做 AI 视频最怕什么?一镜一镜地生成,人物、服装和产品在镜头之间频频走样。当前一镜的主角换个机位就变了穿搭,或者跑鞋的颜色在不同画面里来回漂移,只要脚本和逐镜头提示词写得不够细,创作者就得在生成节点里反复重抽。
现在,Gemini 4 Argon 已正式上线 Yihook 创意画布,帮你从源头写细多镜头脚本与生成提示词;在 2026 年 10 月 15 日抓取的 Arena Text 榜单页面中,Gemini 4 Argon(High)以 1525 分位列第 1 名。在 Yihook 画布里,你可以用它先定故事走向,再把人物外貌、服装道具、光线和运镜写进每一条独立的镜头提示词,直接连上图片或视频节点出片,还能基于同一份 brief 顺手产出广告钩子与商品文案。

本文展示的广告脚本、对比图片和多镜头视频,全部在 Yihook 上真实生成。
Gemini 4 Argon 是什么?
Google 将 Gemini 4 Argon(稳定模型代码 gemini-4-argon,于 2026 年 10 月 13 日正式可用)定位为面向复杂专业任务的旗舰推理文本模型,覆盖软件开发、金融、法律和科学研究,并在发布博客中特别点名了创意写作这一能力方向。Google 模型卡、Google 发布博客、模型参考、发布记录
在 Google 内部,已有数千名员工将它投入日常的专业编程、研究和写作之中。Google 发布博客 模型卡重点强调了它的领域知识和写作能力。Google 模型卡 在官方评测中,Google 把 Argon 与 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1、Claude Opus 5.5 放在一起,比拼专业知识、编程和 Agent 任务。Google 模型卡
Gemini 4 Argon 在 Arena Text 排名第 1
看文本与写作上的人类偏好,可以参考 Arena Text 截至 2026-10-15(style control on)的榜单数据:

| Arena 模型 / 所测配置 | 名次 | 分数 |
|---|---|---|
| Gemini 4 Argon (High) | 1 | 1525 |
| Gemini 3.8 Flash | 11 | 1494 |
| Gemini 3.1 Pro | 18 | 1487 |
Arena 的排名来自真实用户在两两对比中的投票。在 Arena 的 Pareto 页上,Argon 同样站在分数与价格的最优前沿。
Google 官方展示了哪些 Gemini 4 Argon 案例?
Google 官方放出的两个案例,对创意团队很有参考价值:
客户提案:从项目资料到演示文稿
Google 展示了 Gemini App 将项目资料整理成客户提案演示文稿的过程。官方演示 对创意与营销团队来说,这种“先整理 brief、再设计提案”的做法非常实用:你可以把目标受众、核心方案与支持事实放在一起审阅,让团队在进入视觉制作前先对齐方向。

Source: Google DeepMind, captured 2026-10-15. 官方案例页面
日光图书馆:场景代码、旁白与配乐协作
在这组演示中,Google 展示了 Argon 编写 Python 光线追踪器制作图书馆场景,再配合 Gemini 3.8 TTS 旁白和 Lyria 3.5 配乐。官方演示 对创意团队而言,它启发了将场景构建、语音和配乐拆开分工的制作方式。

Source: Google DeepMind, captured 2026-10-15. 官方案例页面
在 Yihook 用 Gemini 4 Argon 能做什么?
Yihook 创意画布的核心路径很直接:AI 视频脚本 → 分镜 → 逐镜头提示词 → 图片 / 视频节点。制作展示型品牌揭示短片、电商商品场景、创意工作室短片,或是 TikTok 等社媒广告时,你都可以在画布里将默认文本模型 Gemini 3.8 Flash 手动切换为 Gemini 4 Argon,完成以下创作:
镜头前后连贯的分镜脚本
在多镜头生成流程里,独立提交给图片或视频节点的每一条提示词,都需要各自重述必要的主体、环境与视觉细节,避免只写“同一个场景”而缺少具体画面信息。
在 Yihook 画布中,你可以要求 Argon 在规划故事走向和镜头时码的同时,把人物、服装、道具、场景和光线细节写进每一个镜头的提示词里。你可以参考下方这套分镜指令模板,可以直接复制使用:
根据这份文字 brief 规划一支三镜头 AI 品牌短片:[brief]。
目标受众与情绪:[受众 / 语气]。
已核实的商品或品牌事实:[事实]。
需要保持的人物、服装、道具、场景与光线:[细节]。
总时长和画面比例:[秒数 / 比例]。
禁止的声称与视觉元素:[排除项]。
逐镜输出:镜头编号、时间范围、画面动作、可独立提交的视频生成提示词,
包含主体位置、光线、运镜和结束状态;再给一条用于审阅分镜的静帧提示词。
保持数量和外观一致。缺失事实列为问题,不自行补写。
标出需要验证可行性的动作。
分镜定稿后,把每条提示词分别连上图片或视频节点出片,再把镜头剪成完整成片。
直接连向图片与视频节点的生成提示词
除了整理故事分镜,Argon 还能把每个镜头的顺序、时长、主体位置、光线、运镜以及排除项(如禁止出现的声称或视觉元素)一并起草出来。每条提示词都能独立使用,直接连上各自的图片或视频节点出片。
一份 brief 写出广告脚本与商品文案
在同一个文本节点里,你还可以要求模型严格按照已核实的产品事实,顺手起草广告钩子、口播脚本与商品文案。
在 10 月 15 日的纯文本测试中,我们输入了一份面向职场人群的便携榨汁杯英文 brief,确认参数仅有 350ml、USB-C、6 刀头 和 IPX7,要求输出 3 条钩子、4 幕共 15 秒脚本及 CTA,且不补写技术与健康声称。下面是未经修改的原始输出:
{
"hooks": [
"Need a quick fruit-drink break between your morning office meetings?",
"Keep a simple fruit drink right beside your work laptop.",
"How I make a fresh fruit drink at my desk."
],
"script": {
"duration": "15s",
"scenes": [
{
"visual": "0-3s: Phone camera medium shot at an office desk. An office worker unplugs a USB-C cable from the portable blender cup sitting beside an open laptop, then picks up the cup.",
"voiceover": "Between morning meetings, I take a quick break from my desk."
},
{
"visual": "3-7s: Close-up on an office kitchenette counter. The worker drops soft strawberry and banana pieces into the 350ml cup, pours in water, and secures the lid.",
"voiceover": "I add soft fruit and water into this 350-milliliter cup."
},
{
"visual": "7-11s: Medium close-up on the dry counter. The worker presses the button; the six blades spin and mix the fruit and water inside the IPX7-rated blender cup.",
"voiceover": "It features USB-C charging, an IPX7 rating, and six blades."
},
{
"visual": "11-15s: Medium shot back at the office desk. The worker places the cup next to the laptop, opens the lid, and takes a relaxed sip.",
"voiceover": "In moments, my fruit drink is ready right beside my laptop."
}
]
},
"cta": "Tap the link below to explore this portable blender cup for your workday."
}
这份输出一次就满足了全部条数和 JSON 结构要求,严格守住 4 项已确认参数,评审打分 4/5。
如果你还需要配套的电商文案,同样可以在该节点里输入文案要求:要求模型输出一段 60–80 词的商品描述、3 条利益点和一段短广告文案,规定每条内容都对应输入事实,并把缺失的信息单独列成问题,发布前再由团队逐一复核商品声称。
实测对比:Gemini 4 Argon vs Gemini 3.8 Flash
把两款模型写出的提示词交给下游图像和视频模型生成,实际成片表现如何?我们通过两个具体的商业案例来看看对比结果。
案例 1:夏季冷萃咖啡电商主图
Brief: 为一款无品牌的瓶装冷萃咖啡做一张面向早上通勤的年轻上班族的夏季电商主图,画面清爽、上方留标题位置,不出现文字或 logo。
两张生成主图按左 Argon、右 Flash 并排展示:

左:Argon。右:Gemini 3.8 Flash。
Argon 提示词原文节选:
In the softly blurred background, a bright summer city street wakes up with warm golden morning sunlight filtering through lush green tree leaves onto sleek glass office buildings, capturing a morning commute atmosphere. The upper third of the image features clean, bright, out-of-focus sky and soft sunlight, providing ample negative space for a headline. High-resolution commercial product photography, refreshing mood, crisp focus on the condensation, shallow depth of field, medium quality, 1K resolution.
Gemini 3.8 Flash 提示词原文节选:
Positioned slightly in the lower half of the frame on an urban concrete ledge during a morning commute, with soft, golden early-morning sunlight backlighting the bottle. The background features a softly blurred modern city street with warm morning light and subtle bokeh. The top third of the composition is clean and uncluttered with soft, airy light, providing ample negative space.
Yihook 团队评审打分(满分 5 分):
| 案例 | 模型 | 创意 / 5 | 提示词可执行性 / 5 | 成片 / 5 | 理由 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 电商主图 | Argon | 4 | 4 | 4 | 通勤场景和夏日清爽感都到位,标题留白略紧。 |
| 1 电商主图 | Flash | 3 | 4 | 4 | 标题留白干净,但暖色逆光更像傍晚,清爽感弱一些。 |
案例 2:雨后第一次出门跑步,三镜头 AI 品牌短片
Brief: 为虚构的户外跑鞋品牌写一支城市清晨、主题为“雨后第一次出门跑步”的 15 秒 AI 短片,分为 3 个可独立生成的 5 秒镜头,人物与鞋跨镜头保持一致,不出现 logo 和文字。
下面按镜头 1、2、3 依次对比两款模型的原始输出与生成的视频。Intent 和提示词节选都是模型的英文原始输出。
镜头 1(0–5s)
Argon intent(原文): Establish the post-rain dawn atmosphere, the character identity, and the unbranded outdoor running shoes before motion begins.
提示词原文节选:
Cinematic low-angle medium shot on a wet city sidewalk at dawn after the rain. A female runner in her late 20s with dark hair in a sleek high ponytail crouches down to tighten the laces of her unbranded matte forest-green outdoor running shoes with copper accents and thick white rugged soles. She wears a slate-grey hooded windbreaker and black running tights.
Gemini 3.8 Flash intent(原文): Establish the post-rain atmosphere and emphasize the shoe's grip and ground contact through a dynamic impact close-up.
提示词原文节选:
Low-angle ground-level close-up shot at 720p 16:9. A runner wearing technical outdoor running shoes with olive-green mesh uppers, charcoal grey overlays, and thick off-white lugged soles lands firmly on wet city asphalt at dawn. The shoe breaks the surface of a shallow puddle, sending crisp water droplets splashing outward.
镜头 2(5–10s)
Argon intent(原文): Showcase the outdoor running shoes in dynamic action interacting with the wet urban environment.
提示词原文节选:
Dynamic low-angle tracking shot at ground level moving alongside a runner on a wet city street at dawn after the rain. Focus on the lower legs and feet of a female runner wearing black running tights and unbranded matte forest-green outdoor running shoes with copper accents and thick white rugged soles. Her shoes strike directly through a shallow rainwater puddle on the dark asphalt, sending crisp water droplets splashing into the air caught in the golden-blue dawn backlight.
Gemini 3.8 Flash intent(原文): Depict the steady cadence and fluid rhythm of running through a waking city surrounded by rising mist.
提示词原文节选:
Medium side-tracking shot at 720p 16:9. An athletic runner with hair tied back, wearing a dark teal technical windbreaker, black running tights, and olive-green outdoor running shoes with off-white soles, jogs with steady momentum along an empty, glistening city sidewalk at dawn. Moist air and soft steam rise from the rain-washed pavement, reflecting blurred silhouettes of urban trees and architecture.
镜头 3(10–15s)
Argon intent(原文): Deliver an uplifting concluding visual connecting the runner, the shoes, and the open post-rain city at sunrise.
提示词原文节选:
Wide tracking crane shot following behind and slightly to the side of a female runner in her late 20s with a dark high ponytail, wearing a slate-grey hooded windbreaker, black running tights, and unbranded matte forest-green outdoor running shoes with copper accents and thick white rugged soles. She runs steadily across a wet pedestrian bridge overlooking a misty city skyline at dawn after the rain. The wet pavement reflects the emerging warm sunrise light breaking through soft post-rain clouds.
Gemini 3.8 Flash intent(原文): Deliver an uplifting, expansive resolution as the runner journeys forward into the dawn sunlight.
提示词原文节选:
Low-angle wide tracking shot from behind at 720p 16:9. The runner wearing the dark teal windbreaker, black tights, and olive-green outdoor running shoes accelerates smoothly down a broad, rain-soaked city avenue. Golden sunrise light breaks between distant buildings, casting warm streaks and long reflections across the wet street.
Yihook 团队评审打分(满分 5 分):
| 案例 | 模型 | 创意 / 5 | 提示词可执行性 / 5 | 成片 / 5 | 理由 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2 三镜头短片 | Argon | 4 | 5 | 3 | 每个镜头都重复交代人物和鞋,人物前后一致,镜头 2 鞋色有漂移。 |
| 2 三镜头短片 | Flash | 4 | 3 | 2 | 氛围感强,但没写人物外观,鞋和服装在镜头间发生变化。 |
在本组对比中可以看到:单张电商主图任务里,两款模型写出的提示词差距不大;而在三镜头短片任务里,Argon 在每个镜头的提示词中都重复交代了完整的人物与跑鞋描述,其生成的三个镜头人物前后较为连贯,Flash 则没有在每个镜头里完整重复这些描述,其成片中的跑鞋与服装出现了跨镜头变化。
测试方法: 2026 年 10 月 15 日,两个模型使用同样的 brief 和设置,只换文本模型。所有提示词都只生成一次,图片用 GPT Image 2.5(1:1、1K),视频用 Seedance 2.5(720p、16:9、每镜头 5 秒),不挑样。
怎么选:Gemini 4 Argon 还是其他模型?
在 Yihook 创意画布中,你可以根据手头项目的任务类型选择文本模型:
| 模型 | 画布角色 | 可尝试的起点 |
|---|---|---|
| Gemini 3.8 Flash | 默认文本模型 | 起草日常 brief,再按要求核对输出。 |
| Gemini 3.1 Pro | 常规深度文本选项 | 详细规划和写作。 |
| Gemini 4 Argon | 可选旗舰推理档 | 试写多约束脚本或分镜,再比较结果。 |
日常起草常规 brief 或单张图片提示词时,可以先从默认的 Gemini 3.8 Flash 开始;当你需要编写多镜头视频分镜、希望在每个镜头里保持详细一致的主体与道具描述时,可以切换到 Gemini 4 Argon 试写。建议直接拿团队手头的真实 brief 对比试跑,结合事实覆盖度、镜头指令具体程度以及最终成片效果来做选择。
如何在 Yihook 使用 Gemini 4 Argon?
只需 4 步,就能在画布里跑通从文字 brief 到多镜头画面的流程:
- 打开 Yihook 创意画布,新建或选中一个文本节点。
- 在模型选择器中手动切换为 Gemini 4 Argon(画布当前默认模型为 Gemini 3.8 Flash)。
- 输入你的文字 brief,把已核实的品牌或商品事实与创意设定区分开,写明需要保持的人物道具细节、时长比例与禁止元素。
- 审校生成的脚本与逐镜头提示词,确认后连接到图片或视频节点生成画面。
想拿手头的项目试试看?现在就打开 Yihook 创意画布 开始创作。
Gemini 4 Argon 规格参数
以下规格整理自 Google 参考文档 与 Yihook 画布的实际配置:
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 官方名称 | Gemini 4 Argon |
| 官方模型代码 | gemini-4-argon |
| 版本 | Stable;不带 Preview 后缀 |
| Yihook 入口 | 创意画布文本节点,可选模型 |
| 默认文本模型 | Gemini 3.8 Flash |
| 示例输入 | 文字创意或商品 brief |
| 参考节点连接 | 文本节点可连接图片 / 视频参考节点 |
| 输出 | 文本:脚本、分镜、生成提示词和文案 |
常见问题
Gemini 4 Argon 是什么?
它是 Google 推出的旗舰推理文本模型。在 Yihook 创意画布里,你可以把它选为文本节点模型,从文字 brief 起草 AI 视频脚本、分镜、生成提示词以及营销文案。Google 模型参考
Gemini 4 Argon 在 Arena 排第一吗?
是的,在 2026 年 10 月 15 日抓取的 Arena Text 页面上,Gemini 4 Argon(High)以 1525 分排在第 1 位。
Gemini 4 Argon 能直接生成图片或视频吗?
不能,它在工作流里只输出文本。脚本和逐镜头提示词由它撰写,画面则交给画布里对应的独立图片或视频节点去生成。Google 模型参考
写提示词时,Argon 和默认的 Gemini 3.8 Flash 有什么不同?
在我们这次的案例对比中,两款模型写单张图片提示词差距不大;而在三镜头视频分镜案例里,Argon 在每个镜头的提示词中都重复了人物和道具的完整描述,Flash 没有在每镜完整重复,同时 Flash 该组镜头的跨镜头成片一致性更差。
这个工作流只能用来做 TikTok 广告吗?
不止。除了短视频广告,这套“脚本 → 分镜 → 逐镜头提示词 → 媒体节点”的流程同样适用于品牌短片、电商商品场景、创意工作室分镜,以及配套的商品描述与广告文案。

读完,就动手
把文章里的方法,放进你的下一条内容。
文中的提示词和流程,都能在 Yihook 画布里直接跑起来。从商品图或一个创意开始做出图文和短视频,好用的做法留给团队下次接着用。