Sora 2 大部分創作者仍未碰過的關鍵功能
現在大多數人用 AI 生成影片的方式都一樣：輸入一段提示，等候 30 秒，然後祈禱結果像自己想像的樣子。當結果不對勁，就調整提示再試一次。試了五、六次之後，他們會接受最接近的版本，然後繼續下一個任務。
其實有更好的方法，這個功能自 2026 年 4 月起已經內建在 Sora 2 Pro 中。它叫做分鏡模式（Storyboard）。一旦你掌握它的運作邏輯，單一提示生成影片的方式，就會像用一句話寫整本小說一樣低效。
分鏡模式是「AI 影片只是噱頭」和「AI 影片是真正生產工具」之間的分界線。這篇文章會具體說明它如何運作、什麼時候用、以及能產出連貫 25 秒影片的多鏡頭提示結構。
什麼是 Sora 2 分鏡模式？
Sora 2 分鏡模式是 Sora 2 Pro 內建的多幀影片生成功能。你可以定義多個關鍵幀，每個關鍵幀都有獨立的場景描述。Sora 2 會自動生成串連這些幀的連貫影片，補上鏡頭過場、攝影機運動與場景延續性。概念跟導演在拍攝前畫分鏡圖是一樣的。
與單一提示生成不同，分鏡模式讓你控制整段敘事弧線。你定義第 0 秒、第 6 秒、第 12 秒發生什麼事。Sora 負責填補中間。
這個功能只開放給 Sora 2 Pro 用戶，需要訂閱 ChatGPT Pro 每月 200 美元。在 2026 年 6 月，沒有免費方式存取分鏡模式，這也是大多數創作者從未嘗試過的原因之一。
為什麼單一提示的 Sora 2 過了 8 秒就會崩潰？
當你給 Sora 2 一段提示去生成 25 秒影片，模型必須在開場後做出數百個微決定：角色下一秒做什麼、鏡頭如何移動、光線怎樣變化。每個決定都會稍微偏離你的原意。到第 12 秒，角色的髮型已經不一樣，光線變了，攝影機在做你從未要求的動作。
這不是 bug，而是長文字生成裡你見過的「漂移」問題：當模型用一句話寫 3,000 字文章時，沒有錨點，它就會自己發明結構。
分鏡模式透過提供錨點解決這個問題。每個關鍵幀就是一個錨點。Sora 在錨點之間插值，但不能偏離得太遠。結果是影片連貫性大幅提升。
根據 OpenAI 官方 Sora 2 提示文件，三幀與五幀的分鏡比起同長度的單一提示生成，連貫性顯著更高，特別是涉及角色、對話或具體動作的場景。
多鏡頭分鏡提示應該如何結構化？
一個能運作的 Sora 2 分鏡提示由三個部分組成：角色錨、場景錨、鏡頭表。每個關鍵幀都要明確引用同一個角色和同一個場景，再按鏡頭調整動作、運鏡與光線。
新手最常犯的錯誤，是把每個關鍵幀當成獨立提示處理。他們在 Frame 1 寫一段完整的角色描述，然後在 Frame 2 寫另一段不同的完整角色描述，兩段互相矛盾。Sora 會盡力同時呈現兩者，結果角色在鏡頭之間「變身」。
解決方法是重複。把你的角色描述一字不差地寫一次，然後完整貼到每個關鍵幀。場景描述同樣處理。只有動作、運鏡和光線可以在不同幀之間變化。
四要素關鍵幀範本：
--- 角色錨：每一幀都用一字不差的同一段描述
--- 場景錨：每一幀都用一字不差的同一段環境描述
--- 運鏡與構圖：每幀變化（廣角、中景、特寫、推軌、升降）
--- 動作節拍：每幀只做一個具體動作，不用複合動詞
試試這個提示：完整三幀分鏡範例
以下是一個 15 秒產品揭曉影片的完整、可直接複製貼上的分鏡提示。你可以貼到 Sora 2 Pro，再按自己的需求調整方括號裡的內容。角色和場景錨在三幀中完全相同，只有運鏡與動作改變。
KEYFRAME 0s, 5 秒：
廣角建場鏡。角色：一位約三十出頭的香港女性，肩長黑髮，穿著合身炭灰色西裝外套配白色襯衫。場景：極簡白色攝影棚，左側柔和日光，拋光混凝土地板，沒有其他物件。鏡頭：固定廣角，角色置中，全身入鏡。動作：她向前踏一步後停下。光線：柔和日光，色溫 5500K，右側微陰影。
KEYFRAME 5s, 5 秒：
中景鏡。角色：一位約三十出頭的香港女性，肩長黑髮，穿著合身炭灰色西裝外套配白色襯衫。場景：極簡白色攝影棚，左側柔和日光，拋光混凝土地板，沒有其他物件。鏡頭：腰部以上中景，5 秒緩慢推軌前移。動作：她抬起右手，露出一個黑色小型產品盒。光線：柔和日光，色溫 5500K。
KEYFRAME 10s, 5 秒：
特寫鏡。角色：一位約三十出頭的香港女性，肩長黑髮，穿著合身炭灰色西裝外套配白色襯衫。場景：極簡白色攝影棚，左側柔和日光，拋光混凝土地板，沒有其他物件。鏡頭：聚焦雙手的緊密特寫，淺景深，背景模糊。動作：她打開盒子，露出內容物。光線：柔和日光，色溫 5500K。
跑一次，觀察角色在三鏡頭間維持一致的狀態，你就會理解為什麼分鏡模式徹底改變了影片企劃的方式。
哪些常見錯誤會破壞分鏡連貫性？
大部分分鏡失敗都來自四個具體錯誤。每一個都會打斷把整段影片串連起來的視覺鏈條。找到自己犯的是哪一個，通常就是 25 秒影片可用與否的分界。
第一個錯誤是不同幀使用不同角色描述。如果第一幀寫「一位棕髮年輕女性」，第二幀寫「一位三十多歲的職業女性」，Sora 會把這當成兩個不同的人物，角色會在鏡頭間明顯變化。
第二個錯誤是複合動作。在 5 秒一幀內寫「她走過房間、拿起書本、轉身面對鏡頭」會迫使 Sora 把三個動作壓縮成一個。結果是急促、僵硬的運動。每幀限制一個具體動作。
第三個錯誤是未指定光線。如果你不指定光線，Sora 會自動做選擇，而這些選擇會在不同幀之間漂移。定義一組固定光線，最好包含色溫，並在每一幀重複。
第四個錯誤是過早跳到五幀。根據多份實戰指南，五幀分鏡的生成時間明顯更長，而且 Sora 有更多機會打破連貫性。先從兩幀開始，確認角色錨穩定後，再擴展到三幀或四幀。
什麼時候應該用分鏡模式？什麼時候用單一提示？
對於短、單一動作的影片來說，分鏡模式是大材小用。如果你只需要 5 秒單鏡頭片段，一般的 Sora 2 生成速度更快、成本更低，輸出品質同樣可用。分鏡模式真正發光的場合，是影片需要在多個節拍之間講故事的時候。
當影片有清晰的敘事弧線、同一角色的多個鏡頭、或因果順序的情境時，使用分鏡模式。產品發布、教學開場、品牌故事、短篇廣告都能從這個結構中獲益。
當你只需要氛圍鏡頭、B-roll、抽象視覺、或不需跨鏡頭一致性的短循環時，用單一提示。一個 6 秒的海浪鏡頭不需要分鏡。一個 20 秒的產品敘事就需要。
另一個實際因素是生成時間。根據多份 Sora 2 評測，三幀分鏡的生成時間約為單一提示 15 秒影片的 2.5 倍。如果你在快速迭代測試構想，先跑單一提示。當你找到值得投入的構想時，再用分鏡模式重建最終版本。
隱藏紅利：分鏡可以局部重生而不需全部重來
幾乎沒人提到的功能是「局部重新生成」。當你有一個整體滿意的分鏡，只要你修改其中一幀，Sora 2 只會重新生成受影響的片段加上兩端的過場。其餘部分保持完全不變。
這點重要，因為它意味著迭代不再是「全有或全無」。在單一提示模式，每個調整都強制全部重來。在分鏡模式，你可以保留 Frame 2 的最佳版本，只專注精修 Frame 3。
對內容創作者而言，這是工作流程的解鎖。結合 Sora 2 新推出的影片遮罩與內補（masking、in-painting）功能，你可以用過往遠遠更少的迭代時間，產出最終可用的短影片內容。
這就是「AI 影片只是好玩」和「AI 影片進入我的日常工作流」之間真正的分野。懂 AI 的冷，更懂你的難 — UD 同行 28 年，讓科技成為有溫度的陪伴。
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