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AI 视频自动烧出乱码字幕：11 种提示词都没用之后的解法

台词写进提示词，AI 视频就可能烧出错字字幕，我们试过 11 种写法都挡不住。本文讲清每条视频抽 8 帧做 OCR 的检查法、最坏一格生成 4 次的代价，以及字幕为何要后期加。

Seedance 2.5 的 720p 每秒约 21,600 token，Omni Flash 每秒 5,792 token，Veo 3.1 直接按秒收费。附 2026-10-05 官方单价、可验算的公式，以及 8 秒镜头在五个模型上的账单。

逐个镜头审一集 15 格的 AI 短剧视频，至少 12 格镜头自己移动，其中 11 格提示词写明不动。本文给出五条改写规则，并对比各家官方文档对否定句和时间标记的不同说法。

一部 16 集 AI 短剧的 244 格分镜里，235 格有人，远景和空镜只有 4 格。本文给出可以直接数的景别规则：每场先给远景、全集空镜不少于 25%、每场固定 2 到 5 个机位。

普通话朗读约每秒 5.18 个音节，电话对话约每秒 3.8～4.1 字。本文给出字数到秒数的对照表、镜头时长＝台词时长＋0.5 秒的算法，以及短剧台词每句 25 字以内的建议。

我们审核 244 张 AI 短剧分镜图，日夜和天气画错 50 张（20.5%），主要原因是没有场景底图。本文按顺序讲主图、反面视角、变体怎么做，以及电梯挂满水珠这类常识错误怎么查。

我们审核 244 张 AI 短剧分镜图，186 张道具缺失或画错，占 76.2%。复盘保险箱变样、报纸复原、表盘时间和乱码文字四个案例，附道具表字段和文字限制。

眼镜时有时无、发型对不上剧本？我们审核 244 张 AI 短剧分镜图，眼镜错 58 张、发型错 130 张、服装错 106 张。拆解四个叠加原因和否定句失效，附逐格造型状态表。

好莱坞电影平均镜头时长从 1930 年代约 10 秒降到 2000 年后不足 4 秒。本文结合一部 16 集示范短剧的审片记录，讲清竖屏短剧平均 2.5～4 秒、单镜 6 秒上限的依据和机位表排法。

我们审一部 16 集示范短剧时，两位男主人脸相似度高达 0.537，一集 15 个镜头里有 5 个低于门槛仍进了成片。本文讲清人脸相似度的四道检查、门槛怎么定，以及分数管不到的地方。

我们审一部 16 集短剧的 244 张分镜图，发型错 130 张、服装错 106 张、眼镜错 58 张。本文讲角色只建一次、每个镜头带参考、提示词只写动作，以及逐镜造型状态表。

Seedance 2.5 的 480p 样片 5 秒 US$0.514，大约是 1080p 成片的 18%。按 BytePlus 公开价推算：直接出片的保留率低于 82%，样片模式才开始省钱。

Seedance 2.5 单段最长 30 秒、可放 30 张参考图并支持纯音频参考；2.0 系列最长 15 秒、9 张图，但能出 4K。本文按 BytePlus 公开价格逐项算出每秒成本，并给出选版本的判断顺序。

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