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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。

首尾帧:两端由你固定,中间的帧由模型生成。

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。

用图片主导生成镜头的几种方式对比
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。

  • 让两张图片的形状和尺寸都与片段一致,这样两端都不会被裁剪或拉伸。
  • 保持主体、光线、镜头和风格不变;只改变一两处,比如姿势、机位或一天中的时间。
  • 让变化与时长相匹配:转头放得进 5 秒,城市上空的日出放不进。
  • 用第一张图片做出最后一张:用 AI 图片编辑器修改一份副本,或用 AI 扩图把它扩成更宽的构图,这样两张图片里你没改动的细节都完全相同。
  • 让面孔、手和文字在两张图片里都又大又清晰:中间的帧是创造出来的,小细节最先被重画。

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:

各家厂商官方文档中的首尾帧
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:

DreamBench 上的视频模型:声音、首尾帧、分辨率和画面比例
模型声音首尾帧分辨率画面比例
Seedance 2.5可开可关是480p, 720p, 1080p1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 · 21:9
Seedance 2.0可开可关是720p, 1080p, 4K1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 · 21:9
Veo 3.1始终开启是720p, 1080p, 4K16:9 · 9:16
Kling 4.0始终开启是720p, 1080p1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 · 21:9
Kling 3.0可开可关是720p, 1080p1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 · 21:9
Wan 3.0始终开启是720p, 1080p1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3
Wan 2.7可开可关是720p, 1080p1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3
Grok Imagine 1.5始终开启仅首帧720p, 1080p1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3
MiniMax H3始终开启是720p, 1080p1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 · 21:9
HappyHorse 1.1始终开启仅首帧720p, 1080p1:1 · 16:9 · 9:16 · 4:3 · 21:9
LTX-2.3可开可关是720p, 1080p, 4K16:9 · 9:16
Vidu Q2可开可关仅首帧720p, 1080p1:1 · 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。

首尾帧问题排查
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。
  • 中间的帧仍可能闪烁或漂移:这是时序一致性出了问题,两端相差越远就越严重。
  • 两端只能固定一个镜头。一个人要在多个镜头中保持同样的样貌,就需要在每个镜头里使用同样的图片,这就是角色一致性。
  • 有些模型会拒绝某些图片:ByteDance 的教程指出,Seedance 2.5 不接受含有真人面孔的图片。
  • 只使用你有权使用的图片;要让别人的照片动起来,请先征得对方同意。

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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来源

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。