AI 视频生成
AI 视频里的首尾帧是什么?
首尾帧(也叫首帧尾帧、起止帧或 FLF2V)是一种 AI 视频模式,需要两张图片:一张作为片段的开头,一张作为片段应停在的结尾。模型根据提示词生成两者之间的运动,所以由你决定镜头从哪里开始、在哪里结束,路径由模型来创造。
作者:DreamBench 团队。更新于 。
首尾帧概览
概览
- 输入
- 两张图片(一张首帧和一张尾帧),通常还有一段提示词,描述两者之间发生的事。
- 输出
- 一个镜头,通常 4 到 15 秒,从第一张图片开始,并被引导停在最后一张图片上。
- 由你决定的部分
- 两端:开头完全一致,结尾则是模型努力达到的目标。
- 由模型决定的部分
- 路径:运动、运镜、节奏,以及两张图片都没有展示的一切。
- 最适合
- 转场、揭晓、前后对比、产品转动、必须以 Logo 收尾的镜头。
- 不擅长
- 两张图片差别太大、变化太大而时长不够,以及运动过程中的面孔和文字。
首尾帧视频的原理
首尾帧的工作方式就像多了一个锚点的图生视频。模型把你的第一张图片放在片段开头、最后一张图片放在结尾,把两者都标记为要保留的帧,再从噪声中生成两者之间的帧,直到它们按提示词描述的方式把两端连起来。
首帧
生成
生成
生成
生成
尾帧
首尾两端由你固定。模型会在两者之间生成一条符合提示词的过渡路径,所以两帧相差越大,模型需要凭空生成的就越多。
在文生视频中,一切都由模型创造;给一张图片,开头之后的一切由模型创造。给两张图片,模型就有了终点,它的任务变成寻找一条可信的路线:这种模式适合有计划的变化,而在根本不存在这样的路线时就会吃力。
深入原理:固定两帧,生成中间
开源模型 Wan 的技术报告描述了常见的设计:图片经过压缩后放在第一帧,后面接空白帧,再用一个二值掩码标出哪些帧保留、哪些帧生成。图像编码器还会读取图片的内容,让它的样子延续到它从未出现的帧里。报告指出,同样的设计也可以扩展到首尾帧变换和视频续写。
FLF2V 这个名字就来自这一系列:Wan 团队于 2025 年 4 月 17 日发布了 Wan2.1 FLF2V(first-last-frame-to-video,首尾帧生视频),仅支持 720p。
学术界把这项任务称为关键帧插值或中间帧生成(inbetweening),这个说法来自动画师在两个关键姿势之间绘制中间帧的工作。一篇 ICLR 2025 论文拿一个训练成从一张图片沿时间向前推进的图生视频模型,微调出一个反向推进的副本,再让两者同时运行,每一步都融合来自两端的预测。
首尾帧提示词怎么写
描述变化,而不是描述图片:两张图片都已经固定了。说清楚什么在动、按什么顺序动,以及镜头如何从第一个构图移动到最后一个构图。Kling 的 O1 模型指南给出了这样的写法:把第一张图片作为首帧,第二张作为尾帧,再描述两者之间的变化。
- 写一个把第一张图片变成最后一张的动作:“她从窗边转过身来,面向镜头”。
- 写一个从一个构图到另一个构图的运镜:“从全景缓慢推近到特写”。
- 说明片段如何收尾:“慢慢稳住”“静止下来”“光线逐渐亮到最满”,这样最后一秒就不会突然跳变。
- 不要写两张图片里已有的内容:面孔、衣服、房间。
首帧、首尾帧、参考图还是关键帧?
图片可以用好几种方式引导视频。选哪一种,决定了镜头里有多少由你掌控、有多少由模型创造。
| 你提供什么 | 固定的部分 | 模型创造的部分 | 适合用于 | |
|---|---|---|---|---|
| 仅首帧(图生视频) | 一张图片 | 开头,完全一致 | 开头之后的一切,包括在哪里结束 | 让照片或设计好的画面动起来 |
| 首尾帧 | 两张图片 | 开头,以及作为目标的结尾 | 两者之间的路径 | 转场、揭晓、前后对比、固定的最终画面 |
| 参考生视频 | 一张或多张主体、地点或产品的图片 | 出现的是谁或什么,而不是它站在哪里 | 每一帧,包括第一帧 | 在多个镜头中保持同一个角色或产品 |
| 关键帧 | 三张或更多图片,分布在片段的不同时间点 | 每一个这样的时刻 | 每两张之间的路径 | 有多个节拍的编排动作;少数工具提供 |
| 视频延长 | 一段现有的视频片段 | 直到它最后一帧的一切 | 接下来发生的事 | 让镜头比单次生成更长 |
在这些方式中,只有首尾帧能固定镜头在哪里结束;更长的段落就是把多个这样的镜头剪在一起。
如何选出能配合好的首帧和尾帧
大多数失败在写提示词之前就已注定:两张图片在给定的时长内根本连不起来。Kling 的首尾帧指南要求使用主题相同、内容相近的两张图片,并提醒差异过大可能会触发镜头切换:直接切过去,而不是运动过去。
Veo 3.1、Kling 和 Seedance 的首尾帧
每家模型厂商都有自己的限制。以下是我们在 2026 年 10 月 29 日查阅时,它们页面上的说法:
| 厂商页面的说法 | 须知 | |
|---|---|---|
| Veo 3.1(Google) | Google Cloud 的页面列出 Veo 3.1 和 Veo 3.1 Fast 支持首帧和尾帧,片段时长 4、6 或 8 秒,画幅 16:9 或 9:16 | 帧图片为 JPEG 或 PNG;在 Google 的 Media Studio 中,尾帧图片是“图生视频”下的一个可选位置 |
| Kling 3.0(Kling AI) | Kling 的 3.0 指南列出 Kling 2.6 和 3.0 支持首尾帧生视频,3.0 的时长为 3 到 15 秒 | 在 Kling 应用中,它是“图生视频”页面上的“添加尾帧”;Kling 的 O1 指南指出不支持只用尾帧 |
| Seedance 2.5(ByteDance) | BytePlus 的教程:一张图片作为首帧,或两张图片作为首帧和尾帧;首帧必填 | 片段采用首帧的画面比例;每张图片每边 300 到 6,000 像素,小于 30 MB;不支持真人面孔 |
| Wan2.1 FLF2V(Wan-AI) | 2025 年 4 月 17 日发布的开源模型,仅支持 720p | 主要用中文文本-视频对训练,所以它的模型卡推荐使用中文提示词 |
大家用首尾帧做什么
- 转场:同一条街的白天和黑夜、空房间和布置好的房间、从夏天到下雪。
- 前后对比:改造、装修、一道菜的生与熟,两端都和拍摄或设计的样子完全一致。
- 停在预先设计好的最终画面上的揭晓:一件产品、一张标题卡或一个 Logo。
- 产品从正面转到背面,两个视角都完全准确。
- 角色在分镜里画好的两个姿势之间移动。
- 循环视频,两端用同一张图片。
哪些 AI 视频模型支持尾帧
在 DreamBench 上,Seedance 2.5、Seedance 2.0、Veo 3.1 及其 Fast 和 Lite 版本、Kling 4.0、Kling 3.0、Wan 3.0、Wan 2.7、MiniMax H3 和 LTX-2.3 都可以指定结尾画面。HappyHorse 1.1、Grok Imagine 1.5 和 Vidu Q2 只能从首帧开始。下表读取的是 DreamBench 创作面板所用的同一套设置:
| 模型 | 声音 | 首尾帧 | 分辨率 | 画面比例 |
|---|---|---|---|---|
| Seedance 2.5 | 可开可关 | 是 | 480p, 720p, 1080p | 1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 · 21:9 |
| Seedance 2.0 | 可开可关 | 是 | 720p, 1080p, 4K | 1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 · 21:9 |
| Veo 3.1 | 始终开启 | 是 | 720p, 1080p, 4K | 16:9 · 9:16 |
| Kling 4.0 | 始终开启 | 是 | 720p, 1080p | 1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 · 21:9 |
| Kling 3.0 | 可开可关 | 是 | 720p, 1080p | 1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 · 21:9 |
| Wan 3.0 | 始终开启 | 是 | 720p, 1080p | 1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 |
| Wan 2.7 | 可开可关 | 是 | 720p, 1080p | 1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 |
| Grok Imagine 1.5 | 始终开启 | 仅首帧 | 720p, 1080p | 1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 |
| MiniMax H3 | 始终开启 | 是 | 720p, 1080p | 1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 · 21:9 |
| HappyHorse 1.1 | 始终开启 | 仅首帧 | 720p, 1080p | 1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 · 21:9 |
| LTX-2.3 | 可开可关 | 是 | 720p, 1080p, 4K | 16:9 · 9:16 |
| Vidu Q2 | 可开可关 | 仅首帧 | 720p, 1080p | 1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 |
“仅首帧”是指模型可以从你的图片开始,但无法指定在哪里结束:结尾交给提示词决定。
尾帧为什么对不上,以及其他限制
为什么我的视频没有停在尾帧上?首帧会被原样放置,而尾帧只是一个目标:模型生成最后几帧去接近它;如果路径走得太慢,或者变化太大而时长不够,结果就只会停在它附近,或在最后一刻突然跳到它。两张图片越接近,落点就越准。
| 可能原因 | 可以尝试 | |
|---|---|---|
| 片段直接切到尾帧,而不是运动过去 | 两张图片差别太大,模型只好用一次切换把它们连起来 | 让它们在主体、光线和构图上更接近,或者拆成两个镜头,中间加一张图片。 |
| 最后一秒突然跳变或变形到位 | 运动没能及时到达结尾 | 要求更小的变化、更长的片段,或者在结尾前逐渐放慢并稳住的运动。 |
| 最后一帧和你的图片看起来略有不同 | 最后一帧是生成出来去匹配的,而不是复制过来的 | 再运行一次,或者在剪辑软件里在片段结尾后让你自己的图片停留片刻。 |
| 一端被裁剪或拉伸 | 图片和片段的形状不一致 | 开始之前,把两张图片都裁成片段的形状,并让它们尺寸相同。 |
| 面孔或 Logo 在中间变模糊 | 只有两端是固定的;中间的每一帧都是创造出来的 | 让它在两张图片里都又大又相似,少移动镜头,并保持片段简短。 |
| 运动走了一条奇怪的路线 | 提示词没有写明路径 | 描述一个动作和一个运镜,让第一张图片变成最后一张。 |
| 尾帧被忽略 | 模型只支持首帧 | 选一个支持尾帧的模型:上表列出了哪些支持。 |
DreamBench 上的首尾帧
Logo 动画工具就是 DreamBench 的首尾帧功能。你上传 Logo 并选择一种风格,模型会拿到你上传的原样 Logo,放在它自己的背景上,作为结尾画面。首帧取决于风格:扫光用的是 Logo 本身,揭晓类用的是空背景,其他风格则用根据 Logo 绘制的画面,比如故障风是打散的 Logo,霓虹是暗淡的轮廓,3D 旋转是侧面朝前的 Logo。
每次运行都会在 Kling 3.0 上生成一段 5 秒的片段:720p 无声、1080p,或 1080p 带声音。有些运行不能干净地停在 Logo 画面上;如果最后一秒看起来不对,就再运行一次。
图生视频工具是单张图片的版本:一张照片成为 5 秒片段的首帧。当你描述一部影片时,DreamBench 会把它写成多个镜头,根据你的参考图为每个镜头绘制开场画面,再由视频模型据此生成镜头;镜头走向写在它的提示词里。
常见问题
FLF2V 是什么意思?
FLF2V 是 first-last-frame-to-video 的缩写,即首尾帧生视频:用两张图片生成一段片段,一张作为开头,一张作为结尾。这个名字来自 2025 年 4 月发布的开源模型 Wan2.1 FLF2V;大多数应用把同一种模式叫作首尾帧。
Kling 首尾帧怎么用?
在 Kling 应用中打开“图生视频”,点击“添加尾帧”,上传首帧图片和尾帧图片,描述两者之间的变化,然后生成。Kling 的指南列出 Kling 2.6 和 3.0 支持首尾帧,要求使用主题相同、内容相近的两张图片,并提醒差异过大可能会触发镜头切换。
Veo 3.1 能用首尾帧吗?
能。Google Cloud 的文档列出 Veo 3.1 和 Veo 3.1 Fast 支持用首帧和尾帧生成视频,片段时长 4、6 或 8 秒,画幅 16:9 或 9:16。在 DreamBench 上,Veo 3.1、Veo 3.1 Fast 和 Veo 3.1 Lite 都标注为支持尾帧;Veo 3.1 适用于 Plus 及以上套餐。
Seedance 2.5 支持首尾帧吗?
支持。ByteDance 的 Seedance 2.5 教程中,一张图片可以作为首帧,两张图片可以作为首帧和尾帧;首帧始终必填,片段采用首帧的画面比例。它不接受含有真人面孔的图片。
为什么尾帧对不上?
尾帧对不上,是因为模型把它当作目标,而不是直接贴进去的一帧:它生成最后几帧去接近它;如果变化太大而时长不够,或者运动走得太慢,就只会停在图片附近,或在结尾突然跳到它。让两张图片更接近,要求更小的变化或更长的片段,并描述一个在结尾前稳住的运动。
为什么我的首尾帧视频是直接切过去,而不是运动过去?
当两张图片差别太大、无法用可信的运动连起来时,首尾帧视频就会直接切换,模型用一次镜头切换把它们连起来。Kling 自己的指南也提醒,差异过大可能会触发镜头切换。保持主体、光线和构图相近,只改变一两处,或者把变化拆成两个镜头。
可以只给尾帧吗?
通常不行。这里列出文档的模型都需要首帧,尾帧才是可选的:Kling 的 O1 指南指出不支持只用尾帧生成,Seedance 2.5 也要求首帧。要做一个停在某张图片上的镜头,也要给一张首帧,揭晓类镜头哪怕给一张纯背景也行。
首尾帧和关键帧有什么区别?
首尾帧固定一个镜头的两端。关键帧则固定片段中的三个或更多时刻,由模型填补每两个之间的空隙。研究者也把首尾帧称为关键帧插值,因为它就是只有两个关键帧的情况。
首尾帧和补帧是一回事吗?
不是。补帧(帧插值)是在相隔不到一秒的两帧之间插入新帧,让运动更流畅或变成慢动作,几乎不创造新内容。首尾帧连接的两张图片在时间上可以相隔好几秒,所以两者之间的整个运动都由模型根据提示词生成。
能用首尾帧做循环视频吗?
能,前提是模型支持尾帧:两端用同一张图片,再描述一个出去又回来的运动。幅度小、速度慢的运动最适合做循环;如果片段只是停在图片附近而不是正好停在图片上,接缝处仍可能轻微跳动。
首帧和尾帧需要相同的画面比例吗?
它们彼此之间、以及与片段之间,都应该形状和尺寸相同。形状不同的图片会被裁剪或拉伸以适应画幅,这可能让主体在两端之间发生位移;例如 Seedance 2.5 会让片段采用首帧的画面比例。开始之前,把两张图片都裁成片段的形状。
哪些 AI 视频模型支持首尾帧?
在 DreamBench 上,Seedance 2.5、Seedance 2.0、Veo 3.1 及其 Fast 和 Lite 版本、Kling 4.0、Kling 3.0、Wan 3.0、Wan 2.7、MiniMax H3 和 LTX-2.3 支持尾帧。HappyHorse 1.1、Grok Imagine 1.5 和 Vidu Q2 只能从首帧开始。本页的表格读取的是创作面板自己的设置。
首尾帧视频最长能有多长?
一个镜头,长度取决于模型:Google 列出 Veo 3.1 为 4、6 或 8 秒,Kling 3.0 为 3 到 15 秒。DreamBench 的 Logo 动画以你的 Logo 收尾,时长始终是 5 秒。想要更长,就规划多个镜头,每个镜头有自己的两端,再把它们剪在一起。
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模型页面
术语
来源
- Google Cloud:使用视频首帧和尾帧生成视频Google Cloud,查阅于
- Kling AI:视频首尾帧指南Kling AI,查阅于
- Kling AI:Kling VIDEO 3.0 模型使用指南Kling AI,查阅于
- Kling AI:Kling VIDEO O1 使用指南Kling AI,查阅于
- BytePlus ModelArk:Dreamina Seedance 2.5 教程BytePlus,查阅于
- Wan: Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models, §5.1 Image-to-Video GenerationarXiv,查阅于
- Wan2.1 FLF2V 14B 720P 模型卡Wan-AI,查阅于
- Generative Inbetweening: Adapting Image-to-Video Models for Keyframe InterpolationarXiv,查阅于
DreamBench 是一个独立平台,与本页提及的公司没有关联,也未获得它们的认可。