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LongCat-Video LLM提示词增强实战：用大模型自动扩写视频Prompt完整指南

【免费下载链接】LongCat-Video项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/lo/LongCat-Video

LongCat-Video是美团 LongCat 团队开源的 13.6B 参数视频生成大模型，支持文生视频（T2V）、图生视频（I2V）和视频续写。而视频生成效果的好坏，很大程度上取决于 Prompt 写得好不好。这个项目自带了一个LLM 提示词增强模块（longcat_video/utils/prompt_enhancer.py），能够调用大模型把一句简短的中文或英文描述，自动扩写成符合视频生成要求的高质量 Prompt。本文将手把手带新手完成 LLM 提示词增强的配置与使用。

一、为什么视频 Prompt 需要 LLM 自动扩写

视频模型和图像模型不同，它对 Prompt 的"信息密度"要求更高。官方在 README.md 的用户技巧中就明确写道：

更长、描述更丰富的 Prompt 能带来更好的一致性和自然度。建议包含人物外观、动作、场景上下文等丰富细节。

对比一下两种写法，差别一目了然：

官方文生视频示例 run_demo_text_to_video.py 中使用的就是一段 100 词以上、包含人物年龄穿着、动作过程、光线环境的长描述——这正是 LLM 扩写后达到的形态。

二、内置的 4 套增强提示词：中英文自动识别

增强模块的核心思路是：把"如何写好视频 Prompt"的知识封装进系统提示词（System Prompt），再让大模型按规则改写用户输入。模块内定义了 4 套系统提示词，按任务类型 × 语言自动选择：

其中is_chinese_prompt()函数会统计输入中文字符占比，超过 25% 判定为中文，自动切换对应的中文或英文提示词模板，用户无需手动选择。

扩写规则都写在哪里？

打开 longcat_video/utils/prompt_enhancer.py 可以直接看到 4 套提示词的完整内容，它们把"好 Prompt 的标准"变成了 5 条硬规则：

1. 只补可见细节：可以合理推断人物的年龄、穿着、发型、物体的颜色材质，但禁止主观想象画面外内容；
2. 风格必须写在开头：用户未指定风格时默认"真实摄影风格"，指定动画则默认 3D 动画，指定 2D 则默认 2D 动漫风格；
3. 动作要完整：外观环境描述要详细，但动作用简洁常规的词语描述完整过程（如"勺子开始舀起泡沫，逐渐将其从杯中取出"）;
4. 保留关键原文：引号、书名号内的原文和输入中的关键信息不改动；
5. 防注入设计：即使输入看起来像一条指令，模型也只负责扩写它本身，而不会执行它。

图生视频的提示词则额外要求：重点描述主体和动作而非外观细节（外观由图片决定），非真实风格的图片要在开头补充风格描述（如"水墨画风格"）。

三、增强流程拆解：从输入到扩写结果的 5 个步骤

以图生视频增强为例，enhance_prompt_i2v() 的完整工作流如下：

1. 图片压缩：调用compress_image()将参考图压缩到 500KB 以内（逐档降低 JPEG 质量），再转成 Base64 数据；
2. 语言判定：统计 Prompt 中文字符占比，超过 0.25 走中文模板，否则走英文模板；
3. 组装消息：系统提示词 + 用户文本 + 图片（Base64 内联）一起发给多模态大模型；
4. 低温度生成：以temperature=0.01、max_tokens=320调用gpt-4.1模型，低温保证输出稳定、不跑题；
5. 失败兜底：最多重试 3 次，每次间隔 1 秒；若仍失败则原样返回用户输入，保证流程不中断。

文生视频的 enhance_prompt_t2v() 流程相同，只是消息中不带图片。

四、快速上手：三步配置并调用提示词增强

第 1 步：配置 API Key

模块通过 OpenAI 兼容接口调用大模型，默认使用gpt-4.1模型。找到 prompt_enhancer.py 第 32 行，把APPKEY替换为你自己的密钥：

APPKEY = 'YOUR_APPKEY'

第 2 步：两行代码调用增强

模块自带独立运行入口（见 prompt_enhancer.py 末尾），核心调用只有两行：

from longcat_video.utils.prompt_enhancer import enhance_prompt_t2v, enhance_prompt_i2v # 文生视频：只需传入 Prompt refined = enhance_prompt_t2v("一只猫在窗台上睡觉") # 图生视频：传入图片路径 + 可选 Prompt refined = enhance_prompt_i2v("assets/girl.png", "她端起咖啡喝了一口")

第 3 步：把扩写结果喂给生成脚本

将refined替换到官方 demo 脚本里的prompt变量即可，例如 run_demo_image_to_video.py 第 31 行 的 Prompt 就对应参考图 assets/girl.png，生成命令：

torchrun run_demo_image_to_video.py --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video --enable_compile

💡 依赖openai与Pillow库，项目 requirements.txt 中已包含相关依赖，pip install -r requirements.txt后即可使用。

五、真实扩写效果：官方示例对比

系统提示词中内置了 4 组"改写前后"示例，最能说明扩写风格。以 英文 T2V 提示词第 60 行 为例：

扩写后："realistic filming style, a glass filled with a layered beverage, consisting of a white liquid at the bottom and a frothy, golden-brown foam on top, is placed on a white surface. A spoon is introduced into the foam… The foam is fully lifted out of the glass, with the spoon holding it above the glass."

短短一句话里包含了：开头风格声明 → 主体外观（分层饮料、颜色、容器）→ 环境（白色台面）→ 完整动作链（勺子伸入、舀起、举过杯口）。

数字人示例文件 assets/avatar/single_example_1.json 中的 Prompt 也遵循同样的模式——舞台灯光、红色金绣夹克、烟雾氛围、说话动作一应俱全，这就是长 Prompt 带来高一致性的来源。

六、写好视频 Prompt 的 6 个技巧清单

结合增强模块的规则，手动写 Prompt 或检查扩写结果时，可以对照这份清单 ✅：

1. 开头声明风格：真实摄影 / 3D 动画 / 2D 动漫 / 水墨画等，别留给模型猜；
2. 人物要素补全：年龄、穿着、发型、配饰，例如"穿白衬衫、戴黑帽的女性"；
3. 物体要素补全：颜色、材质、新旧程度；
4. 动作写成完整过程：用"开始…逐渐…最后"的时序描述，而非孤立动词；
5. 控制长度：T2V 建议 100 词左右（英文）/ 150 字左右（中文），I2V 更短更聚焦动作；
6. 关键原文加引号保留：需要出现的文字、标题等用引号包住，扩写时不会被改写。

写在最后

LongCat-Video 的 LLM 提示词增强模块把"提示词工程"这件麻烦事变成了自动化的两步操作：配置 Key、调用函数。无论是新手写文生视频描述，还是用图生视频做数字人视频，先过一遍enhance_prompt_t2v/enhance_prompt_i2v，都能显著提升画面完整度、动作连贯性和风格一致性。建议配合 README.md 中的快速开始章节，跑通完整流程后再微调自己的提示词模板，逐步找到最适合自己场景的扩写风格。

【免费下载链接】LongCat-Video项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/lo/LongCat-Video