Personajes Multiestilos Tomando Asientos en Cabina | Seedance
Multistyle Characters Taking Seats In Cabin is presented as an edited case study, not a copy-ready prompt dump. Use it to study subject framing, and reference coordination, then rewrite it for your own workflow.
Seedance2Prompt Editorial Team
Revisado por: Seedance2Prompt Editorial Team
2026-02-13
Los detalles del prompt parten de ejemplos aprobados y el equipo editorial añade títulos, notas de uso y enlaces relacionados.
Los números en la 【@Image 1】 representan los números de fila. Los números son solo de referencia y deben eliminarse en el video. Todas las referencias deben mantener el 100 % de su estilo artístico y rasgos de carácter. Personajes con diferentes estilos artísticos caminan y toman asiento en sus respectivos asientos en la cabina. 【@Image 2】 se sienta en el asiento izquierdo de la fila 1 mientras dice felizmente: "Mi asiento es el 1A". 【@Image 3】 se sienta en el asiento derecho de la fila 2 mientras dice tristemente en japonés: "Mi asiento es el 2C". 【@Image 4】 se sienta en el asiento derecho de la fila 3 mientras dice con miedo en mandarín: "Mi asiento es el 3B". 【@Image 5】 se sienta en el asiento izquierdo de la fila 4 mientras dice con enojo en español: "Mi asiento es el 4D". 【@Image 6】 se sienta en el asiento izquierdo de la fila 5 mientras dice con disgusto en cantonés: "Mi asiento es el 5A". 【@Image 7】 se sienta en el asiento derecho de la fila 6 mientras grita frenéticamente en coreano: "Mi asiento es el 6D". Cámara fija. Una toma continua mientras los personajes entran y toman asiento uno tras otro.
How to work from this case
- Start with the original prompt and identify which subject, camera, and mood phrases drive the output.
- When iterating, change one variable first: lighting, motion, or emotion.
- If references are involved, adjust framing and movement separately for more stable generations.
Editorial handling note
Public prompt pages show edited case notes instead of copy-ready raw text. High-risk, explicit, and brand- or likeness-sensitive entries are filtered from the public library.
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