人物特写需精准描述面部特征、情绪与镜头语言，如“左眼下方有颗小痣”“85mm镜头f/1.4虚化”“侧逆光塑造颧骨阴影”，禁用模糊形容词与主观评价，强调可验证物理标记、光学参数与微动作。
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写千问AI视频描述词时，人物特写需精准传递面部特征、情绪状态与镜头语言，避免泛泛而谈“一个人在笑”这类模糊表达，否则AI生成画面容易丢失关键细节、出现五官错位或表情僵硬。
先锁定核心视觉要素
打开视频帧截图，用鼠标圈出人物脸部区域→观察瞳孔反光点位置、嘴角上扬弧度、眉峰走向→记录下最抓人的3个视觉锚点，比如“左眼下方有颗小痣”“右脸颊酒窝深且偏斜”“下唇微翘但上唇绷直”。这一步漏掉细节，后续所有描述都难校准。
不要只写“年轻女性”，必须补上可验证的物理标记：【年龄不能靠感觉估，要写‘看起来25岁左右’或‘眼角有两条细纹’】。
用镜头语法替代主观形容词
方法一：用焦距+景深组合描述
写“85mm镜头，f/1.4虚化背景，鼻尖到耳垂清晰，发丝边缘轻微柔焦”比“高清特写”有效十倍。f值太小（如f/0.95）易导致眼部失焦，AI常误判为模糊画面。
方法二：用光线方向定义立体感
写“侧逆光从右后方打来，左脸颧骨投下窄长阴影，鼻梁高光呈细线状”——这样AI会自动构建三维结构，而不是贴图式平面脸。
✅ 五大心智模型（M1-M5）全保留 ✅ 四层建筑法（L1-L4）完整表格化 ✅ @多模态绑定语法优先级表 ✅ 20+ 场景诊断表（问题/原因/修复/边界） ✅ 八大行业模板（都配了完整提示词示例） ✅ 诚实能力边界表 ✅ Agent 触发关键词 + 标准入参/出参 ✅ 表达 DNA 固定风格
方法三：用微动作替代静态定格
写“睫毛轻颤两次，右眉尾随呼吸微微上提”，比“神情紧张”更可控。AI对动词响应度远高于抽象情绪词。
规避三类高频失效词
第一步：删掉所有“非常”“特别”“极其”类副词。AI不识别程度修饰，只认具体数值或对比参照。
第二步：替换“漂亮”“帅气”等价值判断词。改写为“下颌角约115度，人中长度占鼻底到唇线距离的38%”。【比例数据哪怕估算也要写，AI会按黄金分割逻辑补全】
第三步：把“穿着时尚”转成“靛蓝牛仔外套袖口磨白，左肩缝线处有三颗银色铆钉”。服装细节越具象，人物可信度越高。
