游戏买量，就一句话：素材永远不够用。
游戏录屏能用，但差点意思。副玩法、剧情向、情绪钩子，一个比一个卷，素材的制作门槛一路抬高，美术产能却没怎么变。
于是，当 AI 图像、AI 视频开始爆发的时候，买量团队是第一批冲进去的。
现在随便问一圈，大家的答案是：AI 素材占比早就过半，有的团队甚至“All in AI”。AI 漫剧、AI 动画、AI 实拍……大家一边试，一边卷。
你盯着那个输入框，已经 30 分钟了。
优化师丢来一条竞品素材，说“这个不错，参考一下。”
视频你看了，节奏对、氛围对、钩子狠。然后切到 AI 工具，面对输入框——
卡住了。
人类学东西靠类比，“抄作业”本质上也是类比。你看得出这条素材好在哪，但把这些感知翻译给 AI，是另外一回事。
很多人单纯把问题归结为不会写提示词，但从一开始就有卡点了：爆款不会拆 → 拆了不会用 → 提示词不会写。
一条 15 秒的素材，运镜、光线、角色状态、道具细节、情绪节奏，每一帧都在传递信息。大多数人的拆解方式，是全部描述一遍。但生成出来的效果要么过度拟合，要么四不像。
来源：Seedance 2.0
问题出在哪？
我们不妨把视角放回剪辑本身。一条好剪辑的节奏，是靠关键帧撑起来的。AICG 的逻辑也类似，先控帧，再给运动。
所以问题收敛成一个更具体的点：
关键帧从哪找？拆出来的东西，怎么变成能用的？
这一步，单靠碳基大脑，确实有点费劲。
如果把刚才的链路接着往下走，其实解法也很自然：AI 找关键帧 → AI 仿拍。
不过，巧妇难为无米之炊，优化师怎能不“囤粮”。第一步先别急着做，多找点对标素材。
在 AppGrowing 国际版 里，把别人的创意通通“收入囊中”。
哪些在持续跑量，哪些一看就“熟面孔”。看到有感觉的，先丢进「AI 解析暂存箱」，最多能放 100 条，先囤着，不用边看边拆。
来源：AppGrowing 国际版
招兵买马完毕，将军即可登场，用「AI 解析」功能指挥千军万马——
解析维度是可以自定义的，例如真人看机位和演员，游戏看节奏和氛围，拆什么你来定。实在不知道怎么选？那就先用预设参数，用着用着，你就开始变挑了。
AI 会把视频拆解成场景分析、分镜结构、画面描述等维度。相当于替你看素材、记笔记。
AppGrowing 国际版 - AI 画面解析
拆完素材，还不是结束。
很多人会卡在，我知道它好，但还是不知道怎么改成我能用的。
这时候，你可以继续追问。比如，你的游戏卖点是“无广告”，那就问它：怎么把“无广告”这个点，更自然地写进脚本？
当然，它也可以直接给你一个模板脚本。
AppGrowing 国际版 - AI 策略分析对话
如果你发现，这条素材刚好适配你的产品，那就不用再灵感发挥了，直接进入「AI 仿拍」，让素材锦上添花！
策略分析结果中的「场景分析」，就是我们前文提到的“关键帧”，所以下一步是“给运动”。
来源：AppGrowing 国际版
这里的逻辑也可以理解为：在已有结构上，做变量替换。首先，明确参考对象：
-
@仿拍对象：视觉锚点，确定画面的整体基调
-
@参考图片：上传你的场景图、人物图像，指定替换的元素
-
动作与节奏：直接用前面解析出来的结果
接着，提示词要怎么写？
提示词是自然语言版的代码， 变量清晰、逻辑干净、流程有序、边界条件明确。好提示词是告诉 AI 做什么、改变什么、顺序是什么、不要做什么。模板如下：
-
在保留「@仿拍对象 的风格」的前提下，替换「场景/人物」
-
将「主角A」替换为 @图片 中的「图片B」
-
「描述物品或角色的运动顺序」（可直接从 AI 解析结果中获取）
-
负面提示词：「例如——背景不要与原片完全相同、保留水雾效果、不要改变镜头视角」
化为简单公式，就是【变量】+【逻辑】+【负面提示词】。而最关键的那一部分（动作、节奏、画面描述），其实前面已经帮你拆好了。
目前 AppGrowing 国际版 × 创意管家已接入 Seedance 2.0、GameVeo 等模型，后续还将引入更多模型，如 HappyHorse，不同模型的能力各不相同。
素材负责方向，AI 负责执行。
你可能有过这种瞬间：
看到爆款，不太理解。
跟着去做，也不算差，但总差点火候。
我们不得不承认，爆款有随机性，但随机性是建立在大量可重复的规律之上。
表面随机，本质有序。换句话说，越容易被总结的素材，越容易被复现。这也是为什么，我们总强调算法的“内容即定向”，在爆款结构上，AI 的表现更稳定。
从游戏类型来看，休闲游戏的素材天然适合。画面简洁、动作重复性高，仿拍成功率高。SLG / RPG 类素材风格成熟，爆款逻辑相对稳定，也适合拿来做参考仿拍。
素材类型上，叙事节奏清晰的 AI 漫剧、情绪向短片、副玩法素材是当前最适合仿拍的几类。
AI 能帮你更快地靠近一套“已验证的做法”，AppGrowing 做的，就是把这套做法拆出来，再变成可以复用的路径——
优质数据 × AI = 有效生产力。
数据把爆款的基因抽出来，AI 再把这些规律落地为结果。
不过，好片子最终还要靠人来点头。
长期艺术熏陶积累下来的审美直觉，不是几轮提示词就能换来的。对审美的表达，怎么把故事讲得打动人，在任何时候都是稀缺品。
人的审美，加上更顺手的工作流，大概是现在最有用的组合。
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以上为《从囤粮到仿拍，优化师终于不用再干dirty work了》。
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