靠 Coze 工作流做 AI 美食号，视频单条百万播放，小白也能抄作业

大家好，我是小肥肠，专注 智能体干货教程分享！今天手把手教你用 Coze 工作流 5 分钟搞定百万播放AI美食视频，全流程保姆级拆解，哪怕是新手也轻松学会，赶紧码住跟练！

1. 前言

AI切水果做了一阵子后，我开始把注意力转移到了AI吃播上，当时这个赛道肥肠不错，主要是吃一些猎奇的东西，一开始我也跟着做，提示词是我自己根据视频拆解反推出来的，刚开始发观看数据挺不错，但是我渐渐发现做的没什么意思，我需要不停地去找一些猎奇热门视频模仿人家，反推提示词，很多时候AI还不给生成（违反了它的一些安全规则）。

我本人是很喜欢看美食视频（不说看了上万个，也有几千个了），于是我转变了思路，为什么不用AI做美食吃货视频呢？主要是我自己喜欢，也可以坚持，于是我就转换赛道，一个月下来我做出了成果，下面是抖音平台的成绩：

这种视频制作很简单，每天只需要2分钟就能制作，小白也能轻松跟做，感兴趣就往下看吧~

2. 工作流的实现思路

这个工作流构建不复杂，最难的地方在于提示词的搭建，你要跟AI沟通，最终可以构建出美味的食物，还有小姐姐吃的很有食欲的画面，提示词我精调了1000多版，主要是根据用户的反馈还有我看美食视频的经验来调整。做AI美食吃货视频的核心就色香味俱全，你需要通过屏幕把这三个核心传递给用户，让他感觉到这东西真的很美味，你的视频自然就会有流量。

工作流的技术思路为：

1. 首先要输入食物的名称（如炸鸡腿、猪蹄）

2.大模型会根据你输入的食物来生成高质量文生视频提示词

3. 选择生成视频的模型，我提供了两个个选择：

1. 基于Running Hub生成视频，优点是很便宜，视频质量中等偏上，缺点是需要自己配音
2. 基于豆包生成视频，优点是视频质量中等偏上，缺点是需要自己配音

4.最后一步就是基于不同的模型来生成视频了。

解释一下我为什么没有接Veo3插件，因为性价比不高，一个8秒的视频用fast模型差不多2块多，与其在Coze里面使用Veo3插件不如把Coze生成的提示词投喂给Veo3（每天可以生成3个免费视频，flow每月刷新免费1000积分），你用veo3账号不香吗？我就是这么干的，每天耗时2分钟左右。

3. 工作流实现

完整工作流如下：

开始节点：开始节点需要填入food和type参数，food可为任意食物，用句号隔开。输入示例：草莓。橘子。荔枝。type参数需要输入视频制作的插件名称，如豆包、rh（任选其一）

文本处理：这个节点的作用是把开始节点传入的水果名称用句号打散，变成字符串列表。

以防大家无法理解，这边给大家列举实例说明，比如用户输入：

经过文本处理节点打散后，可以得到：

接下来就需要用循环节点来承接上面得到的字符串数组，在循环节点中进行视频生成操作，在循环中，会针对每个水果名称生成文生图提示词，再基于开始节点选择的视频生成方式（豆包、Running Hub、 veo3）来生成视频。

文生视频（大模型）：这个节点的作用是基于食物名字来生成文生视频提示词。

为了防止同质化内容，这边放一下伪提示词，大家把伪提示词投喂给豆包就能生成对应提示词：

把这个伪提示词投喂给豆包，让其生成完整提示词：

原提示词：

3.1. 豆包生成视频分支

视频生成：这是coze内置的视频生成节点，接收参数设置为文生视频的输出参数。

3.2. Running Hub生成视频分支

Running Hub生成视频我抽成了一个字工作流，输入参数为prompt（对应文生视频输出参数）、Running Hub的key，这个大家自行去申请就行。

Running Hub生成视频工作流全貌如下图，这个工作流里面都是我们开发的Running Hub插件：

目前我们的RunningHub插件已经上架了，涵盖文生图、文生视频、图生视频、首尾帧视频制作，之后会给大家专门写一篇文章介绍这个插件：

开始节点：开始节点输入参数为rh_key和prompt，这两个参数都是父工作流传入的参数。

create_text_2_video（创建文生图）：这是一个异步插件，执行以后会立刻返回一个任务id给你，但是不代表视频生成完成了，我们需要每个几秒去查询任务的状态（利用死循环机制，每个几秒去查看任务执行的结果），这个机制用大白话说就像你去你吃东西，饭店太火爆了，服务员给了你一个排队的单号，你可以每隔一阵子去问一下你排到哪里了。

在死循环中，整体节点的罗列排布如下：

query_task_status（获取任务状态）：这个节点可以获得任务执行的状态，如果返回的参数中status为SUCCESS

就代表视频制作完成了

query_task_result（获取视频地址）：在确认query_task_status插件返回的status为SUCCESS时就可以基于query_task_result插件获取视频地址了。

另一边，如果query_task_statu不为SUCCESS就需要进入二级判断，我们需要判断err_msg是否等于APIKEY_TASK_STATUS_ERROR，如果等于就代表工作流出错了，直接结束循环，否则延迟30秒继续获取视频状态。

取结果图片地址（代码）：这个代码的作用是获取Running Hub插件生成的视频地址，基于这个代码可以直接获取.MP4视频地址。

源代码：

子工作流结束节点：在子工作流的结束节点，只需要直接获取取结果图片地址（代码）的生成地址就行。

上述就是整个工作流的主要流程，相对较简单，属于中级工作流，动手能力强的读者可以根据以上思路研究一下。

3.3. 视频生成效果

在工作流运行完毕后，可以获得两个结果，一个的veo3提示词，一个是视频地址。

veo3提示词主要是防止大家对Running Hub和豆包的效果不满意，这时候就可以把提示词粘贴到gemini Veo3中直接生成视频哦（性价比之王！！！每天免费生成3个视频，用完以后可以去Flow生成，Flow每个月刷新1000积分，一个视频20积分，有多划算我就不说了，自己体会吧）。

4. 结语

从切水果到美食吃播，这条赛道的探索是用技术放大热爱的实践。把对美食的感知拆解成色、香、味的数字信号，用Coze工作流将创意转化为可复制的生产链条，会发现内容创作的核心从来不是替代人力，而是解放创造力。

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