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Google 官方如此高质量的 Vibe Coding 作品库 为啥之前没看人宣传过？ - 涵盖了近100多种Vibe Coding 作品； - 包含图像生成、视频创作、游戏开发、文本处理、代码生成等多领域； - 都是些很惊艳的范例：如漫画生成器、电商产品摄影棚、像素艺术场景生成、YT视频转互动学习应用...

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字节、港中文等最新搞了一个专用于人-物交互的端到端视频生成模型：OmniShow，妥妥的电商广告专用模型 全模态，一个模型通吃图+音+姿势+文本输入 任务可以覆盖R2V、RA2V、RP2V、RAP2V四种生成模式，目前应该是唯一一个支持同时用图像+音频+姿势+文本混合输入的 人脸保持、物理合理性、表现力及口型同步看起来效果都还可以 原生长镜头生成，最长可生成10秒连续视频 目前代码还没放出来 #人物视频生成模型 #OmniShow #电商视频生成
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用 AI 生成视频卖空气，验证需求，这个方法大家可以去尝试了。 最近看到一个很有意思的例子：歸藏老师用 Seedance 2.0 和 ChatGPT Image2 直接做成了游戏试玩视频，直接被新浪微博CEO 来总，转发表示想玩。 这其实就是在“卖空气”： 没有产品、没有游戏、只有一个 AI 视频 但你已经在验证：有没有人想玩 / 感兴趣 先用 AI 把产品视频出来，看看有没有人买单，不必要花费大力气去做网站、游戏、实体产品等，用极低的成本去验证需求。 而且现在制作这样验证需求的视频也很简单，比如我下面生成的视频：首先ChatGPT Image2 生成一张网站首页的图片，一张网站使用过程中的图片，然后让Seedance 2.0 生成一个网站使用过程中的演示视频，就可以去卖空气，验证需求了。 Seedance 2.0 我使用的是之前海外版“拼多多” gamsgo 旗下的 Rita 去生成，他们是官方直连模型，而生成速度挺快，不用排队。可以先免费试用，觉得不错，可以用我的邀请链接优惠购买：
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受够了AI生图生视频，弹出次数限制、需要登录、服务器繁忙、排队等问题……😭 现在有一个工具全部搞定，还完全免费，支持文字生图 + AI照片编辑 + 图片/文字转视频，效果还很强！😄 这是啥工具？🤔 叫 Raphael AI（ 📍 文字直接生成图片：支持多种顶尖模型，照片级、动漫、写实、电影感等风格随意切换 📍 强大AI图片编辑：一键修图、背景移除、老照片修复、风格转换、参考图改造（最多支持3张参考） 📍 图片/文字转视频：支持高质量视频生成，动作顺滑、电影级效果 📍 完全免费无限制：无需注册登录即可无限基础生成（慢速队列），登录后解锁更多免费额度 📍 智能多模型路由：自动挑选最佳模型，几秒出图/出视频，新手友好 使用方法 1. 打开 2. 输入文字描述（或上传参考图） 3. 选择生成图片、编辑还是视频 4. 点击生成，几秒就能拿到结果 支持中英文提示词，操作直观，随时随地用浏览器就能创作。 这个工具把生图、修图、做视频全整合了，真正的一站式AI创作神器！ 转发+收藏，朋友们～ #Raphael #AI生图 #AI视频生成 #AI图片编辑 #免费AI工具 #无限生成 #一站式AI创作
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Denzii 🕊️

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字节的音频驱动肖像视频生成模型：Loopy，效果看起来非常赞 人物表情动作很到位，叹气、情绪、眉毛眼睛的动作看起来非常自然，可以用于比如虚拟主播、视频聊天、游戏角色等 特点： 1、无需手动指定运动模板：支持根据音频自动生成自然流畅的运动 2、效果逼真： 生成的视频非常自然、生动，接近真实场景 同类项目，比如有Emo、VASA-1、Hedra、HeyGen Expressive Photos等 项目：
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英伟达版的“Banana”，英伟达开源了一款物理级图像编辑模型：ChronoEdit-14B，静态图+一句话，4秒生成一张符合物理的图像 ChronoEdit具备“时间观念”和“物理常识”，它能理解动作，比如说“推倒”、“拿起”这种动作，可以根据它学到的物理常识，画出这个动作发生后，世界应该变成什么样子 8 步扩散完成一次图像编辑，在H100上约4秒一张图 从效果看，预测动作发生结果的能力比较强，改变姿势后，人物、服装、背景风格的一致性也保持的比较好，光影、反射效果处理的也比较符合逻辑 可以用在游戏制作、电影特效、机器人训练等场景上 #ChronoEdit #AI图像编辑
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兄弟们，最近我扒了全网比较好用的电商提示词，做了一套「全平台通用电商视觉引擎工作流」。 目前已经在 SkildArt 跑通： 上传一张产品图，就能生成 12 张电商套图。 重点不是让 AI 随便出一张好看的商品图，而是把电商视 觉拆成可复用流程： 主视觉/产品中心图/卖点图/场景图/细节图/规格图/横版首屏图 每张图都有明确用途。 产品不能变形，Logo 不能乱跑，卖点不能瞎编，整组图风格要统一。 我实测下来，SkildArt 这类电商视觉工作台确实更适合做成套内容： 无限画布适合搭复杂生图流程； Agent 对话适合单张图灵活设计； 局部修改很方便； 视频模型也能和画布结合使用。 我还复刻了最近很火的「低能量穿搭换装」视频。 先在画布生成两组穿搭场景： 一组普通职业 Look， 一组明亮夏日多巴胺配色。 再切到视频模型，输入简单的转场和运镜描述，就能生成换装视频原素材。后面简单剪辑加 BGM 就能发。 以前这类内容要实拍两套造型，还要对镜头和节奏，现在工作流能直接把门槛拉低很多。 我觉得 AI 电商图真正的价值，不是单张图好看，而是稳定生成一整套能卖货的视觉资产。 完整工作流和低能量穿搭复刻提示词，可以去 SkildArt 广场搜关键词： 电商系统通用、夏日多巴胺换装 全部开源到里面了
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知识猫AI实验室

88,085 просмотров • 3 месяцев назад

Open Sora 团队发布了另一个视频生成项目 MagicTime。 只可以制作变形时光延续视频，比如花朵开放，冰块融化等，能够学习并应用现实世界的物理规律。 已经放出了代码实现。 详细介绍： 首先开发了一套名为 MagicAdapter 的技术，通过分开处理空间和时间训练，它能从变形视频中提取更多的物理知识，并使预训练的T2V模型能够生成这类视频。 接着，引入了动态帧提取策略，这个策略特别适用于变形时光延续视频，因为这类视频变化范围广泛，涵盖了物体戏剧性的变化过程，从而包含了更丰富的物理知识。 还设计了一种名为 Magic Text-Encoder 的工具，用以提升对这类变形视频提示信息的理解。 此外，还特别创建了一个名为 ChronoMagic 的时光延续视频-文本数据集，旨在提升变形视频生成的能力。
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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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开发者Hailey

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李飞飞的 World Labs 发布了他们新的世界模型 Atlas，这个看起来比上一代厉害多了。 通过一张图片就可以创建一个非常完整的 3D 空间场景，你可以在里面随意运动，它也能理解时间的演变规律。 它能将一张或多张输入图像整合进一个共享的空间上下文中，让每张图像都锚定在三维空间中的具体位置，再以此继续生成后续内容，既能保证当前场景的一致性，又能想象出没有看到的内容。 它主要支持三大任务： 生成图像和视频：能从一张或多张参考图出发，以像素级精确的相机控制生成不同角度的图像或完整视频，最长可输出 1 分钟 1440p 的视频 3D 场景重建：用一张或几十张图片重建真实的 3D 场景，直接生成点云、3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）等三维结果（图片越多还原越真实），效果甚至超过了专门针对 3D 高斯泼溅优化的模型 时空仿真：能把几台普通手机拍摄的视频重新取景成“子弹时间”效果，还可以为机器人训练生成测试数据
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歸藏(guizang.ai)

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嘎嘎出片🎬 现在 Seedance 2.0 人脸审查好像又放松了很多。基本上如果不是名人明星的话，都没啥问题，可以直接上传真人人脸来生成视频。 prompt 👇 图片一：子弹时间，丝滑转场到图片二：子弹时间。
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抖音起号做出爆款诀窍：首帧生成 I2V。 如果你的目标是做出爆款AIGC短视频起号，而不是出长期稳定的动画剧集，那么我更推荐使用视频生成模型的首帧生成模式，该模式对于seedance系列与minimax-h3都是适用的。 一开始我在抖音上调研时，发现了一个爆款的 AIGC 博主。他的视频风格非常华丽，角色动作干脆利落，特效炫酷。而且他非常慷慨，把提示词都分享了出来（是真的自用提示词，甚至连他的本地缓存图片路径都露出来了） 结果我看他的提示词，虽然动作很华丽，但编排其实特别简单，与我们想象中长篇大论的那种“导演视角”做出来的效果完全不一样。 他分享的真正诀窍在于：使用视频模型首帧生成。只要规定好首帧的场景、人物等约束，并通过首帧画面定住风格，后续画面就会非常统一，哪怕只用简单的提示词，都能做出非常震撼的效果。 最后从技术层面解释一下，为什么首帧生成比上传参考图，设定图更具有优势。 Seedance 官方有写说明文档：若要严格保证开场画面和指定图片一致，优先走真正的图生视频首帧。 官方论文提到，I2V 主流做法是把给定图像当作时间轴上的第 0 帧： 图像 latent 与噪声拼接、首帧特征进时空注意力、甚至用图像噪声先验做残差预测。 后续帧是在「已经钉死的像素布局」上长出来的运动。 参考图常见路径更偏语义嵌入或特征引导，能够保证「像不像这个人 / 这种风」，不保证第 1 帧构图、光影、材质、镜头焦段和你上传的那张图像素级对齐。 不过首帧参考图的生成也是有很多门道，这点是被很多人忽略，也是那些爆款视频不说的秘诀（是的，那位抖音博主分享了所有提示词，唯独没有分享首帧怎么生成的，属于是真正的技术壁垒） 我自己深入扒了两天，把里面的门道也探索了个七七八八，下期给大家分享我自己实操总结的首帧生成技巧。 最后依然是展示视频效果，搭配bgm食用更佳
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