扣子2.5实战:AI探店视频爆款赛道,仅16条作品涨2.6万粉,教你一分钟复刻!
最近刷短视频,你一定刷到过这类AI 萌娃探店视频:
第一人称视角、可爱画风、逛店打卡,
短短几秒就很吸睛,点赞轻松破万。
有位博主靠这个玩法,只发16条作品,
粉丝2.6万,总获赞高达64 .4万,流量非常猛。

这种视频不用真人拍、不用找模特、不用复杂剪辑,
还能把门店、商品换成你自己的,
直接用来做本地生活宣传,帅哥、美女、萌娃形象随便换。
✅案例展示:
今天我就手把手教你,
用Coze 扣子 2.5搭建一套 AI 探店视频工作流,
1分钟就能批量出片,看完直接上手。
✅工作流展示:

第一步:开始节点
我设置了 6 个关键输入项,直接填就能用:
-
1.mentou:门店门头图片
-
2.miao:视频时长(建议 4–12 秒,默认 10 秒)
3.api 秘钥:你的模型接口密钥
4.wenan:口播文案
5.width:视频宽度(默认 1920)
6.height:视频高度(默认 1080)
填完这一步,后面全自动化执行。

第二步:大模型 – 图片提示词
这里用豆包 2.0 Pro,输入门头图片,
搭配我定制的Coze 图片构图助手提示词。
作用:把图片标准化处理,输出适合视频生成的构图提示词,
让人物和背景自然融合,
不做艺术化修饰,只保证镜头可用。

系统提示词:(仅展示部分,完整版可找我免费领取)

用户提示词

第三步:参考图转换(代码节点)
通过代码节点把背景图统一格式,方便后续图生图。
核心逻辑:把输入图片存入列表,
输出标准化图片数组,供下游节点调用。
// 在这里,您可以通过 'params' 获取节点中的输入变量,并通过 'ret' 输出结果// 'params' 已经被正确地注入到环境中// 下面是一个示例,获取节点输入中参数名为'input'的值:// const input = params.input;// 下面是一个示例,输出一个包含多种数据类型的 'ret' 对象:// const ret = { "name": '小明', "hobbies": ["看书", "旅游"] };async function main({ params }: Args): Promise<Output> {let list = []list.push(params.image1)

第四步:图片生成(Nano Banana 2)
用上一步的提示词 + 参考图,
先用 Nano Banana 2 生成基础画面,保证人物与场景匹配度。

第五步:选择器(主备判断)
判断图片 URL 是否有效:
-
✅有效→走主生成线路 -
✖无效→走备用线路避免因为出图失败导致整个工作流断掉。 -

第六步:备用图片生成(即梦 5.0)
这一步固定用即梦 5.0,绑定宽高、提示词、参考图,
做兜底出图,确保 100% 有图可用。

第七步:融合图聚合(核心兜底)
按 “取第一个有效值” 规则,自动选图:
-
第一项:出图接口返回的图片地址(主线路生成的图) -
第二项:出图接口返回的图片地址(备用线路生成的图) -
另外还有一个空白输入栏, -
可以自己填上兜底默认值。

第八步:大模型 – 中文视频提示词
继续用豆包 2.0,
我封装了即梦 Seedance2.0 专用视频提示词助手。
输入:口播文案、参考图、时长,输出≤600 字、
可直接生成视频的提示词,
让人物自然朗读文案,带运镜分镜。

系统提示词:(仅展示部分,完整版可找我免费领取)

用户提示词

第九步: 配图 / 视频提示词双模型生成
用情绪视觉脚本工程师提示词,
把单场景文案压缩成图像 + 视频双提示词,
精准对齐模型要求。

系统提示词:(仅展示部分,完整版可找我免费领取)

用户提示词

第十步:前缀加固(去字幕)
给提示词加固定前缀,强制 AI不生成字幕,
保持视频干净清爽,避免多余元素。

第十一步:豆包视频生成(最终输出)
关键参数:
-
1.prompt:自动拼接的视频描述 -
2.model:带音频的视频生成模型 -
3.async:true(异步不卡顿) -
4.duration:绑定开始节点的时长 -
5.ratio:竖屏短视频 -
6.start_image_url:兜底后的首帧图

最后结束节点直接输出视频,
命名 Group1,可直接下载使用。

最后:
这套 Coze2.5 AI 探店工作流,
从文案→图片→视频→配音全自动完成。
你只需要输入口播文案、上传门头图,
点运行,就能一键出片。
我已经把完整工作流打包好,节点、提示词、代码全部配置完毕,
直接复制导入就能用,不用自己从零搭。
搭建过程中遇到节点不会配、提示词不全、工作流导入失败,
都可以在评论区留言,我会一一回复。
写在最后
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