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MiniMax H3 自部署，实测用九宫格彩色分镜，一镜直出效果很不错。 可以省下一些生图的成本，也可以少写很多提示词。 为什么自部署量化版，彩色分镜效果比黑白的效果好？我测了很多次，也没搞明白， 具体方法 ↓

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烁皓

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78,952 次观看 • 1 个月前 •via X (Twitter)

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我用视频反推提示词+Google omni 生成，效果也非常可以呀。omni真实干装修的一把好手。 提示词：👇
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公众号和X上大家评论最多的是插画风格的方法最好用： 人物转成全彩插画风格 把人物生成插画风格，以适应平台的写实人物检测标准。 操作步骤： 直接在豆包/nano中，把真人图片转成手绘电影分镜插画风格 提示词：转成手绘电影分镜插画风格，角色使用全彩，白色背景，保证参考的角色长相一致，服饰的颜色款式不变 处理过的图片，保留了人物的特征，但已经不是真人照片了。 进阶技巧： 为了更好的还原人物特征，也可以做出三视图。 接下来上传图片，输入视频提示词，就可以了。 #Seedance2
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卧槽！现在我才搞明白seedance2.0规避审核的方法。 如果你想做尺度更大的视频， 一定要用“参考图+分镜提示词”， 而不是先把“参考图变成分镜图，再用分镜图生成视频”。 因为seedance2.0文生视频的审核，要比图生视频更宽松。 另外参考图尽量用“角色卡”，即可规避真人审核。 下面是我的完整视频生成流程👇
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卧槽！现在我才搞明白seedance2.0规避审核的方法。 如果你想做尺度更大的视频， 一定要用“参考图+分镜提示词”， 而不是先把“参考图变成分镜图，再用分镜图生成视频”。 因为seedance2.0文生视频的审核，要比图生视频更宽松。 另外参考图尽量用“角色卡”，即可规避真人审核。 下面是我的完整视频生成流程👇

Rion Wu

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用MiniMax H3做了一个国风的视频，不得不说效果是真的好。吸取前几次失败的教训，提示词不应该做的太长太复杂，终于做了一个好的作品。 经验与建议：提示词做的粗糙一点，给模型留一点想象的空间。如果提示词做多了，可以精简优化一下。 如果你喜欢这个视频，可以自己做一下，提示词在评论区👇，MiniMax H3的优缺点在引用的推文里👇
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分享一个邪修省钱小妙招，可以先用即梦Seedance2.5样片模式，可以先用480P先低成本制作样片，抽卡效果满意后，直接原通道直出1080P正片，与直接超分2K的画质对比更自然，效果看着不错
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今天用 Gemini 做了个视频 挺不错的，但就是感觉还是ai味很重 有没有什么好方法去一下Ai味？ 提示词我放在评论区了，大家也可以分享点好玩的提示词，一起交流！！
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Suu

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昨天给大家写了个小白如何使用seedance 2.0的教程 想必大家都已经下载并且尝试了。 ❓ 是不是发现自己写的提示词效果不是很好， 没有别人搞的炫酷呢？ 👉 没事，今天炫酷的提示词来了，先来看下我生成的视频。 我给大家提供了一个基础版提示词，只需要放到 Gemini 等 AI 工具中，然后说出你要做的事情，他就会给你生成一个对应的提示词，然后按照昨天教你的使用方式就可以直接生成视频了。 什么？你说不懂提示词怎么用？考虑到了，看最后一个图片就好了。 ✅提示词见评论区
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阿蔺A-Lin

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最近抖音上把你的户外照片做成“法天象地”效果的图片非常火。 他们大多是生成的图片，但我试了一下，直接生成视频的效果会更好。 优化了一下提示词，主要是 GPT-Image-2.0 加上 C-Down 3.0。图片的提示词我放在视频后面了。
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原推这个生成天气动画的提示词可以很好的测试模型的前端代码能力 这是我自己用 Claude 3.7 Thinking 跑的结果，确实牛皮 👇下面还有 Deepseek R1 的结果
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这位推友分享了使用 Cursor 的时候添加的一个实用的 Cursor Rule，Agent 生成代码的时候让 Claude 添加一个类似 R1 的 thinking 过程（当然原理不一样），包裹在一个 thinking 的 tag 当中，从三种解决方案里面选最合适的一种，确实是一个特别棒的技巧，我亲自测试了一下，效果很不错，非常实用，可以看我的测试视频，推荐给大家。 文字版提示词提供给大家：
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用了Arvin 老师的万能运镜skill ，效果可谓立竿见影（感觉SD2.5有点降智，没有完全按提示词来），这得耗费多少积分才得出的经验
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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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