这篇内容深入解析了如何利用扣子工作流，从零开始搭建一个能自动生成简笔画心理学短视频的系统。通过精细配置多个功能节点，可以实现从输入主题到输出完整视频的全流程自动化，为内容创作者提供了一种高效的视频生产新范式。
智能速览
通过扣子开发平台创建并配置工作流基础节点。
利用大模型根据标题自动生成或处理输入的文案脚本。
借助大模型将文案拆解为分镜并生成对应的图像提示词。
集成插件实现图片的批量生成与抠图处理。
构建包含判断与补图机制的完整自动化视频生成流。
精华内容
搭建这样一个全自动化的工作流，关键在于节点间的逻辑串联与参数配置。下面将拆解核心构建步骤，揭示其实现原理。
工作流初始化
首先需要在扣子开发平台创建一个新的工作流。核心在于编辑“开始”节点，设置四个关键参数：API Key、账号名称、自定义内容和标题。API Key和账号名称设置为Stream类型，用于调用外部服务；自定义内容和标题则作为用户输入的文案或主题，为后续内容生成提供原始素材。
脚本智能生成
通过一个“选择器”节点判断用户输入的是标题还是完整文案。如果仅输入标题，则调用“大模型”节点，利用预设的系统提示词，将标题扩写为一篇结构化的短视频脚本。若已提供文案，则通过“代码”节点直接处理和提取标题与内容，实现两种不同输入源的无缝衔接。
分镜与提示词
将生成的脚本输入第二个“大模型”节点，任务是将文案拆解为4个内容板块，并生成对应的时间轴，为视频节奏提供依据。随后，第三个“大模型”节点负责为每个板块创作简笔画风格的图像提示词，输出包含场景名称、文案和具体图像描述的结构化数据，为图片生成做准备。
图片生成与聚合
使用“集梦图片生成”插件，根据提示词批量生成4.0模型的图片。为确保流程稳定，设置了一个“选择器”节点判断图片是否生成成功。成功则进入“抠图”节点处理背景，失败则启动“补图”机制重试。最后，通过“变量聚合”节点将所有处理好的图片整合，完成素材准备。
通过这套工作流，即便是技术新手也能快速制作出吸睛的心理学短视频。这不仅是对AI工具链的深度整合应用，也为内容创作的自动化提供了新思路。未来，是否还能加入配音、字幕自动匹配等环节，进一步解放生产力？
