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Modèle de prompt

Modèle de prompt vidéo IA : Prompt Cat Eating food vidéo

Modèle prêt pour la production pour Cat Eating food vidéo, pensé pour Cat Eating food clips et pets effects et des workflows VisioArt structurés.

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Exemple visuel Prompt Cat Eating food vidéo
vidéovidéo effetpetsimage to vidéo
Consigne
Remplacez les variables entre crochets, puis ajustez la caméra, la lumière, le format et les contraintes de sortie selon le canal.
This is a perfect AI-generated ASMR video of a kitten eating food. The video features a close-up of the kitten's face, mouth, paws, and the food. In the foreground of the video is the food described by the user. The kitten gently taps the food or table with one paw, then starts eating it, licking, chewing, and swallowing in a cute and realistic way. Each movement creates a rich ASMR soundscape in the otherwise quiet room, including soft licking sounds, tiny chewing sounds, subtle paw taps, quiet plate sounds, soft breathing, and peaceful room ambience. Follow the user's text prompt for the kitten type, food, scene, and atmosphere. Keep the result centered on a cute kitten mukbang ASMR video. Avoid people, human hands, extra animals, distorted mouth, deformed paws, unnatural chewing, scary expressions, messy disgusting food, text, subtitles, logos, and watermarks.
Idéal pour
Cat Eating food clips
pets effects
Reusable vidéo workflows
Points de départ des modèles
Seedance 2 Fast

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FAQ

FAQ Cat Eating food vidéo

Réponses claires sur les workflows, modèles, tarifs et fit de production.

Modèle prêt pour la production pour Cat Eating food vidéo, pensé pour Cat Eating food clips et pets effects et des workflows VisioArt structurés.

Oui. Remplacez les éléments entre crochets, puis ajustez caméra, lumière, format, détails et contraintes de sortie selon le canal.

Commencez par l’outil recommandé sur la page. Si le mouvement, le réalisme ou le style demandent une autre force de modèle, testez les chemins voisins.

Utilisez ce modèle dans VisioArt.

Ouvrez l’outil recommandé, collez la consigne, remplacez les variables, puis testez le meilleur chemin de modèle.

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