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再也不要乱花冤枉钱去学习AI视频!因为Higgsfield Originals已经把内部大量由Seedance2.0制作的影视级大片制作的全素材开源了。。。​ ​ 每一个Originals项目,都可以看见顶级导演制作影片的全流程:人物图、环境图、参考素材、提示词。事无巨细,你能身临其境去感受到导演们的创作思维,逐帧学习,也可以直接上手练习复刻这些影片。​ ​ 更重要的是,你还能在这里感受到这些顶级导演身上具有的韧性,我在公开的素材文件夹观察到,导演们几乎把每一个分镜头生成了50次以上!这份极致的耐心和细致,恰好是这些顶级导演和普通创作者的本质区别。如果我们想做好一只AI影片,就应该从Higgsfield Originals导演们的身上,学习这种对完美的追求。​ ​ 我挑选的这个追杀狼群的片段,整整被重复生成了76次,才有了现在的荷兰角镜头,有了黎明、雪地和追杀混为一体的手绘二维油画般的绝佳审美!这些镜头语言,如果不是Higgsfield公开了提示词,不知道要踩多少坑才能学会。。。

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Damn,Anthropic 这次直接把 AI 教育的主流叙事干翻了🤯。。。 过去两年所有 AI 教育产品的叙事,全盯着学生端,个性化家教,自适应题库,一对一辅导,讲得都很性感, 但Anthropic 直接掉头往反方向走,把 AI 塞到老师手里,而不是学生手里。 这个选择的底层逻辑特别朴素, 一个老师影响几十上百个学生,帮老师省一小时备课时间,杠杆效应跟帮一个学生省一小时完全不在一个量级, 老师才是最懂班级学情的人,谁阅读跟不上,谁需要挑战题,这些判断 AI 替代不了,但 AI 可以把做差异化材料的三个小时全部省下来。 更狠的是这四步棋, 内置全美 50 州学术标准。 合规成本直接归零。 隐私标准联合工会制定。 教学技能库全部开源。 但这些都还不是最核心的, 他们没有单纯的做一个 AI 教育工具,更像是在把 Claude 做成老师的认知外骨骼,备课,差异化材料,学情分析,重复任务自动化, 当整个工作流都跑在 Claude 上,它就不再是可选工具了,而是一种基础设施,这种工作流粘性,比任何学生端产品都深得多。 我觉得这才是 AI 教育更持久的方向,不去追逐取代老师的性感叙事,而是实实在在赋能那些每天站在教室里的人, 我相信改变教育最有效的杠杆,往往不是直接改变学生,而是改变那些影响学生的人。

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不花一分钱快,速用Seedance2.0生成真人质感的假面全网爆火的打斗短视频呢? 就是已经被说烂随便app和豆包,具体怎么操作,我先分享这个提示词再我写个文吧,这些app每天10次的抽卡加上豆包10个积分机会其实足够生成一个小片段用的,只要你的提示词写得好,抽卡几率也大大降低! 另外再分享一个小云雀上都有的、但是热度一直很高的提示词,作为一名合格的搬运工!! 我必须要说的是,这些其实都可以找豆包写的,完全不用问东问西,更不用付费!!!!(因为我抠搜,我至今没花过一毛钱在ai软件,gemini的其实也算是白嫖的) 最近因为敏感词和IP等不再提供假面、铠甲变身的素材,导致很多提示词不能用?那不是因为词的问题,问题在你的图,不要去垫图,用自己画的假面或者机甲,下面你只需要准备三样素材(正派、反派、背景(根据需求,也可以文字描述): 1️⃣主角:@你的数字人/@图1的cos真人版(不要用IP) 2️⃣主角变身后:@图2(一定得用真实的照片,最好用mj/grok艺术化以后,用🍌转成真实风格(一定是写实的)保证成片! 3️⃣反派:@图3/你用文字描述的即可(各大app一大堆) 4️⃣场景:@图4(如果你需要固定场景的长篇幅确保一致性,必须要垫的图) 这样只用写动作和特效即可!(提示词我放在评论区了)👇👇👇 基本能保证你的账号日更基本不成问题!👇

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用 Codex 加 ChatCut,我终于能用自然语言丝滑剪辑我的视频了! 最近一直在研究这个 ChatCut 的 CodeX 插件 他们在自然语言视频作这个层面,绝对是第一梯队 最牛逼的几个点在于: 1. 全自然语言操控 可以用自然语言操作整个剪辑过程 你不需要去手动操作复杂的剪辑轨道,只需要把你的需求用大白话讲给它,它就会自动去调用工具进行剪辑 2. 剪辑与生成无缝集成 它把视频剪辑和生成功能全部集成到了同一个工具里 如果你在剪辑过程中需要某些素材,它会自动帮你去找,或者直接生成对应的素材 整个体验非常顺畅,效果挺屌的 3. 优秀的可视化交互 这是目前我见过交互体验最好的自然语言剪辑工具 安装好之后,左边是你跟 Codex 对话的区域,右边就是它的整个工作区 你可以实时、可视化地看到 Codex 是如何操作你的视频素材进行剪辑的 更爽的是,你还可以直接在右边的工作区里,对刚刚剪辑的视频进行精细化的微调和修改 这种交互方式真的已经非常接近我理想中自然语言剪辑了 不过他们目前也确实存在一些问题, 比如整体的处理速度还是比较慢,以及 Token 的消耗比较大 这也是现阶段的一个局限性,但我觉得未来一定会越来越好 如果对自然语言视频制作感兴趣的兄弟们,一定要去试一下这个插件! 官网链接如下:

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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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川普溢美致辞:“习主席,非常感谢你。这是我很少见到的殊荣。我特别被那些孩子们所打动。他们很开心,也很漂亮。阅兵式显然也是好得不能再好了,但那些孩子们真是令人惊叹,我也知道他们对你来说意味着很多。 你和我认识已经很长时间了。这是两国历史上所有总统之间最长久的关系。 我们之间的关系非常棒。即使有困难,也能和睦相处并解决问题。我会给你打电话,你也会给我打电话,人们可能不知道,每当遇到问题,我们都会很快解决。我们将共同拥有一个美好的未来。 你是一位伟大的领导人。我对每个人都这么说,你是一位伟大的领导人。有时候人们不喜欢我这么说,但我还是要说,因为这是事实。 我们有世界上最伟大的商人,他们都在这里。我邀请了世界前三十名,他们每一个都答应了。我不要公司里的二把手或三把手,我只想要最高层。他们今天来这里是为了向你和中国表达敬意,期待着开展贸易和做生意。这对我们双方都将是完全互惠的。 我非常期待我们的讨论。有人说这可能是有史以来规模最大的一次峰会。我可以说,在美国,人们没有在谈论除此之外的别的事情。 但很荣幸能和你在一起,很荣幸能成为你的朋友。中美关系将会比以往任何时候都要好。非常感谢。

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