Lovart ChatCanvas

项目通过一支功能短片展示 Lovart 接入 OpenAI SORA 2 后的创作链路，把文本到视频的生成效率、控制维度与可编辑空间讲得更直观。

这支片子重点不是炫技，而是把一个很实际的问题讲清楚：创作者在同一块画布里，如何一边聊天一边完成视觉方案的快速迭代。

需求背景

ChatCanvas 这类能力最难讲的点不在“能生成”，而在“能不能一边沟通一边稳定产出”。如果只展示成片，观众看不到协作过程；如果只展示操作路径，又会觉得效率被高估。这支片必须把输入动作、系统反馈和结果迭代放在同一条叙事线上，才能真正回答“它是否适合高频创意协作”。

分镜脚本

开场段先把对话区和画布区同屏，直接回应“创作链路是否被打通”的问题。中段进入连续操作，用 ABABA 节奏交替“输入动作-结果变化”，让每次调整都有明确反馈，避免观众把它理解成一次性出图。案例段继续推进替换、微调和重组，强调不是单点能力，而是持续工作流。落版段回到完成态画布，把“可讨论、可执行、可交付”三件事一并收束。

技术细节

AE 分屏 UI 合成。 在 AE 中将对话区录屏与画布录屏做双通道排版，用 Null 控制统一位移和缩放，保证镜头推进时两个区域节奏一致。

AE 关键帧驱动迭代节点。 每一轮输入和结果变化都在时间线上设 Marker，按 Marker 切镜和加速，能把“连续反馈”拍成清晰的步骤感。

AE 文本与高亮联动。 用 Shape Layer 高亮关键词，再用表达式把高亮位置绑定文字图层，镜头变化时仍能稳定指向当前操作焦点。

总结

这类片子的核心经验是把“协作过程”拍成可读流程，而不是堆结果图。只要输入、反馈、迭代三段关系清楚，观众就会自然接受它是一套可落地的创作工作流。