如果这条视频真的是从文本起步，而不是从静态图或已有素材开始，先试 Seedance 1.5 Pro。
它目前仍然是 Rivya 里最稳的文生视频默认值。只有当你的真实优先级已经变成高规格成片、更强的镜头结构控制，或者更低成本的首轮验证时，这个答案才会改变。
这篇如何评估
这篇指南已在 2026-04-28 按 Rivya 里的“从文本开始的视频任务”复核。除非是为了说明什么时候不该走文生视频，否则不会把图生视频或源视频改写混进同一判断。
我们检查了：
- 当前 Rivya 哪些视频模型适合作为文本起点
- 时长、画幅、原生音频和质量设置如何影响首次运行选择
- 每个选项更适合低成本试方向、广义营销动态、产品验证，还是更高完成度
- 相关文档：视频工作流 和 模型字段与参数
这篇解决的是一个更窄的问题
这篇内容按 2026 年 4 月 21 日 Rivya 当前支持文生视频的公开模型目录整理。
- 核对过的公开视频入口包括：
/video、/ai-models、/video，以及当前公开支持文生视频的模型页 - 对照过的相关产品指南包括：Rivya 的视频工作流、Rivya 当前真正上线了哪些功能 和 Rivya 里的参考文件与上传
- 这篇只讨论 Rivya 里“从文本起步的视频任务怎么选”，不假装评测全网所有视频模型
这篇更想回答的不是“谁是文生视频第一名”。
真正有用的问题是：“这次从文本起步的视频任务，到首次运行认真出片时，到底最需要什么成立？”
4 条最值得先试的文生视频路径
| 模型 | 更适合什么 | 为什么是合理的第一站 | 什么时候不该先从这里开始 |
|---|---|---|---|
| Seedance 1.5 Pro | 广义默认值 | 文生视频质量、迭代舒服度和原生音画输出更均衡 | 如果任务已经明确追求高规格成片，或只想先最低成本验证，就别先从这里开始 |
| Veo3.1 Quality | 高完成度压力 | 当文本本身已经接近成片说明时，更容易给出高级感运动和更强完成度 | 如果你更在意预算舒服，而不是质感上限，就别先从这里开始 |
| Kling 3.0 | 镜头规划型任务 | 在时长、结构和多镜头安排上控制力更强 | 如果你只是想找一个最稳的广义默认值，就别先从这里开始 |
| Sora 2 | 低风险方向验证 | 更适合先验证纯文本方向值不值得继续投时间和预算 | 如果首次运行认真跑就要接近上线成片，就别先从这里开始 |
这 4 个答案不是同一个结论换了 4 个名字，而是 4 种不同的文生视频任务。
先看提示词里已经锁定了什么
很多文生视频选择，真正变简单，是从“提示词里到底已经知道了什么”开始。
更常见的分法通常是：
- 需求还很宽，只想先找一个稳妥的默认路径
- 文本已经像成片说明，一开始就要高完成度
- 任务真正难在节奏、时长和镜头结构
- 这轮更像低成本试方向
这种分法，比追问一个“绝对第一名”实用得多。
不同文生任务分别该先试谁
如果你需要一个认真、稳定、还能继续往上做的文生视频起点，先从 Seedance 1.5 Pro 开始。
如果文本本身就已经像高级品牌片、发布片或更完整的产品展示说明，而且你愿意更早为质感付费，就切到 Veo3.1 Quality。
如果难点不只是风格，而是片子的结构本身，比如多段节奏、镜头顺序、时长安排，那 Kling 3.0 往往更合适。
如果你现在还在判断“这条纯文本方向到底值不值得继续做”，先用 Sora 2 这种更轻的路径会更舒服。
示例起手提示词
Seedance 1.5 Pro
适合想先拿到一个认真、稳妥、广义可用的文生起点。
Generate a 6-second product teaser of a ceramic coffee grinder on a kitchen counter, slow push-in camera, warm morning light, subtle sound cues, premium retail tone.Veo3.1 Quality
适合文本本身就已经要求更接近成片质感。
Generate an 8-second luxury fragrance film: the bottle rises from black water, controlled reflections, slow cinematic orbit, premium launch mood, elegant background audio.Kling 3.0
适合真正需要更强镜头结构控制的任务。
Generate a 10-second multi-shot launch clip for a portable projector: opening hero shot, close-up on the lens, living-room use scene, clean ad pacing, optional audio off.Sora 2
适合首轮重点仍然是低风险试方向。
Generate a 5-second text-to-video test of a paper lantern drifting upward in a dark courtyard, soft warm light, simple upward camera follow, low-risk first run.首次运行之后最值得看什么
首次运行最有用的复盘，通常不是“哪个品牌赢了”。
更值得看的是：
- 提示词里的场景逻辑有没有真的被接住
- 运动和运镜是不是有意识，而不是模板化
- 当前结果仍然明显像草稿，还是已经接近可交付
- 以这个阶段的目标来看，成本是不是划算
- 下一轮还该继续纯文生，还是应该切到参考图或静态图驱动
这些信号，比简单看一个模型排行榜更有判断价值。
什么时候该离开这篇
下面这些情况，这篇就不再是最好的入口：
- 任务其实是从静态图或参考图开始
- 任务是改已有视频，而不是从零生成
- 音频才是最核心的约束
- 任务已经明确收窄到营销短片或产品演示视频
下一步去哪一页
- 如果真实任务是营销短片或投放视频，继续看 AI 营销视频生成器怎么选？。
- 如果真实任务是产品展示或功能讲解视频，继续看 AI 产品演示视频生成器怎么选？。
- 如果音频是最核心的约束，继续看 带音频的 AI 视频生成器怎么选？。
- 如果你想看更宽的视频总览，而不是只看文生视频，继续看 2026 年最好用的 AI 视频生成器。
- 如果你想看工作流说明，直接读 Rivya 的视频工作流 和 Rivya 里的参考文件与上传。
先写一个文本起步的视频测试 brief
如果视频从文本开始，prompt 就要承担更多生产计划。
需要包含：
- 场景和主体
- 镜头运动
- 时长和画幅
- 节奏和运动优先级
- 音频是必需还是可选
- 什么样的第一版值得继续精修
目标不是写最长的 prompt，而是给模型足够结构，用来判断“文本直接起步”是不是正确入口。
判断文本起步是否足够
第一版出来后，先判断问题是否还属于文生视频页。
重点检查：
- 场景逻辑是否成立
- 运动是否服从 prompt，还是变成泛泛的运动
- 前几秒是否有用
- 下一轮是否需要静态图或参考素材来锚定视觉
- 成本是否匹配当前想法阶段
如果短片需要视觉锚点，就转到图生视频或参考素材工作流。如果文本起步已经成立，把结果保存下来，再从最强的画面或运动节点继续改 brief。
