一家公司正开发AI短剧工作流，采用`seedance2.0`视频模型。当前面临的核心问题是，用户提交的提示词直接输入模型，导致生成视频质量远低于TapNow、libTv等商业AI工具，即使提示词和素材相同。开发者推测，这可能是因为缺少一个将用户提示词进行工程化优化处理的中间环节。目前，仅一名后端（Java）负责提示词设计，团队人手不足，压力巨大。公司正寻求外部专家协助，解决AI提示词工程化难题，期望获得可复用技能并愿意提供报酬，以弥补与竞品的差距，凸显了AI应用中提示词工程对产品质量的关键影响。
谷歌最新发布的全能模型Omni Flash在特定应用场景下展现出显著潜力。实测结果表明，该模型在短视频和电商等短视频领域表现出色，能够有效替代目前市场领先但成本较高的Seedance2模型，为开发者提供了一个更具成本效益的视频生成方案。 文章指出，Omni Flash在排除电影打斗等复杂场景后，其效果令人满意。技术实现上，开发者可以沿用此前gpt-image-2结合Seedance2/Sora2的模式，转而利用gpt-image-2与Omni Flash进行分镜图视频生成。实测案例包括通过纯人物照片和提示词生成“环游世界”的视频。 尽管Seedance2在整体性能上仍被认为是第一流的存在，但Omni Flash的出现为中国开发者和AI创业者在特定短视频内容创作上提供了新的选择，尤其是在预算有限的情况下，其作为Seedance2的平替方案具有重要的实际应用价值和技术影响。