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波妞PONYO

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AIGC Video Creator & Animation IP Strategist 🐷 前 Peppa Pig China Mktg. 🎨 专注 AI 视觉叙事与漫画 IP 孵化 💡 分享高阶 Prompt 与工作流实战 商业咨询PONYODONG

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如何用 SeedDance 2.0 拍摄出闺蜜私房视频?最近真的被 SeedDance 2.0 喂饱了!😭 以前总觉得 AI 生成的人像虽然美,但总缺了点“人味儿”。但这次,我亲手“养”出来的这四个女孩——茶花、雪渡烟、青梅、落,真的让我看到了数字生命的呼吸感 她们不只是代码,是那种会在镜头前抢手机、会因为水花溅到脸上而大笑的真实女孩。

如何用 SeedDance 2.0 拍摄出闺蜜私房视频?最近真的被 SeedDance 2.0 喂饱了!😭 以前总觉得 AI 生成的人像虽然美,但总缺了点“人味儿”。但这次,我亲手“养”出来的这四个女孩——茶花、雪渡烟、青梅、落,真的让我看到了数字生命的呼吸感 她们不只是代码,是那种会在镜头前抢手机、会因为水花溅到脸上而大笑的真实女孩。

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【ZenMux 深度评测第二弹:AI 视频的“动线导演思维”】 在实际动作片拍摄中,动作导演和武指执行一镜到底的格逐戏前,会先设计完整的“动线”——角色从哪进、经哪些节点、在哪完成动作。路径定了,机位反而是被动推导出来的。控制的核心是动线,不是镜头。 用 AI 生成建筑跑酷或一镜到底也是同理。很多人直接在提示词里描述运镜,结果画面空间感混乱。正确解法是先建立动线(沿哪个立面跑、在哪腾空、落点是哪个平面),把空间路径描述清楚,AI 生成的运动才会有连贯的空间逻辑。 但怎么把这种抽象的“导演思维”翻译成 AI 听得懂的语言?这就涉及到一个高频痛点:不同的 AI 模型,对空间和镜头语言的“理解性格”完全不同。以前为了试一组跑酷动线 Prompt,要在 Claude、GPT、DeepSeek 之间来回切平台,切到思路断线,月底对账单也头大。 最近把这个动线测试工作流接进了 ZenMux,在同一个界面里直接调度和交叉实测,发现很有意思:Claude 的空间解构和节点拆分极专业;GPT-4o 对材质和光影的细腻润色拿来就能用;而 DeepSeek 成本极低,适合批量跑盲盒初筛。全程在一个入口搞定,后台额度清晰,还有智能路由和延迟赔付。真正干活和做内容交付的人,要的就是这种多模型调度的“确定性”和工作流“韧性”。降本增效不只是换个便宜模型,而是像导演一样,把不同的任务精准派发给最合适的工具。

【ZenMux 深度评测第二弹:AI 视频的“动线导演思维”】 在实际动作片拍摄中,动作导演和武指执行一镜到底的格逐戏前,会先设计完整的“动线”——角色从哪进、经哪些节点、在哪完成动作。路径定了,机位反而是被动推导出来的。控制的核心是动线,不是镜头。 用 AI 生成建筑跑酷或一镜到底也是同理。很多人直接在提示词里描述运镜,结果画面空间感混乱。正确解法是先建立动线(沿哪个立面跑、在哪腾空、落点是哪个平面),把空间路径描述清楚,AI 生成的运动才会有连贯的空间逻辑。 但怎么把这种抽象的“导演思维”翻译成 AI 听得懂的语言?这就涉及到一个高频痛点:不同的 AI 模型,对空间和镜头语言的“理解性格”完全不同。以前为了试一组跑酷动线 Prompt,要在 Claude、GPT、DeepSeek 之间来回切平台,切到思路断线,月底对账单也头大。 最近把这个动线测试工作流接进了 ZenMux,在同一个界面里直接调度和交叉实测,发现很有意思:Claude 的空间解构和节点拆分极专业;GPT-4o 对材质和光影的细腻润色拿来就能用;而 DeepSeek 成本极低,适合批量跑盲盒初筛。全程在一个入口搞定,后台额度清晰,还有智能路由和延迟赔付。真正干活和做内容交付的人,要的就是这种多模型调度的“确定性”和工作流“韧性”。降本增效不只是换个便宜模型,而是像导演一样,把不同的任务精准派发给最合适的工具。

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实测即梦Seedance2.0: 多镜头连贯、人物一致性拉满、画质清晰,从此小白也能拍电影级视频 #即梦ai #Seedance2 #AI视频实测 #AI漫剧

实测即梦Seedance2.0: 多镜头连贯、人物一致性拉满、画质清晰,从此小白也能拍电影级视频 #即梦ai #Seedance2 #AI视频实测 #AI漫剧

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潮玩游戏化商业变现探索|兄弟们,我感觉这个路子真的有点东西。 不是单纯做一个 AI 视频,而是把“潮玩角色”一路做成可以变现的 IP 资产。 比如这次的 CITY BOUNCE,我不是只想看它动起来。 我更想测试一条完整路径: 角色设定 → 故事板 → 视频生成 → 3D 建模 → AI 角色人格 → 短视频连续剧情 → 潮玩周边 / 游戏互动 / 品牌合作。 以前我们做一张图,最多就是“好看”。 但如果这个角色能持续出镜、能说话、能跳舞、能演剧情、还能被做成 3D 潮玩,那它就不是一张图了。 它是一个可以长期运营的 IP。 我觉得 AI 潮玩 + 游戏化 + 短视频叙事,可能是未来很好的变现方向。 这次流程大概是: - ChatGPT Image:做角色和故事板 - Dreamina:让角色动起来 - Codex + ffmpeg:做 3:4 上视频下故事板包装 - PONYO logo:打上自己的创作者品牌 下一步我想继续试: 把这个角色做成更稳定的 3D 潮玩资产,再给它加 AI 人格,让它能持续讲自己的故事。 这个方向我觉得值得深挖。 This is not just an AI video. It’s a storyboard wearing motion. For CITY BOUNCE, I wanted to test a small directing system: first lock the character attitude, then build the storyboard, then generate motion, then package the final piece like a designer’s board. My belief is simple: AI video should not start from random prompts. It should start from direction, rhythm, layout, and visual identity. Workflow: 1. Storyboard & visual planning with ChatGPT Image 2. Motion generation in Dreamina 3. Final 3:4 video + storyboard package with Codex / ffmpeg 4. Custom PONYO prism logo added as the creator mark The final piece keeps the video on top, the storyboard below, and the whole process visible. Not just an output. A trace of how the piece was directed. #AIVideo #AIFilm #Storyboarding #ChatGPTImage #Dreamina #CreativeWorkflow #PONYO

潮玩游戏化商业变现探索|兄弟们,我感觉这个路子真的有点东西。 不是单纯做一个 AI 视频,而是把“潮玩角色”一路做成可以变现的 IP 资产。 比如这次的 CITY BOUNCE,我不是只想看它动起来。 我更想测试一条完整路径: 角色设定 → 故事板 → 视频生成 → 3D 建模 → AI 角色人格 → 短视频连续剧情 → 潮玩周边 / 游戏互动 / 品牌合作。 以前我们做一张图,最多就是“好看”。 但如果这个角色能持续出镜、能说话、能跳舞、能演剧情、还能被做成 3D 潮玩,那它就不是一张图了。 它是一个可以长期运营的 IP。 我觉得 AI 潮玩 + 游戏化 + 短视频叙事,可能是未来很好的变现方向。 这次流程大概是: - ChatGPT Image:做角色和故事板 - Dreamina:让角色动起来 - Codex + ffmpeg:做 3:4 上视频下故事板包装 - PONYO logo:打上自己的创作者品牌 下一步我想继续试: 把这个角色做成更稳定的 3D 潮玩资产,再给它加 AI 人格,让它能持续讲自己的故事。 这个方向我觉得值得深挖。 This is not just an AI video. It’s a storyboard wearing motion. For CITY BOUNCE, I wanted to test a small directing system: first lock the character attitude, then build the storyboard, then generate motion, then package the final piece like a designer’s board. My belief is simple: AI video should not start from random prompts. It should start from direction, rhythm, layout, and visual identity. Workflow: 1. Storyboard & visual planning with ChatGPT Image 2. Motion generation in Dreamina 3. Final 3:4 video + storyboard package with Codex / ffmpeg 4. Custom PONYO prism logo added as the creator mark The final piece keeps the video on top, the storyboard below, and the whole process visible. Not just an output. A trace of how the piece was directed. #AIVideo #AIFilm #Storyboarding #ChatGPTImage #Dreamina #CreativeWorkflow #PONYO

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【干货】如何让你的 即梦Seedance 2.0 听你的话! Seedance 2.0 火了,但 90% 的人都在浪费它。 你是不是也这样: 提示词写得很详细,出来的却像“尴尬的废片”,3 秒就能认出是 AI。 问题不在模型,在文本写法。 我花 6 小时逆向拆解了两段“电影级” AI 视频,发现一个隐藏结构👇

【干货】如何让你的 即梦Seedance 2.0 听你的话! Seedance 2.0 火了,但 90% 的人都在浪费它。 你是不是也这样: 提示词写得很详细,出来的却像“尴尬的废片”,3 秒就能认出是 AI。 问题不在模型,在文本写法。 我花 6 小时逆向拆解了两段“电影级” AI 视频,发现一个隐藏结构👇

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【即梦seedance2.0技术分享】上周三凌晨 2 点刷 X,看到一个 13 秒的修仙视频。 幽暗空间炸开一道白光,一个古代剑客身着深蓝劲装破空而出,手中长剑剑气纵横——背后寒冰巨龙盘旋咆哮,镜头极速推近穿过异次元隧道,最后在雷电破碎的虚空中定格—— 我愣了 5 秒。 然后把视频下载下来,逐帧分析了一整晚。 我就想搞明白一件事:凭什么同样用 Seed Dance,我的只是“动一动”,人家的能“炸裂全屏”?

【即梦seedance2.0技术分享】上周三凌晨 2 点刷 X,看到一个 13 秒的修仙视频。 幽暗空间炸开一道白光,一个古代剑客身着深蓝劲装破空而出,手中长剑剑气纵横——背后寒冰巨龙盘旋咆哮,镜头极速推近穿过异次元隧道,最后在雷电破碎的虚空中定格—— 我愣了 5 秒。 然后把视频下载下来,逐帧分析了一整晚。 我就想搞明白一件事:凭什么同样用 Seed Dance,我的只是“动一动”,人家的能“炸裂全屏”?

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最近在做一个「御姐光纤舞」的 AI 视频测试。 我没有直接写“跳一段酷炫的舞”,而是先做了一张动作地图: 入镜、软腕、绕圈、低扫、收束、腰线环绕、光带定格。 再把 30 秒拆成两段: 0-15s:从黑场出现,用光带画身体路线; 15-30s:侧影再入场,光带绕身、画出棱镜,最后回到黑暗。 动作地图生成后,视频模型会更容易理解身体路线和道具轨迹。 前面用 Agent 拆动作、写 prompt、做故事板; 后面我直接放到 Rita 里跑 Seedance / Kling 看效果。 Rita 的好处是不用来回切平台,Seedance、Kling、GPT 都能用统一积分跑,适合高频测试和快速迭代。新用户有 100 积分。

最近在做一个「御姐光纤舞」的 AI 视频测试。 我没有直接写“跳一段酷炫的舞”,而是先做了一张动作地图: 入镜、软腕、绕圈、低扫、收束、腰线环绕、光带定格。 再把 30 秒拆成两段: 0-15s:从黑场出现,用光带画身体路线; 15-30s:侧影再入场,光带绕身、画出棱镜,最后回到黑暗。 动作地图生成后,视频模型会更容易理解身体路线和道具轨迹。 前面用 Agent 拆动作、写 prompt、做故事板; 后面我直接放到 Rita 里跑 Seedance / Kling 看效果。 Rita 的好处是不用来回切平台,Seedance、Kling、GPT 都能用统一积分跑,适合高频测试和快速迭代。新用户有 100 积分。

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🐍【从电影《青蛇》复刻AI 视频微表情】 先说我的研究结论,AI 根本不懂“悲伤”。 你写“她很悲伤,但在克制”,它只会给你一张标准哭脸。我试了 200 多次才意识到问题不在提示词写得不够“文艺”,而在于——AI 从来不理解情绪,它只识别“物理证据”。“悲伤”“隐忍”“克制”这些词,对人类来说有画面,但对 AI 来说是空的;它真正能读懂的,是眼睛开合多少、有没有泪、嘴角移动了几毫米。你以为你在描述情绪,其实你在给一个只认像素和结构的系统下达无效指令。 后来我拿《青蛇》里一段 39 秒的镜头,逐帧拆出了 6 个微表情节点,才慢慢摸到一套“翻译方法”: 把所有情绪词,翻译成可被观察的细节。核心其实就四件事——用“位置”替代“感觉”,用“数值”替代“程度”,用“对比”替代“绝对”,以及找到那个唯一的“泄露点”。真正难的不是哭和笑,而是“绷住”:整张脸几乎静止,但总有一个极小的地方泄露了情绪。比如“含泪克制”,不是一脸悲伤,而是全脸不动,只有一滴泪落下;比如“冷然嘲讽”,不是明显的冷笑,而是右嘴角比左边高不到 1mm,但那个微差已经足够传达判断和距离感。 所以关键结论很简单:AI 不懂“克制的悲伤”,但它能理解“眉毛放松 + 眼睛湿润但不落泪 + 嘴巴中性”。这不是写作技巧的问题,而是认知方式的切换——你不再写情绪,而是提供证据。从今天开始,放弃那些抽象词汇,把每一种情绪都拆成可见的细节。你会发现,不只是 AI 更听话了,你自己对“表情”和“情绪”的理解,也会彻底升级。 你想了解完整的《波妞AI导演课:棱镜世界》的微表情拉片课,可以进群咨询ponyoassist

波妞PONYO

12,631 görüntüleme • 2 ay önce

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