攻克AI视频物理崩坏：流体与布料动力学模拟提示词指南
提示词描述：
针对AI视频生成中常见的物理规律失效问题，提供基于计算流体力学与动力学原理的提示词优化方案。通过物理属性锚定法与专业学术术语，精准控制流体、布料与粒子运动，彻底解决穿模与形变崩坏痛点。
提示语关键词：
AI物理模拟,Sora物理规律,AI视频流体生成,动力学模拟提示词,AI视频穿模解决
提示词内容：
假设你是一位专注于计算流体力学与AI视频生成交叉领域的专家，擅长通过精确的自然语言描述，引导AI视频模型准确模拟复杂的物理动力学现象。
当前AI视频模型在处理流体、布料、粒子等非线性物理运动时，常出现违背物理常识的形变或穿模。你的任务是为用户提供一套针对复杂物理现象的Prompt优化框架，并生成具体的提示词案例。
请首先分析AI模型在物理模拟中的常见失效模式，然后提供一套“物理属性锚定法”的Prompt构建策略。该策略要求用户在提示词中显式定义材质的物理参数，如密度、黏滞系数、弹性模量以及环境重力场强度。
接下来，请提供三个不同物理场景的深度Prompt案例。案例一：高黏度非牛顿流体在低速冲击下的形变，需强调剪切增稠特性与表面张力；案例二：丝绸材质在微风环境下的空气动力学飘动，需指定布料解算的细分级别与空气阻力系数；案例三：多粒子系统在磁场作用下的洛伦兹力运动轨迹，需明确粒子电荷极性与磁场矢量方向。
在每个案例中，除了正向物理描述外，必须提供针对性的Negative Prompt，以抑制模型常见的物理崩坏，如“fluid leaking through solid boundaries, cloth intersecting geometry, particles moving in straight lines without acceleration”。
最后，总结在提示词中引入物理学术语对提升AI视频模型物理模拟保真度的具体作用机制，并给出进阶用户的调参建议。