如何用 We Made A Story 实现协作共创？AI 智能生成技巧分享

? 协作共创的基础准备

? 协作共创的具体流程

1. 头脑风暴与主题确定
   团队成员先各自提出故事的主题和核心元素，然后通过在线会议或文档共享进行讨论。例如，有人提议 “太空探险”，有人建议加入 “环保” 元素，最终确定一个融合两者的主题。将这些讨论结果整理成清晰的提示词，输入 We Made A Story 中，生成初始故事框架。
   
   
2. 角色与场景的分工设计
   根据团队成员的特长，分配角色和场景设计任务。比如，擅长绘画的成员可以负责描述角色的外貌和服装，而想象力丰富的成员则专注于设计故事中的奇幻场景。通过 We Made A Story 的 “可定制故事元素” 功能，成员们可以分别上传自己的设计内容，AI 会将这些元素整合到故事中。
   
   
3. 情节的协作优化
   生成初始故事后，团队成员轮流对情节进行补充和修改。例如，有人觉得某个情节转折不够自然，可以提出修改建议，其他人则根据建议调整提示词，重新生成相关段落。We Made A Story 的 “互动式讲故事体验” 允许成员实时查看修改后的内容，确保故事的连贯性和吸引力。
   
   
4. 多轮反馈与迭代
   协作过程中，要不断进行反馈和迭代。比如，针对生成的故事，团队可以讨论 “是否符合目标年龄段儿童的理解水平”“插图风格是否统一” 等问题。根据反馈意见，调整提示词中的 “年龄范围”“图像风格” 等参数，再次生成内容，直到达到满意的效果。
   
   

? AI 智能生成技巧

1. 结构化提示词设计
   为了让 AI 生成更精准的内容，提示词的设计至关重要。可以采用 “主体 + 风格 + 细节” 的结构，例如：“一个勇敢的小女孩，穿着红色披风，在魔法森林中寻找丢失的宠物，故事风格要温馨且充满奇幻色彩，包含至少三个冒险场景”。这样的提示词能让 AI 明确故事的核心元素和风格要求。
   
   
2. 温度参数的科学控制
   We Made A Story 的 AI 模型通常使用温度参数来控制生成内容的创造性与可控性。在协作共创中，根据不同的任务类型调整温度值。例如，在生成故事大纲时，使用较低的温度值（如 0.3-0.5），确保内容逻辑连贯；而在创作情节转折或创意场景时，适当提高温度值（如 0.6-0.8），增加内容的多样性和想象力。
   
   
3. 结合外部资源与案例
   如果团队对某个主题或风格不确定，可以参考 We Made A Story 提供的 “用户案例” 或外部优秀作品。例如，想设计一个类似《哈利・波特》的魔法故事，可以输入 “参考《哈利・波特》的魔法世界风格，生成一个关于魔法学校新生的冒险故事”。AI 会借鉴这些案例的元素，生成更符合预期的内容。
   
   
4. 迭代与协作的循环
   协作共创不是一次性的任务，而是一个持续迭代的过程。团队可以将生成的故事分成多个部分，每次聚焦一个部分进行优化。例如，先优化角色设定，再调整情节节奏，最后完善插图和语言风格。通过多次迭代，逐步提升故事的质量。
   
   

? 协作共创的实际案例

1. 主题确定：团队讨论后，决定以 “交通安全” 为主题，结合有趣的动物角色，让故事更具吸引力。
2. 角色设计：学生们提出了 “聪明的小兔子”“勇敢的小狮子” 等角色，家长和教师则补充了角色的性格特点和背景故事。
3. 情节生成：将这些角色和主题输入 We Made A Story，生成初始故事。故事讲述了小兔子在上学路上遇到各种交通场景，小狮子帮助它安全到达学校。
4. 细节优化：教师根据教学目标，建议在故事中加入交通规则的讲解；家长则希望故事更具趣味性，于是团队调整提示词，加入了一些幽默的对话和冒险情节。
5. 最终完善：经过多次迭代，故事不仅包含了交通安全知识，还通过生动的插图和有趣的情节吸引了孩子们的注意力。这个故事后来被制作成绘本，在学校和社区广泛传播。

? 注意事项与常见问题解决

1. 避免内容重复：如果生成的故事中出现重复情节或元素，可以在提示词中加入 “避免重复”“增加多样性” 等要求，或调整温度参数，让 AI 生成更丰富的内容。
2. 平衡创意与可控性：在协作中，有时会出现 AI 生成内容过于天马行空的情况。这时可以通过调整提示词中的约束条件，如 “故事逻辑要合理”“情节符合现实规律”，来引导 AI 生成更可控的内容。
3. 保护用户隐私：使用 We Made A Story 时，要注意保护团队成员的个人信息和创意内容。避免在提示词中包含敏感信息，同时定期备份生成的故事文件。