AI 扣篮热潮：一张照片化身精彩集锦级暴扣，以下是打造属于你的版本的方法

你的朋友这辈子从没摸到过篮筐。然后群里弹出一段视频：他们晃过一名防守球员，从罚球线起跳，把球狠狠砸进篮筐，围栏后的人群瞬间炸了。

这就是 AI dunk 趋势。一张照片输入，一段 10 秒的高光集锦输出。下面你会找到那些爆款帖子背后的 CapCut 模板、我们用来制作上方那段视频的提示词，以及另一条用来隔扣别人的提示词。

核心要点

• AI dunk 趋势能把一张照片变成一段 10 秒的视频，你在里面运球、起跳并在篮筐上完成终结。
• 我们追踪到的两个最热门教程都指向同一个 CapCut 模板 Dribble + Dunk，目前使用量已超过 268,000 次。
• 你可以在 Atlas Cloud AI 视频生成器 中，用 Seedance 2.5 和一张参考照片做出同样的视频。
• 隔扣某人的版本只需要一张照片，因为防守球员完全活在提示词里。
• 逐秒描述镜头，让我们三次生成中的运球、起跳和扣篮都保持了正确顺序。

什么是 AI Dunk 趋势？

它是一段竖屏短视频，普通人在里面突然打出了篮筐之上的表现。形式始终如一：运球、慢动作起跳、扣篮，然后是反应镜头。视频里的人现实中通常根本扣不了篮，这正是笑点所在。

这一趋势分两波到来。第一波在初夏达到顶峰，当时一个 7 月 2 日的教程凭借"试试这个模板"的链接突破了 170 万次播放。之后便沉寂下来，直到 10 月中旬。Google Trends 显示，美国地区的 "AI dunk" 搜索量从 10 月 15 日开始出现，一周后出现了两个新模板。10 月 22 日发布的一个教程一周内达到 140,500 次播放。

10 月的版本改变了拍摄方式。不再是操场上一个人的扣篮，而是把你放进体育馆或球馆里，让你隔着防守球员扣篮。

如何用一张照片制作 AI Dunk 视频

模板会锁定球场、服装和镜头运动。用提示词，这三样都由你决定，还能决定隔扣谁。

Atlas Cloud 运行 Seedance 2.5，它会以你的照片作为面部和头发的参考，并围绕它构建整个场景。下面是主图中那段视频，由一张头肩肖像照生成：

原图里没有腿、没有球鞋，也没有篮球服。提示词指定了服装，模型补全了她身体的其余部分。它还保持了我们写下的顺序：3 秒左右变向过人，5 秒起跳，7 秒左右完成暴扣，最后是呐喊。

方法一：在 Atlas Cloud 视频生成器中制作扣篮

登录后打开 Atlas Cloud 视频生成器，按以下步骤操作：

1. 打开 Video Generation 标签页。
2. 在 Models 下保持选择 Seedance 2.5。
3. 在 First Frame and Last Frame（首帧与尾帧）下方那个用于其他参考的框里上传你的照片。两个帧位都留空，这样视频会以球场开场，而不是在你家客厅。
4. 粘贴下方的提示词。
5. 在 Settings 中，选择 9:16 和 720p（最终版用 1080p）。
6. 将 Duration 设为 10s。
7. 保持 Audio 开启，以保留球鞋摩擦声和人群欢呼声。
8. 点击 Run。

plaintextCopy
1The young woman from the reference image, same face, same long dark brown hair with side-swept bangs pulled back into a high ponytail, full body visible, athletic build, wearing a cropped white athletic tank top, black joggers and white high-top sneakers. She is on a floodlit outdoor basketball court at dusk, a crowd of friends lined up along the chain-link fence. 0-3s: she dribbles hard from half court toward the camera and hits one quick crossover past a defender in a plain black jersey. 3-6s: low-angle tracking shot as she plants and takes off just inside the free-throw line, ponytail flying. 6-8s: slow motion at the peak, she cocks the ball back with one hand and slams it through the rim, the net snapping. 8-10s: she lands, turns to the crowd and shouts while her friends behind the fence jump and cheer. Realistic sports footage, handheld phone-camera feel, natural body motion, no logos, no text on screen. Sound: sneakers squeaking, ball bouncing, rim clang, crowd roar.

改写第一句，让它描述你自己的照片：发型、性别，以及你想穿的服装。

方法二：通过 API 发送扣篮提示词

要为整支球队制作视频，或者给应用加一个扣篮按钮？API 接受同样的照片和提示词。

第 1 步：创建 API 密钥。 在控制台中打开 Settings，在 API Keys 下创建一个密钥。一个密钥适用于所有模型。

第 2 步：查看请求格式。 Atlas Cloud 文档涵盖了身份验证和视频端点。

第 3 步：发送请求并轮询。 你的照片放进 reference_images 数组中：

plaintextCopy
1curl -X POST https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo \
2  -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" \
3  -H "Content-Type: application/json" \
4  -d '{
5    "model": "bytedance/seedance-2.5/reference-to-video",
6    "prompt": "<paste the Method 1 prompt here>",
7    "reference_images": ["https://your-cdn.com/your-photo.jpg"],
8    "duration": 10,
9    "resolution": "720p",
10    "ratio": "9:16",
11    "generate_audio": true
12  }'

轮询返回的 prediction ID，直到状态显示 completed，然后从 outputs 数组中下载视频：

plaintextCopy
1curl https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/<prediction_id> \
2  -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"

在 Atlas Cloud 上，端点和密钥对所有视频模型都相同。要尝试另一个模型，只需更改 model 字符串。

用于单人暴扣和隔扣他人的 AI Dunk 视频提示词

10 月的模板需要一个"受害者"。关键在于：你不需要第二张照片。在提示词里描述防守球员，给他们一件素色球衣，免得模型自己编出一支球队，再告诉镜头该放在哪里。

plaintextCopy
1The young man from the reference image, same face, same dark wavy shoulder-length hair, full body visible, lean athletic build, wearing a sleeveless heather-grey basketball tank top, black basketball shorts and black high-top sneakers. He is in a packed indoor arena under bright lights. 0-3s: he drives along the baseline with the ball while a taller defender in a plain white jersey steps in front of the rim. 3-6s: he leaps straight at the defender, knees up, and the defender jumps with both arms raised. 6-8s: slow motion, he rises over the defender's outstretched arms and throws down a two-handed dunk, hanging on the rim for a beat. 8-10s: he drops, stares down the defender who stumbles back, and the bench behind him erupts. Realistic broadcast-style basketball footage, camera low under the rim, no team logos, no text, no scoreboard numbers. Sound: crowd roar, rim rattle, a referee whistle.

他的原图是一张赤裸上身的棚拍肖像。同样，服装那一行完成了穿衣。

三件事让两次生成都成立。时间戳让动作保持顺序。"在最高点慢动作"给出人们会截图定格的瞬间。最后以反应镜头收尾（一声呐喊、一次怒视）让视频感觉完整。

要制作更长或多镜头的版本，我们的编写 Seedance 2.5 提示词指南介绍了结构，而 ramalama 换装走秀教程展示了同样的一张照片方法，用于全身换装展示。

这一趋势背后是哪个 AI Dunk CapCut 模板？

在 CapCut 里搜索 "dunk"，你会得到几十个结果。很多是给真实比赛画面加慢动作的剪辑模板。以下四个是热门帖子所链接的 AI 模板：

一个名字陷阱：有个叫 "Dunk ai" 的模板跟篮球毫无关系。它 3 秒的预览显示一个人悬挂在电线上。

如果你想要某个模板的确切效果，就用它。如果你想要自己的球场、自己的服装，或者隔扣某个特定的人，提示词能给你这种控制力。

常见问题

在 Atlas Cloud 上制作一个 AI Dunk 视频要多少钱？

一段带音频的 10 秒 Seedance 2.5 视频，720p 为 $3.02，1080p 为 $5.94。两个价格均已包含相对 $3.77 和 $7.42 标价 20% 的折扣，此为 2026 年 10 月 29 日所示价格。先用 720p 打草稿，再用 1080p 重跑你最满意的提示词。

Dunk AI 应用和 AI Dunk 视频制作器是一回事吗？

不是。Dunk AI 是一款面向 iOS 和 Android 的训练应用。你录制一次真实弹跳，它会测量你的垂直弹跳并推荐训练动作。它分析的是真实弹跳视频，而非生成新视频，所以它只是和这个趋势同名而已。

AI Dunk 视频应该多长？

10 秒与模板一致，也为四个节拍都留出空间：运球、起跳、扣篮和反应。Seedance 2.5 接受 4 到 30 秒的任意时长。要做更短的视频，先剪掉反应镜头，这样起跳能保留慢动作。要做更长的，就加第二个动作，比如另一个角度的回放。

隔扣他人需要两张照片吗？

不需要。本指南中的两段视频都只用了一张照片。防守球员来自提示词，所以描述他们的球衣、身高和手臂动作即可。

结语

这个趋势靠一个简单的承诺运转：任何人都能在篮筐之上打十秒钟。CapCut 模板让你一键实现，用的是别人的球场和镜头。

如果你想要自己的版本，就逐秒写下运球、起跳和暴扣，加上你要隔扣谁，再让一张照片承载你的脸。AI Dunk 视频所需的就这些。