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227条内容，6.32万粉，单条最高460万播放这个账号把二次元Q版角色塞进真人第一视角，用“虚拟角色闯进现实生活”的反差，不断生成新的生活剧情！它是 @ fibichupi001 目前公开的承接入口只有Threads和私信。后续此类账号也可以通过游戏、AI工具、定制内容合作，以及TikTok、YouTube多平台分发拓展收入，实现多渠道变现模式！它的内容就像Phoebe在现实世界里拍日常Vlog。这个Q版角色会出现在餐厅、街道、汽车和家里，与镜头前的手、食物、玩具和各种生活用品互动。偷吃东西、做饭捣乱、开车闯祸、追着杯子跑…… 每次只是换一个场景和冲突，就能变成一条新的剧情。制作上，可以复制的是“Q版角色进入真人生活”的内容框架，而不仅是直接照搬Phoebe这个游戏角色。只要固定角色形象、第一视角和真人场景，后面不断更换事件、道具和动作，就能继续批量生成同类内容。整个AI制作流程也不复杂：先让ChatGPT一次生成多个Q版角色POV剧情，选中一个后扩写成完整画面提示词，再交给Google Flow，以竖屏和素材模式生成视频。同款Q版角色POV提示词，我会放在评论区，免费送给大家！如果你觉得这种爆款账号拆解有帮助，可以点个关注后面我会继续分享更多爆款账号案例，以及实用的AI工具项目！

山羊赚钱笔记

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Anya Rossi• Live Now

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371万订阅，累计播放超过42.2亿，过去7天又拿到2.7亿播放，最高一条突破2.07亿！这个YouTube频道叫 Capybluh 靠的是把Roblox方块角色放进生活中的熟悉场景，再用反差、误会和连续动作做成十几秒的小故事。如此巨大的播放量，据估计youtbe播放收益每月竟然达到惊人的4.9万美元！！频道目前保持每周约6条的更新频率，最近发布的内容依然频繁出现几百万、几千万播放。它的视频通常从一个所有人都看得懂的情境开始。比如“妈妈和爸爸带孩子的区别”“父母眼中的世界和孩子眼中的世界”，或者用2000年、2026年和2050年对比同一种产品。角色先遇到问题，随后通过一个夸张动作把冲突放大，结尾再给出反转。每期更换的只是生活场景和笑点，人物外形、动画风格和叙事节奏可以不断复用。刷牙、减肥、偷吃零食、使用自动售货机，都能装进同一套结构里。同款内容最容易出问题的是角色一致性和片段结尾。人物换脸、服装变化，或者动作在最后一秒突然卡住，都会让前后镜头断开。我们可以先用Claude确定主角和故事方向，生成多个选题，再把选中的故事拆成连续分镜，同时输出每段图片与动画提示词。接着用Higgsfield生成第一张角色图，把上一张图片作为下一幕的参考，锁住人物外形。所有画面完成后，再用Seedance逐段生成带声音的动画，最后放进CapCut按顺序拼接，并检查每个片段的最后一秒，一条Roblox动画短片就完成了。视频提示词我会放在评论区，免费送给大家！如果这种爆款账号拆解对你有帮助，可以点个关注。后面我会继续分享更多爆款账号案例和实用的AI工具项目！

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山羊赚钱笔记

34,756 Aufrufe • vor 13 Tagen

我的天，Higgsfield已经进化到这种程度了吗？一年前我 YouTube 做到 15 万订阅，还多亏了 Higgsfield 的帮助。那时候它还只能凑合生成视频，现在竟然已经开始进入游戏开发领域了。。。在Claude里面调用Fable 5写代码，再接入Higgsfield MCP生成角色、场景和道具，就能直出任何类型的多人2D/3D游戏！这件事放在以前真的很难想象。过去对我们普通人来说，涉及到复杂代码和角色道具图，开发游戏基本是可望而不可即的事情。但是Higgsfield Games 真的在把“做游戏”的门槛压到前所未有的低：一个完整的游戏可以用一句提示词就生成了。比如下面这个哥特悬疑画风的游戏，就是由Fable 5 + Higgsfield 用简单提示词生成出来的。。。所以，任何人，只要有一个好的游戏想法，都可以借助 Fable 5+ Higgsfield 先把它做成一个能玩的版本，然后快速发布出来验证市场。

我的天，Higgsfield已经进化到这种程度了吗？一年前我 YouTube 做到 15 万订阅，还多亏了 Higgsfield 的帮助。那时候它还只能凑合生成视频，现在竟然已经开始进入游戏开发领域了。。。在Claude里面调用Fable 5写代码，再接入Higgsfield MCP生成角色、场景和道具，就能直出任何类型的多人2D/3D游戏！这件事放在以前真的很难想象。过去对我们普通人来说，涉及到复杂代码和角色道具图，开发游戏基本是可望而不可即的事情。但是Higgsfield Games 真的在把“做游戏”的门槛压到前所未有的低：一个完整的游戏可以用一句提示词就生成了。比如下面这个哥特悬疑画风的游戏，就是由Fable 5 + Higgsfield 用简单提示词生成出来的。。。所以，任何人，只要有一个好的游戏想法，都可以借助 Fable 5+ Higgsfield 先把它做成一个能玩的版本，然后快速发布出来验证市场。

逸尘

31,781 Aufrufe • vor 3 Monaten

穿搭玩法已经做到第 4 个模板了。👀 这次继续用 Seedance 2.0，让角色在一条视频里连续完成 7 套换装。不需要真人拍摄不用搭景、换装、重拍不需要摄影师、灯光团队同时完成审美展示、穿搭种草和账号吸粉。🔥 最近已经和群里的小伙伴开始跑账号一套成熟的模板，就可以不断换角色、换穿搭、持续产出内容。

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小宇Chengzi

59,956 Aufrufe • vor 1 Monat

分享一下具体步骤原视频用这个工作流出黑白深度视频然后把原视频和深度视频以及你生成的人物图给 codex，并用下面的提示词：分析视频，将角色替换成我在我图里的角色，后续我会利用深度视频作为参考，也就是附件中的黑白深度视频。所以你要先参考原视频的面部表情，给我写出面部提示词。因为深度视频里面没有面部的提示词，所以你要把这个写出来。然后你再根据用深度视频作为参考，写最后的提示词之后在使用视频生成模型多参生成即可

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0xMomo

35,288 Aufrufe • vor 26 Tagen

「AI商业方案📑」四条AI视频涨粉4.3w，新号单条视频点赞突破100w+ 真的是把古风美学用AI展现到了极致！早上刷抖音看到了这个账号，虽说只有 4.3w粉，但商业潜力非常夸张账号只发了4条AI视频，总点赞 144.6万，其中一条视频点赞 132万+，结合最近我刷到的各种AI账号，我觉得 AI+垂直IP，是一个新的大流量机会这种账号都是典型的，爆款驱动型账号，靠的不是频率更新涨粉，而是靠单条内容突然大爆破圈，再进行商业化像这个账号的定位就是古风小说剧情+绝美男女主演绎小说高潮画面，情绪+代入感让这种内容有极强的传播性核心受众就是18-35岁的女性，在看视频的时候，会自动把自己代入剧情成本这块，我也关注了很多顶尖Coser，这类短视频从剧情、妆造、拍摄、后期，需要花费大量的人力物力现在AI生产（0实拍）把内容成本打到极致，一个人，半天时间，Nano Banana 2+MJ+seedance 2.0，就搞定了这种账号的变现路径其实很清晰 1️⃣小说推文做短视频剧情，评论区挂小说，引导阅读收益一般是千次阅读 15-80元，一条爆款视频就可能收入几千到几万。 2️⃣短剧赛道这样高质量的AI剧情内容天然适合做短剧。短剧现在依旧是内容行业最赚钱赛道之一，AI的加入肯定能直接把这类古风短剧直接打爆我看过的古风短剧，类似《请君入我怀》这类爆剧，完全可以让这类AI博主替代，一人搞定一个剧组未来这种AI超级个体很可能一年能做百万级收入 3️⃣女性消费带货因为受众几乎全是女性。完全可以卖IP周边、小说、情绪类书籍、古风饰品、汉服很多人以为，4万粉账号不值钱。但如果，AI内容有爆款能力+人设清晰+赛道垂直呢？商业价值可能远超10万粉账号因为这个账号真正值钱的不是粉丝，而是IP能力，如果持续做剧情内容它本质上会变成一个矩阵的IP流量入口，一个能批量用AI创造爆款IP账号的操盘手，目前在内容行业里其实非常稀缺

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骑司Chase

36,006 Aufrufe • vor 6 Monaten

阿里最新放出来了一款全新端到端角色图像动画框架：Wan-Animate-2，实时驱动角色，延迟极低 Wan-Animate-2的一大核心是实时交互，直接解锁直播主播、交互式数字人场景首先，Teacher forcing+错误缓冲+Self-Forcing蒸馏+逐块反向传播三阶段训练，这套组合拳把延迟压到了实时，把从几分钟生成一段视频变成实时流式生成其次是端到端不需要中间运动提取，之前的方法先提取骨骼/关键点再驱动，提取一错角色就崩再就是驱动视频的拍摄角度和输出视角可以分开以前驱动视频是从什么角度拍的，生成的视频就只能是什么角度，想让角色换个机位做不到，或者需要额外复杂的相机控制流程现在直接打字就能改变输出视频的机位，动作和视角完全解耦从效果上看，复杂动作、精细表情和物理合理性上复制的还可以，支持单人到多人、多人到多人、跨身份的动作迁移 #图像驱动动画视频 #虚拟人 #虚拟主播 #WanAnimate2

阿里最新放出来了一款全新端到端角色图像动画框架：Wan-Animate-2，实时驱动角色，延迟极低 Wan-Animate-2的一大核心是实时交互，直接解锁直播主播、交互式数字人场景首先，Teacher forcing+错误缓冲+Self-Forcing蒸馏+逐块反向传播三阶段训练，这套组合拳把延迟压到了实时，把从几分钟生成一段视频变成实时流式生成其次是端到端不需要中间运动提取，之前的方法先提取骨骼/关键点再驱动，提取一错角色就崩再就是驱动视频的拍摄角度和输出视角可以分开以前驱动视频是从什么角度拍的，生成的视频就只能是什么角度，想让角色换个机位做不到，或者需要额外复杂的相机控制流程现在直接打字就能改变输出视频的机位，动作和视角完全解耦从效果上看，复杂动作、精细表情和物理合理性上复制的还可以，支持单人到多人、多人到多人、跨身份的动作迁移 #图像驱动动画视频 #虚拟人 #虚拟主播 #WanAnimate2

AIGCLINK

36,096 Aufrufe • vor 1 Monat

很多人用Seedance2.0生成视频的随机性非常大，非常令人头疼。今天分享一个Seedance2.0提示词技巧，就是将涉及到的元素进行具象化，比如用具体的参考图定义人物、着装、场景、动作，就可以防止生成视频走偏。定义地越丰富，生成的就越稳定。 Seedance2.0提示词👇 摄像机对着一双玉足，镜头环绕着【@图1】角色，缓慢网上拉，来到角色屁股，最后地绕道角色下巴，看不到整张脸，镜头拉远，看到整个角色上半身，角色在【@图2】场景内开始扭动婀娜多姿的身躯跳舞，西域风格舞蹈

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Adam也叫吉米

304,500 Aufrufe • vor 7 Monaten

还是可灵动作控制。每个动作都很流畅,表情居然还会变化。想到几个场景，做短视频的可以批量生成不同角色跳舞,不同风格的舞蹈视频。做广告的可以快速做出代言人跳舞的片段,不用真的请人来拍。健身教练、舞蹈老师能做教学视频,不同角度的示范。游戏角色的动作演示也能用这个。 #AI视频 #keling #可灵 #NanoBananaPro

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行者AI视频

16,594 Aufrufe • vor 9 Monaten

Google推出了一种在 StableDiffusion 图像生成中保证内容特征一致性的方式。这个其实是现在图像生成中一个非常重要的问题，故事可视化、游戏开发资产设计、广告等都需要在生成的时候具备角色或者内容的一致性。从演示来看效果非常好人物角色和其他内容的特征都保持的非常好，他们有一个示例是一个男人的一生十几张不同年龄段的图片都很像能看出来是一个人。而且这个项目还可以跟 SD 已有的控制方式结合，比如局部重绘和 Controlnet 等。下面是具体的介绍：实现方法：身份聚类：这一步骤涉及首先生成一系列图像，然后将这些图像嵌入到一个语义空间中。接着，使用聚类算法将这些图像分组，每个组代表一种可能的角色身份。这个过程旨在识别出一组视觉上一致的图像，从而确定角色的主要视觉特征。身份提取：在确定了一组具有高内聚性的图像之后，接下来的步骤是通过在这些图像上训练模型来提炼出一个更一致的角色身份。这意味着模型将学习到特定角色的关键视觉特征，以便在未来的生成中更准确地重现这些特征。收敛性：方法的最后一个步骤是迭代过程，该过程在达到一定的收敛标准时停止。在每次迭代中，模型基于最新的训练数据生成新的图像，并重新进行聚类和身份提取。这个过程重复进行，直到模型能够可靠地生成具有一致视觉身份的角色为止。效果验证：定性和定量比较：在这一部分，作者将他们的方法与其他个性化文本到图像生成技术进行比较。这包括通过视觉和数值指标来评估生成图像的一致性和质量。用户研究：作者还进行了一项用户研究，以评估他们的方法在实际使用中的效果。这包括让用户评价生成图像的一致性和吸引力。消融研究：这部分是对方法中不同组件的效果进行评估。通过修改或移除方法的某些部分，作者能够理解每个组成部分对最终结果的贡献。论文链接：

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歸藏(guizang.ai)

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这个开源 AI 漫剧神器：可梦 AI 漫剧版（KmengAI-Anime）完全本地运行，在电脑上就能做完整 AI 动漫视频无需上传素材，也不用搭复杂环境，隐私安全又高效整条创作流程开源打通：角色 → 场景 → 分镜 → 视频 → 成片核心亮点：角色设计：保证角色一致性，多风格支持，批量生成 4K 原画场景构建：高保真背景，自由横屏/竖屏切换视频生成：文生/图生视频，运镜自由控制素材管理：自动归档，可视化浏览实战验证：《我在荒岛当牛马》播放 2 亿+ 《太后传》单部播放 2.2 亿操作超简单：选模板 + 填提示词就能出片原本需要团队几个月的动漫制作，现在一个人也能跑通

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3天拿下1100万播放，同时涨粉3万！一条真人拍摄加AI生成的视频，直接把现实世界变成了电影里的传送门。画面里，人物拿着手机向前走。每穿过一道门，身边的环境就会切换一次：雪山、森林、幻想城市，不同世界连续出现在同一段视频里。如果换成我们来做，可以先用手机拍一段向前行走、转身或者穿过门口的视频，再到Pinterest寻找场景参考。接着让Claude根据真人视频和参考图，写出每个场景的画面提示词，最后把实拍素材交给Higgsfield和Seedance 2.0，逐段替换背景并生成多个版本。真人素材负责固定人物动作和镜头移动，AI负责重新生成周围的世界。一段普通的手机视频，就能改造成连续穿越不同空间的视觉大片。同款提示词和完整工作流放在评论区，需要自取～

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山羊赚钱笔记

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生成视频已经满足不了人类的欲望了，生成世界才是未来！地球Online的虚拟世界版要来了。。。以前我们玩游戏都是一个固定好的世界，比如绝地求生、英雄联盟或者王者荣耀。。。但是我曾经还是畅想过在一个完全「未知」的世界升级打怪，不过从来没觉得这会变成现实，但是最近有一个词叫做「世界模型」非常火，我已经不止一次听说过它的名号。世界模型的定义是：一种能够学习并模拟环境状态变化的 AI 模型。它能根据过去的观察和当前动作，预测：当前状态+动作→下一个状态。例如：汽车当前速度、道路情况、方向盘操作→汽车下一秒的位置和周围环境。也就是说如果置身「世界模型」之内，未来的每一刻都会根据你上一刻的行为而变化，这就很有意思了，如果大家都玩由「世界模型」支撑的游戏，那么每个人的游戏体验都会是独一无二的，这真的有可能颠覆现在的传统行业。之前更多停留在“听说”的阶段，但是 Alaya World 可能真的会让这个想法第一次变为现实，我在它的官网做了一个demo——选择魔法，整个世界为之变色👇。 Alaya World模型以 720p / 24 FPS 实时流式生成了可探索的世界。而且生成过程中可以自由移动来调整视角，通过提示词随时召唤魔法，并支持超过 1 分钟的稳定长时连续生成。但是除了“好玩”之外，「世界模型」肯定会比单纯生成视频更加烧钱，那为什么这些像Alaya Lab这种顶级实验室都在往里面疯狂砸钱。它到底能通过什么方式变现？我特意查了一下它的应用场景，不查不知道，一查吓一跳，「世界模型」真的是在下一盘大棋： 1.帮机器人训练提效降本：在虚拟环境里模拟不同物体、房间和突发情况，让机器人反复练习抓取、行走和操作，不需要在现实中摆放物品，减少设备损坏的风险，从而降低训练成本。 2.帮助自动驾驶测试危险场景：模拟行人突然出现、前车急刹、暴雨大雾等现实中很难主动制造的情况，让自动驾驶系统提前进行大量测试，提高安全性。 3.帮助游戏和影视生成场景：生成可以移动和互动的虚拟空间，从而减少游戏地图、影视场景和3D内容的制作时间。 4.帮助企业提前模拟现实决策。工厂、仓库或建筑公司可以先在虚拟环境中测试设备摆放、生产流程和人员路线，确认方案是否合理后，再在现实中实施，减少试错成本。所以对应的「世界模型」可以通过卖API和算力赚钱、通过软件订阅赚钱、通过企业定制赚钱，简单来说，现在AI视频模型能盈利的渠道它都有，而且甚至能够更广泛。我感觉我每一次赚钱都是抓住了风口，包括Youtube shorts的YPP、小红书虚拟AI产品、X AI自媒体，那下一个关于AI的机会在哪？我很看好「世界模型」，接下来我也会更加仔细研究这个赛道，希望在下一个十年不会下桌🫡 Alaya Word也已经开源：相关技术论文感兴趣的朋友也可以去读一下（我是让AI解释的哈哈哈）：

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逸尘

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我用 Codex + Grok + FFmpeg，做了一段“宫崎骏感”治愈系动画。全程就只用了这 3 个工具。而且 Grok 额度只消耗了 1% 😂 制作流程其实很简单： 1、Codex 负责创作大脑：生成完整故事，并拆解成 8 个动画分镜。 2、AI分镜提示词优化：把每个镜头的画面、角色、动作、氛围细化，让生成效果更稳定。 3、 Grok 生成动画视频：根据分镜提示词，把文字里的幻想世界变成动态画面。 4、FFmpeg 后期合成：完成视频拼接、处理，让多个镜头变成一支完整动画。目前只是初版测试。下一步准备加入对话

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cyberkk

22,080 Aufrufe • vor 28 Tagen

用了一段时间 Seedance 2.0，我用了几百次，试着做了短剧、商业广告、文旅宣传片、生活互动小视频、个人vlog，聊点真实感受。 AI 视频从"生成"进入了"创作"时代。以前我们在"用 AI 做视频"，现在是"用 AI 拍片"。它重塑的不是某一个功能，而是整个创作流程：以前你得分别处理文案、素材、剪辑、音效，现在你把想法、参考图、一段旋律一股脑丢给它，出来的东西——是一个完整的、有声音的、有叙事的视频。最让我意外的是它的理解力。你用自然语言描述"主角从疲惫切换到放松的表情变化"，它真的能演出来。不是那种僵硬的 AI 味表演，是有节奏的、有呼吸感的。说"划时代"可能有点大，但至少有三件事回不去了：不会再接受"角色换个镜头就变脸" 不会再接受"视频和声音各做各的" 不会再接受"只能靠文字描述，不能喂参考素材" 这才是 AI 视频该有的样子。

用了一段时间 Seedance 2.0，我用了几百次，试着做了短剧、商业广告、文旅宣传片、生活互动小视频、个人vlog，聊点真实感受。 AI 视频从"生成"进入了"创作"时代。以前我们在"用 AI 做视频"，现在是"用 AI 拍片"。它重塑的不是某一个功能，而是整个创作流程：以前你得分别处理文案、素材、剪辑、音效，现在你把想法、参考图、一段旋律一股脑丢给它，出来的东西——是一个完整的、有声音的、有叙事的视频。最让我意外的是它的理解力。你用自然语言描述"主角从疲惫切换到放松的表情变化"，它真的能演出来。不是那种僵硬的 AI 味表演，是有节奏的、有呼吸感的。说"划时代"可能有点大，但至少有三件事回不去了：不会再接受"角色换个镜头就变脸" 不会再接受"视频和声音各做各的" 不会再接受"只能靠文字描述，不能喂参考素材" 这才是 AI 视频该有的样子。

Adam也叫吉米

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兄弟们，AI 生成的视频，居然开始长出摇杆和技能键了。一开始，屏幕里还是一个安静的山间小镇。蓝天、草坡、教堂，像刚进入游戏的新手村。几秒后，红光从空中落下，地面被照亮，一团火球直接在路中央炸开，整条山谷瞬间烧成橙红色。如果只看爆炸，这就是一段普通的 AI 特效视频。真正值得看的是画面两边那两个摇杆。 AlayaWorld 展示的是一个边操作、边继续生成的世界。相机往哪里移动，它就往哪里补出新的画面；中途更换 Prompt，场景里还能继续发生新的事件。普通视频模型给你一段成片。世界模型得把你的下一步也接住：你去了哪里、刚才看见了什么、现在又触发了什么。任何一项断掉，这个世界都会立刻穿帮。所以它真正难的不是多生成几秒，而是在你不断操作时，依然维持同一个世界。先说清楚：我还没有在本地完整跑通，项目目前也偏研究用途。这段来自官方 Demo，不算实测。但这 14 秒至少让一件事变得具体了： AI 生成的内容，开始不满足于被播放。它还想接住你的下一次操作。 Alaya Lab

兄弟们，AI 生成的视频，居然开始长出摇杆和技能键了。一开始，屏幕里还是一个安静的山间小镇。蓝天、草坡、教堂，像刚进入游戏的新手村。几秒后，红光从空中落下，地面被照亮，一团火球直接在路中央炸开，整条山谷瞬间烧成橙红色。如果只看爆炸，这就是一段普通的 AI 特效视频。真正值得看的是画面两边那两个摇杆。 AlayaWorld 展示的是一个边操作、边继续生成的世界。相机往哪里移动，它就往哪里补出新的画面；中途更换 Prompt，场景里还能继续发生新的事件。普通视频模型给你一段成片。世界模型得把你的下一步也接住：你去了哪里、刚才看见了什么、现在又触发了什么。任何一项断掉，这个世界都会立刻穿帮。所以它真正难的不是多生成几秒，而是在你不断操作时，依然维持同一个世界。先说清楚：我还没有在本地完整跑通，项目目前也偏研究用途。这段来自官方 Demo，不算实测。但这 14 秒至少让一件事变得具体了： AI 生成的内容，开始不满足于被播放。它还想接住你的下一次操作。 Alaya Lab

AI搞钱Hacker

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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。

波妞PONYO

13,190 Aufrufe • vor 3 Monaten

讲一下AI时代如何用hypit当作印钞机！！： 1、接广告制作单品牌方找达人拍一条产品种草视频，报价 5000-2 万（这都算少的）你 clone 一条跑出来的爆款，换个产品换个人物，十来分钟交付，成本几块钱。一天接三单，利润自己算据我所知这个项目的创始人团队内部已经开始这么做了..这并不是一句空话 2、批量做短视频矩阵号刷到一条爆款 → clone → 换人脸换话题 → 发日更几十条，条条都是验证过的爆款结构，不用研究选题不用写脚本，矩阵号打法直接起飞 3、AI 播客 / AI 街头采访 / AI 口播号 clone 一套播客或街头采访的爆款格式，换话题换角色，流水线出内容。不用真人出镜不用租场地不用约嘉宾，一个人就是一个内容工厂 4、知识付费和课程视频一套课程模板，批量生成不同版本——不同讲师形象、不同语言、不同平台画幅。以前录一套课要一周，现在一天搞定全部变体 5、MCN 多语言出海同一条视频，自动生成英文版、日文版、西班牙语版，不同画幅不同 CTA 以前要雇翻译+剪辑+配音团队，现在一个人干完 6、竞品素材拆解 clone 竞品的爆款广告，直接拆出整套结构——它的 hook 怎么起的、卖点怎么排的、CTA 怎么收的比你肉眼拆解精确十倍，拆完直接用同样结构给自己品牌出一条说实话，当他们说要开源的时候，我很震惊！我觉得这样的项目，开源就等于送钱所以我真心希望大家，能给他们点个star，确实良心啊！！项目叫 Hypit，开源免费，GitHub 链接放评论区👇

讲一下AI时代如何用hypit当作印钞机！！： 1、接广告制作单品牌方找达人拍一条产品种草视频，报价 5000-2 万（这都算少的）你 clone 一条跑出来的爆款，换个产品换个人物，十来分钟交付，成本几块钱。一天接三单，利润自己算据我所知这个项目的创始人团队内部已经开始这么做了..这并不是一句空话 2、批量做短视频矩阵号刷到一条爆款 → clone → 换人脸换话题 → 发日更几十条，条条都是验证过的爆款结构，不用研究选题不用写脚本，矩阵号打法直接起飞 3、AI 播客 / AI 街头采访 / AI 口播号 clone 一套播客或街头采访的爆款格式，换话题换角色，流水线出内容。不用真人出镜不用租场地不用约嘉宾，一个人就是一个内容工厂 4、知识付费和课程视频一套课程模板，批量生成不同版本——不同讲师形象、不同语言、不同平台画幅。以前录一套课要一周，现在一天搞定全部变体 5、MCN 多语言出海同一条视频，自动生成英文版、日文版、西班牙语版，不同画幅不同 CTA 以前要雇翻译+剪辑+配音团队，现在一个人干完 6、竞品素材拆解 clone 竞品的爆款广告，直接拆出整套结构——它的 hook 怎么起的、卖点怎么排的、CTA 怎么收的比你肉眼拆解精确十倍，拆完直接用同样结构给自己品牌出一条说实话，当他们说要开源的时候，我很震惊！我觉得这样的项目，开源就等于送钱所以我真心希望大家，能给他们点个star，确实良心啊！！项目叫 Hypit，开源免费，GitHub 链接放评论区👇

超级个体｜柿子

70,899 Aufrufe • vor 6 Tagen

这个工作流可以稳定输出时尚质感短片受到 willie 和 underwood 的启发，突然有了灵感，也想试试看。整个流程比想象中更可控，而且每一步都有明确的作用。这个视频的生成教程： 1. 生成一张基础人物图 2. 将图像导入 Nano Banana Pro，使用提示词：在一个 3×3 的网格中展示这个角色，从不同的角度呈现，单色的渐变背景，姿势随机。如果需要特定姿势，直接在提示词中指定即可。 3. 生成后截图喜欢的关键帧，然后使用提示词：放大到 4K。得到高清图片 4. 使用 Kling 2.5 Turbo 将首尾帧变成视频，提示词：摄影机在摇臂上缓慢平稳地下降 5. 使用 willie 开发的速度曲线工具使用预设调整每个片段的播放节奏，最后拼接成完整视频。对比在传统剪辑软件慢慢调试实在方便太多。自从有了 AI 之后，每个人都可以高效地开发出解决痛点的小工具，让我们可以把更多精力投入到创意本身，而不是被技术细节困住，这个转变真的很棒。

这个工作流可以稳定输出时尚质感短片受到 willie 和 underwood 的启发，突然有了灵感，也想试试看。整个流程比想象中更可控，而且每一步都有明确的作用。这个视频的生成教程： 1. 生成一张基础人物图 2. 将图像导入 Nano Banana Pro，使用提示词：在一个 3×3 的网格中展示这个角色，从不同的角度呈现，单色的渐变背景，姿势随机。如果需要特定姿势，直接在提示词中指定即可。 3. 生成后截图喜欢的关键帧，然后使用提示词：放大到 4K。得到高清图片 4. 使用 Kling 2.5 Turbo 将首尾帧变成视频，提示词：摄影机在摇臂上缓慢平稳地下降 5. 使用 willie 开发的速度曲线工具使用预设调整每个片段的播放节奏，最后拼接成完整视频。对比在传统剪辑软件慢慢调试实在方便太多。自从有了 AI 之后，每个人都可以高效地开发出解决痛点的小工具，让我们可以把更多精力投入到创意本身，而不是被技术细节困住，这个转变真的很棒。

Latte

43,543 Aufrufe • vor 9 Monaten