Rivya AI 视频工作流指南

在开始文生视频、图生视频、源视频改造或带音频片段前，先用这篇 AI 视频工作流指南确认路径。

在 Rivya 里，视频是最容易把工作流错误放大的地方。

和对话或图片相比，视频通常天然带着这些现实因素：

• 成本更高
• 等待更久
• 参数更多
• 更容易因为起点选错而浪费整轮

所以第一步判断特别重要。

这篇是视频工作的工作流参考页。如果你更想看“首次运行到底该怎么开始、哪些地方最容易一开始就跑歪”的决策型版本，更适合搭配 如何用 Rivya 生成 AI 视频 一起读。

先看这条视频是从什么开始的

在选视频模型之前，先判断这条任务到底是从什么输入起步。

最常见的几种起点是：

• 只有文本
• 一张静态图或参考图
• 一段已经存在的视频素材
• 一条结果里音频本来就是交付物一部分的视频

这个区别，通常比模型名气更重要。

如果你的问题已经明确收窄成“从文本起步时到底该选哪一个模型”，更窄的搭配页是 2026 年最好用的 AI 文生视频生成器。

当前最常见的几条视频路径

按当前产品的真实使用方式看，最常见的视频路径通常是：

• 广义默认的动态生成：常见起点是 Seedance 1.5 Pro
• 更高规格的成片路径：常见会走向 Veo3.1 Quality
• 更依赖参考图的动态生成：常见会试 Veo3.1 Fast
• 明确改造已有视频素材：常见会用 Wan 2.6

这些同样不是硬规则，只是当前这套模型里最常见的几种走法。

从哪个入口开始更合适

当你需要这些事情时，先用公开视频层：

• 在 /video 看大方向
• 在 AI 模型目录 里先比较模型
• 当模型已经比较清楚时，通过 /ai-models/[modelSlug] 更直接地起步

当你开始需要这些事情时，再进 Studio：

• 真正发起已登录执行
• 保存连续性
• 上传参考文件
• 围绕同一方向多轮迭代

这才是 Rivya 里更认真视频任务的正常路径。

视频参数的重要性会更高

视频表单比图片表单更敏感，因为很多参数会同时改变：

• 结果长什么样
• 这一轮要花多少成本

最常需要认真看的字段通常包括：

• 时长
• 画幅比例
• 分辨率或质量档
• 运镜表现或运动控制
• 支持音频的模型上，对应的音频相关设置

很多“这条视频为什么不对”的原因，其实不是模型品牌选错了，而是参数没有按任务情况设对。

一条稳一点的首次运行视频流程

在 Rivya 里，一条比较稳的首次运行视频流程通常是：

1. 先判断这轮到底是文生、图生，还是视频改造
2. 比较一到两个最像的模型
3. 判断参考图、时长或音频是不是任务核心
4. 如果工作流需要账号上下文，在真正执行前先登录
5. 参数要有意识地设，而不是全部沿用默认值
6. 看完结果之后，再决定是改参数、改模型，还是改整条路径

通常做到这里，就已经足够判断方向对不对了。

在视频里，历史记录和通知中心会更重要

视频是最容易让历史记录和通知中心显得“不只是附带功能”的地方。

历史记录重要，是因为下一轮最有价值的改动，通常依赖某一条具体片段。

通知中心重要，是因为视频任务经常会在你已经离开当前页面之后才真正结束。

也正因为这样，视频工作流特别依赖 Rivya 整个产品壳层，而不只是依赖某一个生成页。

最常见的视频误判

最常见的误判通常是：

• 在一条高成本视频任务里才开始找概念
• 没先想清楚这轮是从什么输入起步
• 把时长当成美术参数，而不是成本参数
• 长任务跑完之后，没有去看历史记录和通知中心

很多让人挫败的视频会话，问题在模型之前，就已经先出在工作流层了。

下一步建议

• Rivya 创作工作台
• 模型
• Rivya 里的参考文件与上传
• 如何用 Rivya 生成 AI 视频
• AI 营销视频生成器怎么选？
• AI 产品演示视频生成器怎么选？
• 2026 年最好用的 AI 视频生成器

视频工作流检查清单

当交付物是动态内容时，先判断：

• 先确认起点：文本、图片、源视频、参考素材，还是音频计划。
• 选风格词前，先用简单 beat 写清楚什么在动。
• 动作还没读顺前，时长先保持短。
• 上更重生成前，先把画幅匹配到投放渠道。
• 除非所选模型会一起生成原生音视频，否则先看清视觉任务，再补音频。

更重生成前先复核

如果镜头失败是因为动作、源图、时长或镜头方向不清楚，先复核。高规格模型也会在含糊 motion brief 上浪费积分。