Luma Dream Machine对中文提示词支持有限，需通过中英混合关键词、英文模板套用、图像锚定及标点格式规范等方法优化生成效果。
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如果您尝试使用Luma Dream Machine生成视频，但输入中文提示词后结果不理想或未被识别，则可能是由于模型对中文语义解析存在局限性。以下是针对中文用户优化提示词并提升生成效果的具体操作路径：
一、确认语言支持边界
Dream Machine官方未声明完整支持中文自然语言理解，其底层训练数据以英文为主，中文输入可能被自动翻译或截断处理，导致关键视觉元素丢失。系统实际响应依赖于后台翻译模块的准确性，而非原生中文建模能力。
1、在文本输入框中键入中文描述，例如“一只白猫在窗台上晒太阳，阳光透过玻璃洒下光斑”。
2、点击“Generate”后观察生成结果是否出现明显语义偏差，如主体错位、光影缺失或动作失真。
3、若发现偏差，立即停止当前流程，进入下一阶段的中英混合调试。
二、采用中英混合关键词结构
保留中文核心名词便于快速定位主题，嵌入英文动词、形容词及运镜术语可激活模型对物理运动与构图逻辑的响应。该方式绕过全中文语义解析瓶颈，利用英文token的高权重匹配机制提升生成稳定性。
1、将中文主干拆解为“主体+环境+动作+风格”，例如：“白猫（white cat）+窗台（windowsill）+晒太阳（basking in sunlight）+柔焦光斑（soft lens flare）”。
2、按顺序拼接成单行提示词，中间用英文逗号分隔，不加句号，例如：“white cat, windowsill, basking in sunlight, soft lens flare, cinematic lighting, 1080p”。
3、在Dream Machine界面粘贴该字符串，确保无多余空格或中文标点，点击生成。
三、预设英文模板套用法
使用已被验证有效的英文句式框架，仅替换其中的中文对应实体词。此类模板经大量用户实测，能稳定触发Ray2模型对空间关系、材质反射和时间节奏的建模能力，避免自由发挥式中文描述引发的歧义。
1、复制基础模板：“A subject is action in setting, lighting, camera movement, ultra-detailed, 1080p”。
2、将尖括号内占位符替换为中文词对应的精准英文，例如：“A white cat is basking in sunlight in a sunlit bedroom, warm natural lighting, slow upward tilt, ultra-detailed, 1080p”。
3、删除所有尖括号及其中说明文字，仅保留替换后的完整英文句子，提交生成。
四、图像锚定辅助法
当纯文本中文描述反复失败时，上传一张含目标主体与风格倾向的参考图，再叠加简短英文提示词，可强制模型锁定视觉特征。图像作为强先验信号，大幅削弱中文语义误读的影响。
1、准备一张清晰度高于800×600像素的图片，例如手绘草图或实拍照片，突出所需主体与关键光影特征。
2、在Dream Machine主界面选择“Image to Video”模式，拖入该图片。
3、在提示框中输入不超过15个单词的英文短句，例如：“slow pan right, soft shadows, morning light, realistic fur texture”。
五、标点与格式强制规范
中文标点符号（如顿号、书名号、引号）会被模型识别为非法字符并触发截断，导致后续关键词失效。必须统一替换为英文半角符号，并控制总长度在平台允许的token阈值内。
1、将中文逗号“，”、句号“。”、冒号“：”全部替换为英文半角对应符号“,”、“.”、“:”。
2、删除所有中文引号““””、书名号《》、破折号——，改用英文双引号" "或连字符-。
3、检查整段提示词字符数，确保低于200字符，且英文单词总数不超过30个。
