，一段散文式描述，期待模型自己補完細節。在 Sora 2 上，這種寫法產出的，正好就是技術上看似稱職、卻缺乏明確美學意圖的影片。
解決方法是結構，而非創意。Sora 2 的設計目標，是回應像攝影師「拍攝簡報」般的提示，而不是創作式的開放描述。一旦你給它預期的結構，同樣的構想、同樣的長度、同樣的模型，產出立刻會看起來像是有導演意圖的作品。
OpenAI 官方 Sora 2 提示指南，以及多家公開發佈 Sora 內容的廣告製作團隊，做法都收斂於同一套框架。本文會把這套框架拆解成你今天就能套用在任何提示的結構，文末附完整的可複製範本。
Sora 2 提示框架是什麼？
Sora 2 提示框架是一套七段式的結構化提示格式，模仿電影攝影師為一場拍攝撰寫的指令簡報。每一段給模型指明一層方向：發生什麼、看起來怎樣、聽起來怎樣、要傳達什麼感覺。七段組合起來，取代了模糊的散文式描述，變成模型能精準執行的「鏡頭表」。
Sora 2 由 OpenAI 於 2025 年底推出，並在 2026 年期間持續優化提示能力，影片與聲音是原生同時生成的。這意味著聲音指令是提示的一部分，而非後製步驟。把聲音當作提示一部分處理的實踐者，產出比把聲音留給模型自由發揮的人，明顯更連貫一致。
七個段落是：風格、場景、攝影、燈光、動作、對白、聲音。並非每個提示都需要全部七段，但把它們當成預設的心智清單，能逼自己在每個鏡頭裡都做出具體決定。
怎樣寫出真正能用的 Sora 2 提示？
每個提示都從一句格式宣告開始，然後逐段走過七層結構。格式宣告告訴模型整體節奏的預期，逐段走過則防止你把關鍵細節留給模型隨機發揮。
格式行：用一個短語開場，例如「電影感廣告」、「紀錄片 B-roll」、「演出音樂片段」、「社交媒體短片」。這一句決定模型在節奏、構圖與剪接韻律上的所有後續選擇。
風格：指明視覺參考。光寫「電影感」太模糊。請用組合，例如「以 35mm 菲林拍攝、輕微顆粒感」、「王家衛式色彩處理」、「2000 年代初期手持紀錄片數碼質感」。
場景：時間與地點，用具體物理細節描述。例如：「尖沙咀一間小拉麵店、晚上 11 時、三位顧客在吧檯、廚房螢光燈從後方透出、店外街道車聲」。具體細節能錨定模型。
攝影：相機與鏡頭。例如：「85mm 定焦、淺景深、輕微手持晃動」、「24mm 廣角、三腳架固定、低角度仰拍」。真實的鏡頭語言會帶出真實的鏡頭行為。
燈光：方向、色溫、氛圍。例如：「招牌霓虹燈作為實用光源、鎢絲燈暖調、深陰影、單點主光來自畫面左方」。
動作：以節拍呈現，而非段落。例如：「節拍 1：人物放下筷子。節拍 2：望向門口。節拍 3：起身走出畫面右側」。每節拍一個動詞，每節拍一個鏡頭運動。
對白：如有對白，寫成附說話人標記的劇本。如沒有，明確寫「無對白，僅環境音」，避免模型自行加上旁白。
聲音：環境音、擬音、音樂。例如：「環境音：雨水落在簷篷、遠處車流聲。擬音：筷子放回陶碗的聲音。音樂：無」。
一個完整的 Sora 2 提示應該長什麼樣？
走完七段的完整提示大約 200 至 350 字。比大多數人寫的長很多，但重點不在長度，而在結構。結構迫使你做決定，而模型對沒有指令的部分會傾向產出「平均值」，這正是產出看起來通用的根本原因。
以下是可套用於任何主題的可複製範本：
立即試用此提示：
格式：電影感廣告，8 秒，單鏡到底。
風格：35mm 菲林拍攝，細顆粒感，色調以深藍與暖琥珀為主，亮部有輕微菲林光暈。風格參考 [參考導演或電影]。
場景：[具體地點]、[時間]、[天氣或環境]。[誰在現場]。[背景發生什麼]。
攝影：[鏡頭，例如 50mm 定焦]、[光圈/景深，例如淺景深主體銳利]、[鏡頭運動，例如緩慢推軌、固定機位、輕微手持]。
燈光：[主光源]、[色溫]、[陰影質地]。[次要光源或實用光]。
動作：
--- 節拍 1，0 至 2 秒：[主體動作]、[鏡頭行為]。
--- 節拍 2，2 至 5 秒：[主體動作]、[鏡頭行為]。
--- 節拍 3，5 至 8 秒：[主體動作]、[鏡頭行為]。
對白：[附說話人標記的劇本，或寫「無對白，僅環境音」]。
聲音：
--- 環境音：[背景聲]。
--- 擬音：[具體動作聲]。
--- 音樂：[類型與情緒，或寫「無」]。
結尾畫面：[最後一格畫面的描述]。
結尾畫面這條指令是被嚴重低估的細節。明確告訴模型鏡頭應落在何處，等於給它一個構圖目標，能大幅改善影片最後幾秒的品質。
怎樣讓多個鏡頭之間保持一致？
跨多鏡頭的一致性，是 Sora 2 工作中最難的部分。模型在不同生成之間沒有記憶，每個提示都必須獨立重新建立視覺世界。能穩定產出多鏡頭 Sora 內容的實踐者，做法是維護一份獨立的「世界設定」提示區塊，貼在每個鏡頭提示的最前面。
世界設定包含所有不變的元素：視覺風格、色彩配置、角色、主要地點、時間、燈光佈置。任何不應在鏡頭間改變的東西都放在這裡。鏡頭專屬提示則只描述當下新增內容：動作、機位、構圖。
具體到角色一致性，描述要鎖到極致細節：「亞洲女性、30 多歲、肩長黑髮綁起、深藍色亞麻西裝外套搭白色 T 恤、小銀墜頸鏈、無其他飾物」。模型會從你的描述插值，描述含糊就會每次產出不同的人。
當必須維持角色一致時，使用「圖生影片」功能。先生成一張強烈的參考靜態畫面，再用它作為多個鏡頭的起始圖像。這比單靠文字描述角色穩定得多，特別是同一角色出現在三個以上場景的專案。
Sora 2 在哪裡仍然會崩？
Sora 2 確實令人驚艷，但有幾個明確的失效模式，在你決定用途之前必須了解。最常見的三個問題是：複雜動作的物理真實感、手部與小物件、對白唇形同步。
物理真實感在多物件互動的動作中會崩，例如倒液體進有人手持的杯子、丟接球、兩人握手。模型常在接觸瞬間出現可見的偽影或不一致。對於廣告工作，請設計避開這類鏡頭：在接觸瞬間切走、用單人場景、或接受偽影並重新生成。
手部仍是模型最弱的區域。手持小物件、打字、做精細動作的特寫鏡頭，經常出現可見的扭曲。要麼避開手部特寫，要麼用構圖讓手部部分被遮擋，要麼準備生成大量素材來挑出乾淨的一條。
對白唇形同步雖在改善，仍不穩定。Sora 2 原生生成聲音，這是優點，但唇部動作不總能令人信服地對應字句。對於對白為主的內容，廣鏡或背景人物配旁白，比緊貼說話人臉部的特寫更穩。
當第一次產出不對時，應該怎樣調整？
用 Sora 2 迭代的方式，與用文字模型迭代不同。你不能在生成途中要求「下半段燈光更陰暗一點」。每次生成都是全新一輪。正確的迭代方式，是對源提示做結構化編輯，而不是對話式精煉。
有效的模式是：找出產出最大的單一問題，然後對提示中最小的對應部分做修改。如果燈光感覺太平，不要重寫整個提示，只編輯燈光段加入更強的主光方向，或更冷的陰影色調。然後重新生成。
用簡單的紀錄追蹤每次提示哪一段對應產出了什麼行為：版本、改動了什麼、改善了什麼、惡化了什麼。在一個專案裡迭代 10 至 20 次後，你會學會 Sora 2 對你個人風格和主題組合的具體解讀方式。這才是真正可累積的技能，而不是個別提示本身。
能穩定產出 Sora 2 內容的團隊，並沒有秘密提示。他們有的是針對特定美學、經過數十次迭代調校過的提示範本。從上面的結構開始，按你最常做的工作類型逐步精煉，建立屬於你自己的範本。
立即試用：單鏡頭測試
從你本週工作中挑一個主題：一件產品、一個場地、一個人、一個物件。為這個主題寫一段完整的七段式提示，目標是 8 秒電影感鏡頭。然後就同一個構想，寫一段模糊的散文版。各生成一次。對比結果。
結構化版本不會總是更好，散文版有時會誤打誤撞地產出不錯的結果。但結構化版本會穩定地具體，而散文版做不到這種穩定。在一個專案上累積下來，這種穩定性正是「能交付的成品」與「要不停重生成的素材」之間的分界線。
當你找到一個對你的主題有效的結構化提示時，把它存起來。為你經常產出的鏡頭類型建立一個小型提示庫。提示庫的累積價值，才是這類工具帶來的真正生產力解鎖，而不是個別提示。
目前能從 AI 影片中得到最多的人，不是寫得出最聰明單一提示的人，而是圍繞工具建立可重複工作流程的人。他們把它當成任何其他製作系統處理：結構化輸入、可預測產出、隨迭代精煉。懂AI的冷，更懂你的難 — UD 同行28年，讓科技成為有溫度的陪伴。
把 AI 工具變成每次都能交付的工作流程
了解提示框架只是第一步。把它變成可重複、能穩定產出成果的製作流程，才是下一步。UD 團隊手把手帶你完成每一步，由提示範本設計、平台配置、到團隊內擴展應用，讓 AI 真正成為你的可靠工具。
