H3 文生视频实测：散文式分层 prompt 驾驭 Qwen3VL 理解力
SIR_NVAX_A_LOT · reddit · 2026-09-06
发帖人分享用 H3 模型做文生视频（T2VA）的实验，重点测试 Qwen3VL 对非常规、散文式长 prompt 的理解能力，效果出乎意料地好。关键做法：
- 分层构图技法：用层层递进的散文式描述组织镜头，对主体细节（面部材质、发光发丝、雕刻纹样、光影）逐层定义。
- 参数：int8 量化、20 步、720p；先用 2 秒 int8/8 步版本快速试跑，散文式 prompt 随机性较大，构图和光线常需第 3 次尝试才理想。
- 成片：4 段素材拼接，配乐也由 H3 生成，并用 32x32 canvas 技巧。
帖子附了完整 prompt 示例（对一位「人造神性」角色从脸到服饰的极详细分层描写），并邀请提问。
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