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推进生成手绘视频的人工智能

Answer

以下是关于推进生成手绘视频的人工智能的相关内容:

在游戏领域,生成式 AI 为艺术家带来了新的工作模式。艺术家不再需要完成所有工作,可设定初始创意方向,将大部分耗时和技术执行交给 AI。这类似于早期手绘动画中,高技能的“描线者”画出轮廓,低成本的“画家”填充线条。但目前仍处于这场革命的初期,许多实践仍需完善。尽管近期引起了很多关注,但仍在起点,在探索如何将新技术应用于游戏方面还有大量工作,这也为迅速进入该领域的公司创造了巨大机会。

生成式人工智能在改变创意工作方面,迅速引发了许多法律和道德问题。如“Deepfakes”这类由人工智能创建的声称真实实则不然的图像和视频已出现在多个领域,且创建难度降低。OpenAI 尝试通过为图像添加独特符号的“水印”来控制假图像,但未来可能需要更多控制,特别是生成视频创作成为主流时。生成式人工智能还带来了关于原创和专有内容的问题,其创建的内容虽不完全相同于以往,但显然是训练模型所用内容的衍生品。此类系统可能很快成为制作书面或基于图像内容的标准做法,如电子邮件、信件、文章等,这将对内容所有权和知识产权保护产生巨大且不可预见的影响,也可能彻底改变知识和创造性工作。目前我们只是触及了生成式人工智能作用的表面,难以想象其未来可能带来的所有机会和影响。

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References

游戏中的生成式 AI 革命

[title]游戏中的生成式AI革命[heading2]第一部分–观察和预测[heading3]假设需要明确的是,艺术家并不处于被取代的危险之中。这确实意味着艺术家不再需要自己做所有的工作:他们现在可以设置初始的创意方向,然后将大部分耗时和技术执行交给AI。在这方面,他们就像早期手绘动画的细胞画家,其中高技能的“描线者”画出动画的轮廓,然后大批低成本的“画家”进行耗时的动画细胞的绘制工作,填充线条。这是游戏创建的“自动完成”。1.我们仍处于这场革命的初期,许多实践仍需要完善尽管最近有很多兴奋,但我们仍然只是处于起点。我们还有大量的工作要做,因为我们正在弄清楚如何为游戏利用这种新技术,并且会为迅速进入这个新领域的公司创造巨大的机会。

生成式AI在游戏领域的机会(市场假设+预测)

[title]生成式AI在游戏领域的机会(市场假设+预测)[heading2]第一部分:观察和预测值得注意的是,艺术家并没有被取代的危险,这意味着艺术家不再需要自己亲自上手去完成所有的工作:艺术家和设计师们可以设定初始的创意方向,然后将大部分耗时和技术执行工作交给人工智能。在这一点上,就像早期手绘动画的画师一样,高度熟练的"绘画专家"描绘出动画的轮廓,然后由成本相对较低的画手们完成耗时的工作,为动画胶片上色,填充线条,只是我们谈到的是游戏创作领域的应用。5.我们仍然处于这场行业变革领域的初期,尚且有很多部分需要完善尽管最近很多人都很激动,但我们仍然刚刚处于起跑线。在大家清如何真正应用这种新技术与游戏领域的结合时,还有大量的工作要做,而对那些之前、以及迅速进入这个新领域的公司来说,将会存在巨大的机会。

生成式人工智能如何改变创意工作

我们已经看到这些生成式人工智能系统迅速导致了许多法律和道德问题。“Deepfakes”,即由人工智能创建的图像和视频,声称是真实的,但实际上并非如此,已经出现在媒体、娱乐和政治领域。然而迄今为止,深度赝品的创建需要大量的计算技能。然而现在,几乎任何人都可以创建它们。OpenAI尝试通过为每个DALL-E 2图像添加独特符号的“水印”来控制假图像。然而,未来可能需要更多的控制——特别是当[生成视频创作](https://www.theverge.com/2022/9/29/23378210/meta-text-to-video-ai-generation-make-a-video-model-dall-e)成为主流时。生成式人工智能还提出了许多关于什么是原创和专有内容的问题。由于创建的文本和图像与以前的任何内容都不完全相同,因此这些系统的提供商认为它们属于其提示创建者。但它们显然是之前用于训练模型的文本和图像的衍生品。不用说,这些技术将在未来几年为知识产权律师提供大量工作。从这几个商业应用程序的例子中可以清楚地看出,我们现在只是触及了生成式人工智能为组织及其内部人员所做的事情的表面。例如,此类系统可能很快就会成为标准做法,用于制作我们大部分或全部书面或基于图像的内容——提供电子邮件、信件、文章、计算机程序、报告、博客文章、演示文稿、视频、等等。毫无疑问,这种能力的发展将对内容所有权和知识产权保护产生巨大且不可预见的影响,但它们也有可能彻底改变知识和创造性工作。假设这些人工智能模型在它们存在的短时间内继续进步,我们很难想象它们可能带来的所有机会和影响。

Others are asking
手绘草图生成图片
以下是关于手绘草图生成图片的相关信息: ComfyUI Flux 与 runway 制作绘画视频: 生成图片:提示词告诉 flux 生成一张技术草图,如 CAD。 绘制的视频:在 runway 里面,使用提示词,从空白页面开始逐行创建,并把生成的图片作为尾帧。 草图上色:使用 flux 的 controlNet,depth 固定,Union 版本不建议权重调太高,结束时间也不宜过长。 生成上色后的视频: how2draw Flux lora:分享一个好玩的 flux lora,触发词为 how2draw。 图片生成 3D 建模工具: Tripo AI:在线 3D 建模平台,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 Meshy:功能全面,支持文本、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象。 Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,适用于游戏领域。 VoxCraft:免费 3D 模型生成工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型。 【SD】真人转二次元: 使用 Stable Diffusion 中的【X/Y/Z plot】脚本做参数对比,X 轴为提示词相关性(130,每次增加 5),Y 轴为重绘幅度(01,每次增加 0.2)。 提示词相关性在 6—11 中间为最佳,大于 11 后画面色彩和脸型可能崩坏,重绘幅度大小可控制生成图与原图的相似度。 绘图功能:如增加红色眼镜、去掉衣服图案、局部重绘(手涂蒙版)修改部分等。
2025-04-01
手绘风格图片生成模型
以下是关于手绘风格图片生成模型的相关内容: 艺术字生成: 模型选择:图片 2.1,输入提示词(可参考案例提示词)。 案例参考提示词: 金色立体书法,“立冬”,字体上覆盖着积雪,雪山背景,冬季场景,冰雪覆盖,枯树点缀,柔和光影,梦幻意境,温暖与寒冷对比,静谧氛围,传统文化,唯美中国风。 巨大的春联,金色的书法字体,线条流畅,艺术美感,“万事如意”。 巨大的字体,书法字体,线条流畅,艺术美感,“书法”二字突出,沉稳,大气,背景是水墨画。 巨大的奶白色字体“柔软”,字体使用毛绒材质,立在厚厚的毛绒面料上,背景是蓝天。 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/jTMFYKxsN8dYNZu3VHKBnA 【06】在线生图定制主题海报: 操作步骤: 选择模型:推荐使用的模型,如(例图 1)风格模型>中国风>水墨工笔;(例图 2)风格模型>儿童>童话绘本;(例图 3)风格模型>MJ>剪纸艺术;(例图 4)风格模型>儿童>皮克斯(模型选择过程如图所示)。 输入画面描述:更好地描述画面的方法包括使用本课件提供的自选关键词、按主体+氛围+视角+画质的顺序输入关键词、使用括号()强调关键词。 选择画面大小:无界 AI 已将尺寸与用途标注在选项中,制作主题海报可选择 9:16 的宣传海报比例,选择 17283072 的分辨率可以更快生成图片。 其他设置:增加作图数量可以在同样参数的控制下一次性生成多幅图片,方便挑选。 优化海报:使用可画(https://www.canva.cn/?displaycomoption=true)在线编辑海报。 0 基础手搓 AI 拍立得: 背景:每次使用大模型工具时流程繁琐冗长,出于简化操作、提升效率的需求,萌生了“AI 拍立得”的概念,即拍即得,简化流程,让操作更直观、更高效。之前的直播分享内容中也有提到关于 AI 拍立得的能力,往期回顾: 在线体验:快速体验 AI 拍立得,微信小程序搜索:Pailido,丰富场景自由切换,可快速生成闲鱼文案、生成外卖/大众点评。 交互逻辑:用户选择拍摄场景类型并立即拍照,AI 自动识别和分析照片中的内容信息,依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈,避免繁琐操作。 实现场景: 图片转成文本:逻辑为用户上传图片后,大模型根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本,核心是图片理解和文本整理润色,场景包括生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等。 图片转绘图片:逻辑为用户上传图片后,大模型按照指定的风格快速生成图像的转绘版本,适应不同风格和场景需求,核心是图片风格化滤镜,场景包括图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。
2025-03-18
手绘风格的提示词
以下是关于手绘风格提示词的相关内容: 给自己做一个卡通头像: 1. 简单提示词:在聊天窗口输入/imainge 找到/imagine prompt,然后把刚才的链接放进去,然后空格。加一些提示词,这些提示词以英文逗号分隔,最后再加上设置参数。 2. 设置参数: iw 1.5:设置参考图片的权重,数值越高与参考的图片越接近,默认是 0.5,最大是 2,可选择中间的某个值并调整。 s 500:设置风格强度,个性化,艺术性,数字越大,更有创造力和想象力。可设置为 0 1000 间任意整数。 v 5:指用 midjourney 的第 5 代版本,这一代的最真实,目前 v5 需要订阅付费,不想付费可以使用v 4。 no glasses:指不戴眼镜,若不喜欢戴眼镜的图片,可以加上这个设置。 3. 效果示例:完整的提示词如下simple avatar,Disney boy,3d rendering,iw 1.5s 500v 5。如果对生成的图片不满意,可以选择调整s 和iw 的值来进行多次尝试。 AI 绘画常用提示词: 1. 风格提示词: pointillism 点彩派 Claude Monet 克劳德莫奈 quilted art 桁缝艺术 partial anatomy 局部解剖 color ink on paper 彩墨纸本 doodle 涂鸦 Voynich manuscript 伏尼契手稿 book page 书页 realistic 真实的 3D 3D 风格 sophisticated 复杂的 photoreal 真实感 national geographic 国家地理 hyperrealism 超写实主义 cinematic 电影股的 architectural sketching 建筑素描 symmetrical portrait 对称肖像 clear facial features 清晰的面部特征 interior design 室内设计 weapon design 武器设计 subsurface scattering 次表面散射 Game scene graph 游戏场景图 character concept art 角色概念艺术 风格提示词|STYLE PROMPTS: Gusty:强劲和充满活力的音乐风格,通常具有风起云涌和激烈的特质。典型使用于表现强劲和充满活力情感的音乐作品,示例为 Led Zeppelin 的《Immigrant Song》,关联流派为 Rock,Hard Rock,Metal。 Halcyon:宁静和美好的音乐风格,通常具有平静和祥和的特质。典型使用于表现宁静和美好情感的音乐作品,示例为 Enya 的《Only Time》,关联流派为 New Age,Ambient,Folk。 Hammering:敲击和强烈节奏的音乐风格,通常具有强烈和激烈的特质。典型使用于表现强烈节奏和激烈情感的音乐作品,示例为 Metallica 的《Master of Puppets》,关联流派为 Metal,Rock,Industrial。 Handcrafted:精心制作和手工艺的音乐风格,通常具有细腻和独特的特质。典型使用于表现精心制作和独特情感的音乐作品,示例为 Fleet Foxes 的《White Winter Hymnal》,关联流派为 Folk,Indie,Acoustic。
2025-03-07
有没有工作流可以将宠物的照片变成手绘的电子画像
以下是一些可以将宠物照片变成手绘电子画像的工作流: 1. SDXL Prompt Styler 工作流:可以把图片转化成近百种风格。例如,将手绘风格的宠物照片转绘成折纸风时,最好不要加入线稿边缘(canny)的 controlnet 控制,或者需把 canny 的控制强度(strength)调到较小。原始图像是手绘风格时,手绘线条和折纸风格本身互斥。若转成漫画风格并想较好保留人物外轮廓,加入 canny 控制能更好还原人物原本造型。有时直接用插件内置预设的提示词组合不一定能达到想要的效果,需在 prompt 中再加一些特定风格的关键词。此外,该工作流结合 Vid2Vid Style Transfer with IPA&Hotshot XL 工作流,可较好实现视频不同风格的稳定转绘。 2. 小王子 Roy 的工作流:用 Coze 搭建神奇宠物诞生器。包括随机生成属性和宠物描述,对于不会写代码的小伙伴,可使用内置的“尝试 AI”功能,但要注意尽量选择 python 代码编写,书写前确定好输出变量等。生成宠物形象使用 coze 自带的文生图工具 text2image 插件,宠物形象描述文字生成使用图片理解插件 imgUnderstand,生成宠物的名字借鉴特定逻辑,生成宠物小传/技能/使命调用前面节点的数据,最后整理输出引用前面节点的多个数据。 3. 《艾小喵绘本》工作流:基于扣子的全自动绘本创作 Agent,源于兴趣和好奇,尝试从半自动实现全自动。
2025-03-03
有没有什么能够把手绘扩展成插画的 AI?
以下是一些能够把手绘扩展成插画的 AI 工具或方法: 1. Stable Diffusion:在有参考图的情况下,可以对原图进行风格化转变。若要创作原创卡通插画,可不使用 ControlNet。通过调整提示词,如“一个女孩坐在沙发上,吃西瓜,看电视,夏天”,能生成插画。完成后可能存在小瑕疵,可在 PS 里后期修复。 2. 公众号【白马与少年】:如果想要相关模型和 Lora,可以添加该公众号,回复【SD】获取。 需要注意的是,在使用这些工具时,可能需要一定的操作技巧和相关知识。
2025-01-13
我想根据一些旧照片,使用AI绘画重新画一下,希望可以更像手绘,可以打印出来出来作为纪念,有什么工具可以用
目前有以下几种工具可供您选择来实现根据旧照片进行类似手绘风格的 AI 绘画并打印出来作为纪念: 1. DALL·E2:能够生成逼真且富有创意的图像,包括手绘风格。 2. StableDiffusion:具有强大的图像生成能力,可通过设置相关参数获得手绘效果。 3. Midjourney:能创作出风格多样的图像,包括您期望的手绘风格。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。
2024-12-20
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述: 在一个动画场景中,首先有一个传统工作流的部分,就像精心搭建的积木城堡,每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制,这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下,有一团混乱的色彩在飞舞,这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中,有一种力量在尝试引导和塑造,就像在狂风中努力抓住风筝线一样,这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中,动画展示了一个系统。首先,系统将视频输入编码成压缩的表示形式,就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后,扩散模型从随机噪声中不断改进音频,就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导,最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后,音频输出被解码,变成音频波形,并与视频数据完美结合。 总的来说,传统工作流在可控中寻找创新的随机,而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控,两者各有优劣,结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因方法无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词,因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点: 1969 年:经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制,几层的神经网络仅能执行基本计算,AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代:早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义,以逻辑推理为中心,主要是基于规则的系统,如早期专家系统。 1980 年代:神经网络。基于规则的系统弊端显现,人工智能研究关注机器学习,神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年:深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代:机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展,21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年:深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域,发表开创性论文引入反向传播概念,突破感知器局限。 2012 年:AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年:AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石,标志着人工智能在围棋领域超越人类,对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
需要做一个自动化出视频的工作流
以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍: 优势: 全自动化处理,解放双手。 40 秒快速出片,效率提升。 成本低廉,每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进,例如可以加入配套 BGM,让视频更有感染力;增加更丰富的画面内容和转场效果;使用免费节点替代付费插件,进一步降低成本;优化模板样式,支持更多展示形式;增加自动化程度,支持批量处理。 工作流程: 1. 可以在扣子商店体验,建议自己搭建。 2. 工作流调试完成后,加入到智能体中,可以选择工作流绑定卡片数据,智能体则通过卡片回复。 3. 选择发布渠道,重点如飞书多维表格,填写上架信息(为了快速审核,选择仅自己可用),确认发布等待审核,审核通过后即可在多维表格中使用。 4. 创建飞书多维表格,添加相关字段,配置选择“自动更新”,输入相关字段后,“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流,生成视频。 5. 表单分享,实现“填写表单,自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件,一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成,可能无法马上展现,需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助,请随时联系。
2025-04-14
生成提示词的提示词
以下是关于生成提示词的相关内容: 生成提示词的思路和方法: 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果,结合不同字体效果的描述,打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后,AI 会根据给定文字的文义,判断适合的情绪风格,然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等,加上一些质量/品质词,形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格,可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤: 打开 AI 工具的对话框,将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后,发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字,也可以发送图片(适合有多模态的 AI)让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点: 提示词生成提示词并非必要,不一定能生成最好的 Prompt 框架,修改过程可能耗时且不一定能修改好,不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难,只能大概给出框架和构思,需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点: 即使是简短的描述,生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求,找出核心要点和潜在的诠释点,并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强,而不是发散,生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本,国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比: 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0(https://jimeng.jianying.com/aitool/home)、WHEE(https://www.whee.com)、豆包(https://www.doubao.com/chat)、可灵(https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new)、通义万相(https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation)、星流(https://www.xingliu.art)、LibiblibAI(https://www.liblib.art),以及国外版的相关工具。
2025-04-20
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如: 在法律领域,您可以提供【案情描述】,按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略,或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面,有结构化的提示词模板,包括镜头语言(景别、运动、节奏等)、主体强化(动态描述、反常组合等)、细节层次(近景、中景、远景等)、背景氛围(超现实天气、空间异常等),以及增强电影感的技巧(加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等)。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法,可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例,与 AI 对话让其理解需求,提炼初始模板,通过多轮反馈直至达到预期,再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是,不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化,以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
如何自动生成文案
以下是几种自动生成文案的方法: 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行优化: 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具:Coze 平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程)。 大体路径:通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频;发布 coze 智能体到飞书多维表格;在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体;在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 2. 生成有趣的《图文短句》: 实现原理: 先看工作流:包括第一个大模型生成标题、通过“代码节点”从多个标题中获取其中一个(可略过)、通过选出的标题生成简介、通过简介生成和标题生成文案、将文案进行归纳总结、将归纳总结后的文案描述传递给图像流。 再看图像流:包括提示词优化、典型的文生图。 最终的 Bot 制作以及预览和调试。 3. 腾讯运营使用 ChatGPT 生成文案: 步骤:通过 ChatGPT 生成文案,将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内,从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频,系统匹配的素材不符合要求时可以手动替换。例如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。
2025-04-15
如何通过输入一些观点,生成精彩的口播文案
以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法: 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化,实现视频全自动创建。 效果展示:可查看。 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具:Coze平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程)。 大体路径: 通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 2. 智能体发布到飞书多维表格: 工作流调试完成后,加入到智能体中,可以选择工作流绑定卡片数据,智能体则通过卡片回复。 选择发布渠道,重点是飞书多维表格,填写上架信息(为快速审核,选择仅自己可用),等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用: 创建飞书多维表格,添加相关字段,配置后使用字段捷径功能,使用自己创建的 Coze 智能体。 表单分享,实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送:点击多维表格右上角的“自动化”,创建所需的自动化流程。 另外,伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下: 第一步是内容获取,只需输入新闻链接,系统自动提取核心内容。开始节点入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key,添加网页图片链接提取插件,获取网页里的图片,以 1ai.net 的资讯为例,添加图片链接提取节点,提取新闻主图,调整图片格式,利用链接读取节点提取文字内容,使用大模型节点重写新闻成为口播稿子,可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容,若想加上自己的特征,可在提示词里添加个性化台词。
2025-04-15
小红书图文批量生成
以下是关于小红书图文批量生成的详细内容: 流量密码!小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产,这是一个保姆级教程,小白都能看得懂。 原理分析: 决定搞之后,思考生成这种视频的底层逻辑,进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成,带文字图片由文字和图片生成,文字和图片都可由 AI 生成,音频由文字生成,文字来源于图片,也就是说,关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后,先找好看的模版,未找到好看的视频模版,最后看到一个卡片模版,先把图片搞出来,才有资格继续思考如何把图片变成视频,搞不出来的话,大不了不发视频,先发图片,反正图片在小红书也很火。 拆模版: 要抄这种图片,搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个,但扣子的画板节点很难用,Pass 掉。用 PS 不行,太死板不灵活,html 网页代码可以,非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle,用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写,直接抄就行。要抄,首先要学会拆,不管用什么方式批量生成这样的图片,都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数,也就是【变量】,如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法: 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数,图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞,这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成,比如读到哪句,哪句就高亮起来,图片也可以随着读到的句子变更。最后,视频就是用这样的图片一张张拼起来的。
2025-04-14
ai如何什么生成表格
AI 生成表格通常可以通过以下技术实现: 1. 利用变分自编码器(VAEs)和序列到序列模型(Seq2Seq)等技术生成表格文件、表格公式,并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据,例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件,如飞书中的相关插件,先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中,然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外,在多模态数据生成中,结构化数据生成包括表格生成,多模态合成数据从大类来看有非结构化数据(图片、视频、语音等)和结构化数据(表格等)两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。
2025-04-14