Lovart × OpenAI-SORA 2

围绕 Lovart Slides 的项目演示，通过结构化版式生成与内容联动能力，展示从想法到演示稿的快速成型路径。

这支片子想解决的不是“再发一次版本更新”，而是把 SORA 2 接入后用户最关心的三个问题说透：能不能快、能不能稳、能不能继续改。

需求背景

生成视频能力每次升级都很容易陷入参数堆叠，观众看完只记得“更强了”，却不知道自己具体能用它完成什么。这个项目需要把模型升级翻译成创作收益，用可见的输入输出对照和操作路径，降低理解成本，让设计师与内容团队可以立刻判断是否值得迁移工作流。

分镜脚本

开场先把产品与模型关系交代清楚，快速建立“Lovart 内可直接调用 SORA 2”的认知。中段进入多组生成结果展示，画面在提示词、生成片段和结果放大之间切换，重点强调动态细节、镜头运动和风格一致性。后段加入编辑环节，展示生成后仍可继续微调，不把流程停在“一键出片”这一步，最后用品牌落版收住整支片的节奏。

技术细节

素材生产分成两层：先在 Lovart 内导出核心生成片段，再把操作界面与结果画面拆轨放进 AE，统一做节奏和信息层级。
为了避免信息爆炸，提示词文本和参数说明都采用分段出现，配合局部遮罩和缩放，把注意力锁在当前讲解点上。
成片阶段用 PR 做整体节拍校准，再回 AE 完成转场、发光高亮和统一调色，保证 UI 录屏与生成素材在同一视觉语境里。

总结

这支项目片把一次模型升级讲成了一条可执行的创作路径：从生成到编辑，再到落地交付。观众拿到的不是抽象结论，而是“现在就能开始用”的操作信心。