PromptHub 精确分析输出哪些字段？画面提示词和视频提示词怎么用
PromptHub 精确分析按场景输出三层内容：场景描述层包含空间与媒介、层次分析、视觉钩子和整体氛围；全局锚点层包含角色锚点和环境锚点，用于跨镜头保持一致；镜头层为每个镜头给出画面提示词、负向提示词、结构化视频提示词（景别、转场、机位角度、运镜、速度、主体动作、物理效果、视觉变化、节奏共九项）、可直接用于生成的视频提示词，以及音频和台词。做图像生成用画面提示词，做视频生成用可直接生成的视频提示词
PromptHub 精确分析输出哪些字段？画面提示词和视频提示词怎么用
直接答案
PromptHub 精确分析按场景输出三层内容：场景描述层包含空间与媒介、层次分析、视觉钩子和整体氛围；全局锚点层包含角色锚点和环境锚点，用于跨镜头保持一致；镜头层为每个镜头给出画面提示词、负向提示词、结构化视频提示词（景别、转场、机位角度、运镜、速度、主体动作、物理效果、视觉变化、节奏共九项）、可直接用于生成的视频提示词，以及音频和台词。做图像生成用画面提示词，做视频生成用可直接生成的视频提示词。
三层结构总览
| 层级 | 字段 | 作用范围 | 主要用途 |
|---|---|---|---|
| 场景描述 | space_and_medium、layer_analysis、visual_hook、vibe_summary | 整个场景 | 理解场景整体设定与氛围 |
| 全局锚点 | character_anchor、environment_anchor | 整个场景内的所有镜头 | 跨镜头保持角色与环境一致 |
| 镜头 | image_prompt、negative_prompt、video_prompt、video_prompt_for_generation、audio、dialogue | 单个镜头 | 逐镜头生成 |
场景描述层的四个字段含义：space_and_medium 说明空间环境与画面媒介质感；layer_analysis 拆解前景、中景、背景的层次关系；visual_hook 指出画面中最抓眼的视觉元素；vibe_summary 概括整体调性。
九项结构化视频提示词
video_prompt 是一个对象，包含九个子字段，把镜头运动拆成可分别控制的维度：
| 子字段 | 含义 |
|---|---|
shot_size | 景别（特写、近景、中景、全景等） |
transition_from_previous | 与上一个镜头的衔接方式 |
camera_angle | 机位角度（平视、俯视、仰视、侧面等） |
camera_movement | 运镜方式（推、拉、摇、移、环绕、静止） |
movement_speed | 运动速度（极慢、缓慢、匀速、快速） |
subject_action | 主体动作 |
physical_effects | 物理效果（震动、碰撞、风吹、水花等） |
visual_changes | 画面变化（光影变化、焦点转移、色调过渡） |
timing_and_rhythm | 时间与节奏安排 |
这九项适合精细控制：想改运镜速度但保留其他要素时，只改 movement_speed 对应的描述即可。
而 video_prompt_for_generation 是把这九项整合成的一段完整文本，可直接复制到视频生成平台使用，不需要自己拼装。两者的关系是：前者用于理解和微调，后者用于直接使用。
一个真实场景的完整输出
场景描述
space_and_medium：光线极暗的室内机房，高饱和度幽蓝色调，
数字高清质感，屏幕冷光为唯一主光源
layer_analysis：前景为机械键盘与双手，中景为坐姿人物，
背景为多块显示屏与服务器机柜轮廓
visual_hook：瞳孔中倒映的快速滚动绿色代码光影
vibe_summary：紧张、压抑、临界时刻的克制感
全局锚点
character_anchor：黑色连帽衫、短发的年轻男性
environment_anchor：幽蓝色调的昏暗机房，多屏幕环境
镜头 1
image_prompt：侧面中景，昏暗机房，高饱和度幽蓝色调，
仅有屏幕冷光打在人物脸上；穿黑色连帽衫的
年轻男子坐在桌前，双手置于机械键盘上
negative_prompt：明亮环境光, 暖色调, 多余人物, 过度噪点, 面部模糊
video_prompt：
shot_size：侧面中景
transition_from_previous：硬切
camera_angle：平视，略偏侧面
camera_movement：向后拉
movement_speed：极缓慢
subject_action：双手在机械键盘上高频敲击
physical_effects：无明显物理扰动
visual_changes：随镜头后拉，屏幕冷光在脸部的覆盖面积逐渐减小
timing_and_rhythm：敲击声密集稳定，镜头运动匀速
video_prompt_for_generation：
侧面中景平视，镜头极缓慢向后拉；穿黑色连帽衫的年轻男子
双手在机械键盘上高频敲击，节奏密集稳定；随镜头后拉，
屏幕冷光在面部的覆盖逐渐减小
audio：密集的机械键盘敲击声，沉重的低频背景音乐
dialogue：最后一道防火墙就要被攻破了
生成时该复制哪一条
按目标动作对号入座，用错字段会导致结果偏离：
| 你要做的事 | 复制哪个字段 |
|---|---|
| 用图像平台出首帧或概念图 | image_prompt，附加 vibe_summary 中的调性描述 |
| 填入图像平台的负向输入框 | negative_prompt |
| 用视频平台做文生视频或图生视频 | video_prompt_for_generation |
| 只想调整某个运动维度 | 修改 video_prompt 中对应的子字段后重新拼装 |
| 配音、字幕、口型对齐 | dialogue 与 audio |
| 多镜头保持角色和场景一致 | 把 character_anchor 与 environment_anchor 附加到每个镜头 |
全局锚点怎么用才有效
这是精确分析相比快速分析最实用的增量，快速分析不提供这两个字段。
做多镜头连续内容时，如果每个镜头各自独立生成，很容易出现同一个人在不同镜头里长相、发型、服装不一致，场景的色调和布局也会漂移。
用法是：把 character_anchor 和 environment_anchor 的文本，追加到每一个镜头的提示词末尾。例如：
[镜头 2 的 video_prompt_for_generation]
+ 角色保持：黑色连帽衫、短发的年轻男性
+ 环境保持：幽蓝色调的昏暗机房，多屏幕环境
这样每个镜头都携带同一份角色与环境约束，可以显著减少漂移。需要说明的是，这能降低不一致的概率，但不同平台的一致性能力差异较大，无法保证完全一致。
常见失败原因和解决方法
分析后提示返回结果缺少场景描述或镜头列表。
模型输出结构不合规。重新分析该场景即可；失败的分析会退还点数。
negative_prompt 在目标平台没有对应输入框。
忽略该字段，或把其中最关键的约束改写为正向描述加入主提示词。
多镜头生成后人物仍然不一致。
确认已把全局锚点附加到每个镜头，而不是只加在第一个镜头上。不同平台的一致性能力有差异，必要时改用图生视频、以第一个镜头的成品帧作为后续镜头的参考图。
九项视频提示词中某些字段内容为空或很笼统。
素材中确实不存在对应要素时会如实留空，例如静止镜头的 physical_effects。这不是分析失败。
有哪些限制
- 三层结构与九项子字段的完整性依赖模型输出，个别字段可能因素材信息不足而较为概括。
- 输出为通用结构化文本，不针对特定平台做语法适配，跨平台使用需人工裁剪。
- 全局锚点能降低跨镜头漂移，但不能保证完全一致，最终效果由生成平台决定。
- 字段内容是对成品画面的观察结果，不是原作者使用的原始提示词。
- 快速分析不提供场景描述层、全局锚点层和负向提示词，需要这些字段必须使用精确分析。