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ASMR系列[露出]第七期 #AIGC >漫展coser >ASMR:娇喘+回音+摩擦+闪光灯 刚刚画面卡帧,重新补帧上传了

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Seedance 2.5 手机遥控变装👚📱 prompt 👇 Duration: 20秒 Aspect ratio: 9:16 Overall style: POV男友第一人称短剧,真实手机手持轻微呼吸晃动,室内自然光通透,手机滑动+点击瞬间换装,节奏轻快甜宠,竖屏 【场景】明亮客厅/卧室,落地窗自然光,背景简洁温馨,地面干净无杂物 【角色】女主(@图片1,开场穿角色原本服装);男主为POV视角,全程不露脸,仅画面下方出现持手机的男性手 【道具】一部现代全面屏手机,竖持。屏幕是简洁时尚穿搭App:上方大预览图,下方横向可滑动的服装卡片。每次滑动有跟手惯性,点击卡片时屏幕轻微缩放+短震反馈 SHOT 1(00:00-00:03.5)开场展示 画面:POV,女主站画面中央,开心地原地转半圈展示穿搭,双手轻提衣摆,眼睛亮亮看镜头。 台词:女主:"老公,看我今天穿得怎么样?" 音效:室内底噪,衣料轻响。 Constraints: 女主全身入画,开场服装=角色原本服装。 SHOT 2(00:03.5-00:06.5)掏出手机+第一次滑动 画面:画面下方男主手举起手机入镜,屏幕亮起,显示穿搭App。拇指从右向左滑过卡片,停在@衣服1的卡片上,预览图放大。 台词:男主(画外音,慵懒):"还行。换这套看看。" 音效:屏幕滑动轻摩擦声。 Constraints: 手机屏幕清晰可读,卡片上能看出是@衣服1;男主只出手,不露脸。 SHOT 3(00:06.5-00:09.5)第一次点击瞬变 画面:拇指点在@衣服1卡片上,屏幕短震。点击落下的同一帧,女主服装瞬间变成@衣服1,站位、姿势、发型完全连续;她低头看衣服,瞪大眼张嘴,再抬头看镜头。 台词:女主(惊讶):"诶?!" 音效:清脆"滴"+换装"叮",衣料展开微响。 Constraints: 换装发生在点击同一帧,单帧瞬变;可加一道从上到下扫过身体的柔和微光;禁止叠化、黑闪、人物跳位。 SHOT 4(00:09.5-00:13)第二次滑动+点击瞬变 画面:拇指再次左滑,卡片停在@衣服2,点一下。同一帧女主换成@衣服2;这次她反应过来,脸颊微红,手指绞在身前,害羞小幅扭身,眼神躲闪又忍不住看镜头。 台词:男主(画外音):"这套也行。" 女主(小声):"你……乱点。" 音效:滑动声+"滴"+"叮",轻快音乐渐起。 Constraints: 滑动必须完整看见从@衣服1卡片滑到@衣服2;换装仍是点击同一帧硬切。 SHOT 5(00:13-00:16.5)第三次滑动+点击瞬变 画面:再滑到@衣服3,点一下。同一帧换成@衣服3;女主已经习惯,咬一下下唇,抬手整理新衣服领口/裙摆,眼神带点得意看镜头。 台词:女主:"这套……还挺好看的嘛。" 音效:"滴"+"叮",音乐节奏加快半拍。 Constraints: 三次反应递进:惊讶→害羞→得意;每次都有小动作,禁止呆立。 SHOT 6(00:16.5-00:20)第四次滑动+点击+收尾 画面:最后一滑停在@衣服4,拇指点下。同一帧女主瞬变为@衣服4;她直接笑出来,上前一步凑近镜头,狡黠眯眼。手机仍举在画面下方,屏幕停在@衣服4预览。 台词:男主(画外音,满意):"这套定了。" 女主(笑着凑近,嗔怪):"你好坏啊——我好喜欢!" 音效:"滴"+"叮",音乐在女主台词落点收在甜甜重拍。 Constraints: 结尾女主凑近但不过分贴脸;手机始终在画面下方可见;服装顺序锁定:开场=原本 → @衣服1 → @衣服2 → @衣服3 → @衣服4,不可乱。 【导演铁律】 1. 换装铁律:每次换装发生在“点击”同一帧,单帧瞬变。女主站位、姿势、发型、脸型跨越换装帧完全连续,只有服装改变。 2. POV铁律:镜头=男主眼睛,全程轻微手持呼吸晃动;男主只出手+画外音,禁止露脸。 3. 手机铁律:每次必须先滑动再点击,滑动跟手、卡片切换清楚;禁止凭空换装、禁止不看屏幕直接变。 4. 服装引用:开场=@图片1原本衣服;第1次=@衣服1;第2次=@衣服2;第3次=@衣服3;第4次=@衣服4。 5. 台词口型清晰,与点击节拍对齐。 Negative: 叠化换装,黑闪,白闪,烟雾,旋转遮挡,人物瞬移,姿势断裂,脸型变化,发型变化,鞋子乱变(除非衣服图自带),露男主脸,横屏,字幕,水印,Logo,背景突然更换,多人入画,宽松居家服除非衣服图就是,镜头剧烈抖动,手机屏幕模糊不可读。

John

25,695 Aufrufe • vor 2 Tagen

发现海外的人真牛逼,AI真的可以做游戏啦❗️❗️ 这是 AI 做整套游戏角色目前唯一能跑通的工作流 99% 的人卡在 walk cycle(走路循环动画,左右腿交替的连续动作)上,是因为他们一直试图用 GPT Image 2.0(OpenAI 最新的图像生成模型)/ Nano Banana 2(Google Gemini 的图像生成模型代号)解决 无论怎么 prompt(给 AI 的文字指令)、怎么传参考图,图像模型就是做不出对的走路循环 左右腿对不上、人物飘出画框、scaling(缩放比例)会乱 🌟 视频模型在这一步反而无敌 Seedance 2.0 image-to-video(字节跳动的视频生成模型,输入一张静态图,输出一段动态视频) 4 秒长度,吐出 80-120 帧(一帧 = 一张画面) 关键 prompt:让角色「原地跑」,不能跑出画框 绝对不要传任何画布或网格(图像模型那一套在这里全失效,视频模型会把网格融进画面) 然后从这 100 多帧里挑 8-12 帧拼成 sprite sheet(精灵图:把所有动画帧拼在一张图里的格式,游戏引擎按帧切片使用) 🧵 完整工作流 ↓ 1️⃣ 先做 anchor(锚定图:后续所有素材都基于这一张衍生的基准图) 必须南向,必须中性姿势(不要让它拿武器或法球,否则走路动画里它会一直跟着你) 让 GPT Image 2.0 出真像素风有个偏方:除了 prompt,再传一张黑白格子图当第二参考,强制它按格子纪律出图 2️⃣ 从 anchor 扩 4 方向(南 / 北 / 东 / 西,2D 游戏里角色面朝的四个方向) 南向 → 让模型生成西向 → 再生成北向 东向直接把西向水平翻转,省一次生成的钱 翻转时背包 / 武器位置可能错乱,prompt 里加一句「不要让效果出现在背后」 3️⃣ idle 和 attack 用图像模型 + 网格画布 传 anchor + 一张 1280×512 的 5×2 像素网格画布 按 frame sequence(帧序列:一个完整动作里的连续画面顺序)出动画 出来后再让 AI 重新提取每一帧居中(模型自己排版的间距经常是错的) 4️⃣ walk cycle 用视频模型(上面那一段) 5️⃣ 背景统一用 chroma(色键:统一颜色的背景,方便后期一键抠掉)紫色 GPT Image 2.0 和 Nano Banana 2 都不支持透明背景 所以全程用亮紫色,后期 fal( AI 模型 API 的平台,相当于 AI 模型的 1688)上的 birefnet(开源的智能抠图模型)一键去背 6️⃣ sprite normalization(精灵图规范化:把所有帧统一对齐和裁剪的清洗步骤) 所有帧统一裁剪、脚底对齐、高度校正、锚点、补边 不对齐脚底的后果:角色会在游戏里跳来跳去 📕 整套跑完,一个不会画画的人,能做出 4 方向 × 4 动作的完整 RPG(Role Playing Game:角色扮演游戏)角色 现在不会画画的人,也能 1:1 还原他脑子里那个游戏

Jason Zhu

132,696 Aufrufe • vor 4 Monaten

baoyu-design skill 可以在本地生成动画视频,导出 mp4 格式,就像附件视频这个。 Claude Design 网页版可以用提示词创建动画视频,但你需要在网页上才能看到视频,无法下载。也有人基于第三方插件录屏软件实现过,不过很麻烦,效果也不是很好。 在这套 Skill 基础上,我已经实现了直接把动画导出成 mp4 视频的能力。 生成动画和导出视频,其实原理差不多,就是每一帧画面,都是根据所在时间坐标算出来的,就像一个函数 f(t),你传入给动画引擎任意一个时间点 t,它能直接算出那一瞬间屏幕上每个元素的位置、透明度、大小,所有视觉状态完全由 t 决定。不需要从头播放到那个时刻,也不需要记住之前发生了什么。 传统写动画的方式是命令式的:到了某个时刻,去改某个元素的位置,把透明度调一下。状态散落在各处,时间一乱画面就乱。这套引擎反过来,用的是声明式思路:你不去驱动元素运动,只描述在第 t 秒,每个元素应该长什么样。 打个比方,传统动画像看电影,你必须从头看才知道第 30 分钟画面是什么。这套引擎更像一本特殊的书,翻到任意一页,画面都是完整的、确定的。 这个设计带来了三个能力: 1. 拖动播放条跳到任意位置可以,因为 f(t) 随时能算; 2. 反复调试同一个画面可以,因为同一个 t 永远产出同一帧; 3. 把动画导出成视频也可以,而且方式很巧妙。 那么导出视频是怎么实现的呢? 直觉上,把浏览器里的动画变成 MP4,录个屏不就行了? 录屏是实时的。机器稍微一卡就掉帧,拍出来的视频不可复现。而且播放条、黑色背景、圆角阴影这些"播放器外壳"会一起被录进去。 baoyu-design 用的方法更像定格动画的拍摄:启动一个无头浏览器(没有界面的 Chromium),加载动画页面,通过引擎预留的一个控制接口精确操控时间轴。每设定一个时间点,等浏览器把画面渲染完成,截一张图,通过管道直接喂给 ffmpeg 编码。一段 95 秒、30fps 的动画就是 2850 次"摆好时间,拍照"的循环。慢,但每一帧都是精确的,绝不掉帧。 这里有个容易忽略的细节:设定时间后,工具会等两帧 requestAnimationFrame 再截图。因为修改时间只是改了 React 状态,浏览器还需要一到两帧才能把新画面真正画到屏幕上。等少了,截到的可能是上一帧的残影。 为了让画面更锐利,截图时用 2 倍设备像素比渲染,实际按 3840×2160 出图,最后由 ffmpeg 缩回 1080p。原理和高分辨率印刷一样:先在更大的画布上精细绘制,再高质量缩小,文字边缘和细线会明显更清晰。 baoyu-design 在 GitHub 开源(MIT 协议),目前 1.2K star。感兴趣的可以去看看它的 skills/baoyu-design 目录,动画引擎的完整实现都在里面。

宝玉

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