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#muchitinasub #tina #ティナ #跳蛋 でかぱい制服♡動画2本+お写真 两段校服视频,双马尾tina帮你自慰 震动器同时刺激阴蒂和阴道达到高潮 6.22Fantia帖子完整版 两部 21分钟。

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阴蒂是人体唯一专职于性行为的器官,是人类唯一只与性功能有关的器官,其结构类似于阴茎,与男性的阴茎同源于相同的胚胎组织 阴蒂位于两侧小阴唇汇合处的顶端,分为三部分,前端为阴蒂头,中间为阴蒂体,后部为阴蒂脚 阴蒂头很小,位于阴蒂前部,多露于阴蒂包皮之外,属阴蒂的可显露部分,其长宽均约2~4mm,但个体差异很大,即使直径达10mm也属正常范围 但我们所见的阴蒂只不过是其冰山一角,阴蒂头和阴蒂体相加约长20~25mm 阴蒂海绵体向后延伸形成相互分离的粗大的两条阴蒂脚,它们分别附着于左右坐骨支和耻骨下支上,阴蒂脚的长度约为体的2倍,直径也粗得多 阴蒂富有感觉神经末梢,感觉敏锐,是女性最敏感的性器官,贯穿阴蒂头和海绵体的躯体神经纤维上不规则地分布着环层小体,但阴蒂头上的环层小体的密度最大 由于对触摸非常敏感,它对性爱刺激的反应性比女性身体任何部分都强烈,在性反应方面极为重要 阴蒂也像阴茎一样可有性勃起,这是因为海绵体充盈血液所致 阴蒂的肿胀、勃起和变硬缘于动脉血流(尤其是螺旋动脉)的增加,动静脉交通支的关闭及静脉回流的阻断 阴蒂血液的流入与流出的控制机制很复杂,也很独特,与其他内脏器官皆有不同,与阴茎相似 阴蒂也有两种生理状态,即唤起状态和非唤起状态 非唤起状态指没有受到任何性刺激,或性刺激很小的平常状态 性唤起状态是性刺激的强度和有效性明显增强时的状态,除接受外部刺激之外,阴蒂也受自身勃起的刺激。这是从性唤起到性高潮的进程中正反馈的重要来源,充血肿胀改变了特异神经末梢的感受性 阴蒂在每晚也有数次数十分钟的夜间勃起现象,很多女性在晨醒或睡眠中体验到阴蒂肿胀、勃起和抽动的感觉,甚至高潮反应

小泳

1,048,436 views • 2 years ago

我有个做视频3年的朋友,昨天用 Medeo 做出一条片子后,大家先看视频,就知道有多震撼了 他做完之后沉默了很久。然后发了一句:"我这3年是不是白学了?" 12小时 → 10分钟。我朋友看完AI生成的成片后,删掉了自己花15小时做的那版。 他是做科普视频的。传统工作流: 写脚本 → 2小时 找素材(图片+视频片段) → 3小时 用剪映剪辑 → 4小时 调字幕、配音、BGM → 2小时 修改返工 → 1-2小时 一条5分钟的科普视频,至少要花12-15小时。 他已经算快的了。新手做同样的内容,20小时起步。 昨天我让他试 Medeo,只用了三轮对话。 第一轮:输入内容和需求 他把脚本直接贴进去,然后说: 我要做一个3分钟的科普视频,主题是"为什么AI会让视频创作变简单"。 脚本内容: 传统做视频:写脚本2h + 找素材3h + 剪辑4h + 配音字幕2h = 至少12小时 用AI做视频:描述想法 + 等AI生成 = 不到1小时 但问题是:大部分AI工具只能做某一步,素材还要自己找、自己剪 Medeo不一样:你说什么,它做什么,从脚本到成片全包了 画面风格:现代、科技感、简洁 配音:温柔的女声,语速适中 字幕:自动生成 BGM:轻快的电子音乐,音量20% 先帮我生成分镜和画面,生成后给我看一下。 注意这一步在做什么: 不是在学工具,而是在描述想要的结果 脚本、风格、配音、字幕、BGM——一次性说清楚 最后一句话很关键:"先给我看一下"——不是直接出片,而是先确认方向 Medeo用了25分钟,生成了分镜和画面。 他看了看,觉得方向对了,但有些细节想调。 第二轮:调整优化 他继续对话: 第2段的画面改成更科技感,加一些代码、数据流的元素。 配音语速整体提升10%,听起来更有活力。 这一步的关键: 不需要在时间轴上拖来拖去 不需要重新找素材 不需要重新渲染 一句话,几秒钟,改完了 传统剪辑改个风格,基本要重做。Medeo直接在原基础上调整。 第三轮:最终成片 确认没问题后,他说: 看起来不错,现在合成视频吧。 结尾加一句引导:"试试Medeo,让视频创作回归创意本身" 导出16:9版本。 又等了22分钟。 两个版本的成片,全部搞定。 他为什么删掉了自己的版本? 我问他:效果怎么样? 他说:"比我自己做的还好。" 画面匹配度更高,不是那种乱凑的素材 配音语气自然,不像机器人朗读 字幕自动生成,不用手动打 最关键的是:修改成本几乎为零。 传统剪辑,改个节奏要在时间轴上拖半天;改个风格基本要重做。 Medeo呢?说一句话,几秒钟完成。 所以他看完AI版本后,直接删掉了自己花15小时做的那版。 这不是"省时间",是"换思维" 我朋友最后说了一句话: "以前我是操作工,现在我是导演。" 传统做视频,80%的时间在和软件搏斗:学界面、记快捷键、找素材、调参数、等渲染。 真正用来思考内容和创意的时间,可能只有20%。 用Medeo之后,反过来了。 你只需要想清楚"这个视频要讲什么、要什么感觉",剩下的,对话完成。 完整的三轮对话创作法 总结一下这个可复制的方法: 第一轮:说清楚你要什么 脚本/大纲/逐字稿 画面风格(现代/复古/科技感/温馨...) 配音要求(男声/女声,语速,情绪) 字幕和BGM 关键:先看分镜,不要直接出片 第二轮:微调细节 哪段画面不满意,说出来 配音节奏、语速,说出来 镜头、转场、特效,说出来 每次调整几秒钟完成,无限迭代 第三轮:确认成片 最后检查一遍 加引导文案(如果需要) 指定导出格式(横版/竖版) 等最终渲染,拿到成片 这才是AI视频创作的正确打开方式 不是"你猜AI会给你什么",而是"你说什么,AI做什么"。 不是"学一堆新工具",而是"用自然语言对话"。 不是"牺牲控制权换效率",而是"对话调整无限逼近你想要的结果"。 这种创作方式的革命性在于: 它把视频制作从"技术活"变成了"表达活"。 只要你能说清楚想要什么,就能做出来。 试试吧。官网:

超级个体|柿子

53,259 views • 8 months ago

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

179,261 views • 2 months ago

Damn,刷到这个帖子我瞬间愣了,AI迭代速度已经疯了,有点跟不上节奏了🤯 我一开始以为这又是一个生成视频的新工具,点进去发现根本不是一回事。 Higgsfield昨天刚发的Virality Predictor,直接把脑科学塞进了内容创作流程。 上传一段15秒以内的视频, 几秒就能给你出完整的人脑反应报告。 整体病毒潜力, 前3秒钩子得分, 全程注意力保持曲线, 还有彩色的脑区激活热图, 告诉你观众的大脑哪部分被点亮了。 最狠的是它和Claude的打通, 可以一句话生成500个产品视频变体, 然后全部丢进预测器自动筛掉垃圾, 只放大高分版本直接投流, 从0到已验证高潜力广告,全程自动化。 它不是看你视频过去像不像爆款。 而是用AI模拟700多个人、500多小时fMRI数据训练出来的人脑,预测你看到这段视频时的真实神经反应。 我们以前做电商短视频, 拍,剪,烧钱测,看数据,迭代, 测试成本是真金白银的广告费。 现在做电商短视频, 生成,预测,只投高分, 测试成本只是一点token费。 最牛逼的地方在于 大脑亮不等于一定爆, 一些高认知负荷的内容会让大脑很活跃,但普通人刷到就会直接滑走。 真正的病毒性,只看前3秒钩子得分和视觉拉力。 和你有没有深度,有没有道理,一点关系都没有。 也就是说以前爆款靠灵感, 现在爆款靠系统。 所以当别人还在熬夜想创意的时候, 你已经用AI筛完了500个版本, 知道哪10个能爆。 而且工具越强,越考验人的判断, 它能帮你砍掉80%的无效创意, 但选什么方向,解读什么结果, 永远是人说了算。 我感觉2026年的电商短视频战场, 已经不是比谁创意好, 而是比谁能用AI先把非爆款干掉, 所有还在靠感觉做内容的人可真的要跟不上了。 #AI工具 #短视频创业

AYi

89,027 views • 3 months ago

我笑死了。 原本只是想给娃做一部讲 AI 原理的动画片,结果我叁看得津津有味。从没见过娃学得这么认真。 整部动画有两条故事线: 🔥 娃关心的剧情线:真相之星失窃 → 灰狼遭到嫁祸 → 黑狐利用 AI 制造并传播假证据 → 原始档案恢复,真凶落网。 🔥我偷偷塞进去的知识线:训练数据与参数 → Token → Prompt → AI 幻觉 → 录音和视频核查 → 责任与隐私。 AI 真的很适合讲故事。 以前直接给孩子解释 Token、参数和 AI 幻觉,他大概率听两分钟就跑了。现在把这些知识藏进失窃案、矿洞陷阱和真假证据里,他反而会追着剧情继续看。 整部作品制作只分四步,在 agent 里聊就行,后面 2~3 步全自动: 1. 跟 AI 聊清楚:我想做一部儿童科普动画,既要有探案剧情,也要讲明白 AI 原理。 2. 让 AI 整理剧情、拆分台词,再用本地电脑和娃的声音完成多人配音。 3. 为九幕故事分别生成一张九宫格漫画。总共只需要生成9张图,角色和画风还能保持统一,很省钱。 4. 沿用完整 MP3,把漫画、字幕和台词时间对齐,最后输出为1920×1080视频。 推荐时间线: 00:00 真相之星失窃,灰狼成为头号嫌疑人 01:33 一张纸条能定罪吗?线索不等于证据 03:25 AI 幻觉 05:21 AI 怎样接着生成答案 07:14 Token 是什么 07:46 一句话打开牢门:Prompt 怎样说清楚 09:23 把 AI 训练成“坏蛋”:训练数据与参数 11:58 AI 假影像核查 13:31 AI 编出一条不存在的秘密隧道 16:29 真相之星恢复档案,真正证据出现 17:57 数据、参数、Token、Prompt 和 AI 幻觉总结 18:47 为什么不能把密码和私人照片告诉 AI 还有一点,未来这种定制化的工作会越来越多。 它不一定像商业动画那么精致,但可以贴着孩子的年龄、兴趣和最近正在问的问题来讲。以前要完成一部近20分钟的故事,写脚本、配音、画分镜、做字幕和剪辑,没有三天很难做下来。 现在一个人借助 AI,就能把制作成本和门槛压得非常低。 让忙碌的自己每天都有时间陪娃讲故事,这个事情一听就很有意思。

实践哥MinLi

12,452 views • 1 month ago