祖父母的肖像
示範的案例，也是最動人的：擺好姿勢、正面、看著鏡頭的肖像。一次眨眼和一個微笑就夠了。把影片連同原照片一起傳給家人，起作用的是那個對比。
用 AI 讓老照片動起來
一張受損的相片由 Flux Kontext 修復並上色，再由 Kling V3 讓它動五秒鐘：一次眨眼、一個微笑、輕輕轉頭。不用註冊帳號就能看到完整流程。
互動示範
真實工作流，真實成果。可自由拖曳與縮放。
使用這個工作流真實流程：老照片進入負責修復的圖片節點，修復後的肖像成為影片節點的第一格，讓它活過來。
重點摘要
- 這個工作流會產出什麼
- 1 張圖片，1:1 · 1 支影片，各 5 秒、1080p、1:1
- 畫布結構
- 6 個節點，以 4 條連線相接
- 已接好的模型
- Flux Kontext, Kling V3
- 跑完一輪的費用
- 約 107 點數，即 US$1.28
眨眼的祖母，微笑的曾祖父：看見七十年前的照片動起來，是讓所有人落淚的一件事，而它只需要兩步。第一步用編輯模型 Flux Kontext 修復並上色，這個模型修的是你給它的東西，而不是憑空編。第二步用 Kling V3 讓修復後的圖動起來，從第一格開始五秒。
每一步都有自己的鎖，示範把它們完整攤開。修復點名不可改變的東西，五官、表情、髮型、衣服、構圖：沒有這份清單，你得到的是一個更清晰的陌生人。動畫禁止臉以外的一切，固定鏡頭、不縮放不剪接、手不動：沒有這份清單，肖像變成電影鏡頭，回憶就丟了。動作保持很小，動人的正是這個。
示範的照片是生成的，不動任何人的臉。你的從媒體節點進來。完整跑一次約一塊二毛八美元，其中修復佔六點數：影片是大部分的費用，先修復，臉對了再讓它動。
操作步驟
- 1
把相片原樣匯入
拍下來或掃描，摺痕和污漬一起：那是修復的工作。臉最好清楚而且正面，模型只修它看得見的。
- 2
把指令裡的顏色改成你的
修復指令描述的是示範的洋裝、頭髮和光線。如果你知道，就寫成你的；不知道就讓模型選自然的顏色。五官的鎖不變。
- 3
先確認像不像，再讓它動
把修復後的肖像和原圖比，先看眼睛和下巴。如果不是那個人，改指令、只重跑修復：修復六點數，影片一百。
- 4
跑動畫
影片節點從修復後的肖像出發。動作保持小：一次眨眼、一個微笑、一口氣。成品可下載或送進剪輯。
變化版本與使用情境
同一塊畫布，針對不同需求微調：每個變化版本只要改兩三行提示詞。
常見錯誤
還沒確認修復就先動
影片是修復的十五倍價錢。如果修復後的肖像不是那個人，影片動的就是錯的人。先看圖，再跑影片節點。
要求大動作
「她站起來走向鏡頭」把肖像變成編出來的場景：Kling 得造出身體、房間、移動，再也沒有什麼是忠實的。一次眨眼、一個微笑、一口氣。
放任鏡頭
沒有「固定鏡頭、不縮放、不剪接」，模型會加上推軌或重新構圖，相片就成了電影鏡頭。照片必須還是一張會呼吸的照片。
隨便上色
模型選的是合理的顏色，不是真的顏色。如果你知道那件洋裝是紅的，就說出來：回憶上的錯色比一道摺痕更刺眼。
推薦模型
Flux Kontext
Kling V3
Topaz Precision常見問題
可以不修復就直接動嗎？
可以，把媒體節點直接接到影片節點即可，但結果會繼承刮痕和泛黃，Kling 連那些也一起動。修復在一百點裡只佔六點：永遠值得。
人還認得出來嗎？
這正是指令那道鎖的工作，也是確認步驟存在的理由。示範裡，修復保留五官但自由上色；動畫只碰臉。動之前一定先比對。
可以讓她說話嗎？
這個流程不行，它讓嘴巴閉著以保持忠實。讓一張臉說話需要一段聲音和另一個模型：那是會說話的虛擬人流程，從一張圖和一段文字出發。
跑完一整套多少錢？
一百零七點數，修復六點，1080p 的 Kling V3 五秒約一百點。價錢在點擊前就顯示在每個節點上。只重跑修復只要六點。
需要什麼品質的照片？
臉清楚的掃描檔或相片翻拍。相片的缺陷，摺痕、污漬、泛黃，正是修復要處理的。但模糊的臉會一直模糊，然後模糊地動。
影片多長？
示範是五秒，照片的格式。足夠一次眨眼、一個微笑和一口氣，也是最好分享的長度。節點接受更長，價錢按比例。
在手機上做得到嗎？
做得到，而且常常最簡單：用手機拍下相片，從手機版畫布匯入媒體節點。在手機上創作這篇指南解釋操作手勢。
我的照片會被拿去訓練模型嗎？
不會。你上傳的留在你的工作空間，不交給任何訓練。這裡談的是你的親人，這個問題比別處更重。