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坏爹！#崩坏星穹铁道 #HonkaiStarRail #Caelus 还是blender练习！感谢大佬们的配布！新的小剧场也在做啦！模型：miHoYo/流云景/葵岚/摩多里/青月晓晓渲染预设：小二今天吃啥啊渲染协助：五路拖拉慢_ 动画制作：RK贝面片表情切换插件：XDAOX 参考原版：演员李健

RK贝

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#崩坏星穹铁道 #HonkaiStarRail #Caelus

Anya Rossi• Live Now

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有杜林在的生活 #原神 #GenshinImpact #durin #wanderer 猫猫龙龙你们要一直做好朋友喔模型：miHoYo/观海/Byte6/小海新不恋爱/RK贝渲染预设：小二今天吃啥啊脚本、动画制作：RK贝

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小白：最懵的一集 #honkaistarrail #Phainon #Mydei #Cipher 模型：miHoYo/流云景/林槿/葵岚/叶以/ムムム渲染节点：小二今天吃啥啊天空盒：miHoYo/克里斯提亚娜脚本、动画制作：RK贝配音统筹、白厄CV：开心xy_ 万敌CV：烨刑SK 赛飞儿CV：云生s

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RK贝

98,305 次观看 • 4 个月前

我们小新怎么就不能当宗主呢？不需要某2.5模型，也能做出来！除了原贴的提示词，下面这个，也可以应用在seedance 2.0之外的，比如 Happyhorse 1.1，不卡审。 -- 1. 画面与运镜对标： (a) 完全对标视频【 {{Video 1}} 】，复制全部运镜、景别、背景音乐及卡点节奏。 (b) 全程运镜顺滑稳定无卡顿，动态镜头稳定。 2. 人物与动作还原： (a) 以图片【 {{Image 1}} 】人物作为画面 C 位，男主 1:1 还原视频中心男主的全套舞蹈动作。 (b) 周边伴舞用图片【 {{Image 2}} 】，同步匹配原视频伴舞动作与站位。【注意， {{Image 1}} 主体，即C位人物，不出现在伴舞人物里】 (c) 人物动作丝滑流畅，动态流畅度拉满，无畸形、无穿模问题。补充：C位人物表情，开心表情有表演感觉，眼神交流感，有微表情 3. 场景与画质要求： (a) 场景替换为【 {{Image 2}} 所在背景的场景】。 (b) 超真实真人质感，好莱坞歌舞大片电影质感，光影细腻，高清 4K 画质。

我们小新怎么就不能当宗主呢？不需要某2.5模型，也能做出来！除了原贴的提示词，下面这个，也可以应用在seedance 2.0之外的，比如 Happyhorse 1.1，不卡审。 -- 1. 画面与运镜对标： (a) 完全对标视频【 {{Video 1}} 】，复制全部运镜、景别、背景音乐及卡点节奏。 (b) 全程运镜顺滑稳定无卡顿，动态镜头稳定。 2. 人物与动作还原： (a) 以图片【 {{Image 1}} 】人物作为画面 C 位，男主 1:1 还原视频中心男主的全套舞蹈动作。 (b) 周边伴舞用图片【 {{Image 2}} 】，同步匹配原视频伴舞动作与站位。【注意， {{Image 1}} 主体，即C位人物，不出现在伴舞人物里】 (c) 人物动作丝滑流畅，动态流畅度拉满，无畸形、无穿模问题。补充：C位人物表情，开心表情有表演感觉，眼神交流感，有微表情 3. 场景与画质要求： (a) 场景替换为【 {{Image 2}} 所在背景的场景】。 (b) 超真实真人质感，好莱坞歌舞大片电影质感，光影细腻，高清 4K 画质。

Leaf Yeah!

13,649 次观看 • 1 个月前

除了提示词，其实输入画面对视频质量影响也非常大，下面就是我在把第一版的图片通过提示词改进后的第二版图片的基础上生成的相同提示词下生成的画面效果，画面的质感有很大的变化，第一排是原始MJ生图与seedance 2 视频，第二排是，通过提示词在nano banana pro 上重新真实化后的图与视频。图片转换的提示词：👇👇👇👇核心要求：将参考图中的所有元素——包括角色、场景、道具、环境——全部转化为超写实真人实景，如同实地拍摄的电影剧照。角色转化：严格保留原角色的发型、服装、表情、五官特征、肢体动作与整体气质，转换为真实演员形象。场景转化： • 将漫画/插画场景还原为真实可拍摄的物理空间 • 所有道具、家具、建筑必须是实物搭景或实景取景 • 材质质感真实：布料褶皱、木纹肌理、金属反光、墙面纹理 • 环境细节丰富：灰尘、磨损痕迹、生活化细节 • 空间透视与光影符合物理规律摄影风格：电影级实景摄影 • 深景深构图，前景到背景全部清晰 • 胶片质感，柔和颗粒与丰富色彩层次 • 戏剧化光影对比：暖色钨丝工作灯 vs 冷色自然暮光 • 主体突出，同时保留环境叙事性 • 如同《银翼杀手》《布达佩斯大饭店》级别的场景美术与摄影技术规格： • 胶片：Kodak Vision3 500T（电影摄影标准） • 适用场景：夜景、低光环境、室内钨丝灯照明 • 光圈：f/8–f/11（深景深，全画面清晰） • 焦段：35mm–50mm（标准电影视角） • 分辨率：4K cinema 或更高 • 色彩：温暖饱和的钨丝灯色温，暗部细节保留 • 灯光设计：三点布光或自然光结合，营造电影级光影层次场景美术要求： • 实景搭建或外景取景，杜绝CG合成感 • 道具陈设符合角色背景与时代设定 • 空间设计有纵深感与生活气息 • 墙面、地板、天花板等环境元素具有真实质感 • 背景人物（如有）也需真实演员，避免模糊处理反向提示词（严格避免）： • 模糊背景、浅景深、散景、失焦 • 卡通、动漫、插画风、手绘质感、CG渲染感 • 平面化构图、缺乏空间纵深 • 假布景、绿幕合成痕迹、数字背景 • 面部变形、比例失调、AI生成痕迹 • 低质量、数字噪点、像素化、过度锐化 • 过曝强光、塑料质感、过度数字后期 • 道具悬浮、物理不合理、材质贴图感 • 空洞背景、缺乏细节、环境单调参考风格：电影摄影大师级作品 - Roger Deakins、Emmanuel Lubezki、Hoyte van Hoytema 的实景拍摄美学。

除了提示词，其实输入画面对视频质量影响也非常大，下面就是我在把第一版的图片通过提示词改进后的第二版图片的基础上生成的相同提示词下生成的画面效果，画面的质感有很大的变化，第一排是原始MJ生图与seedance 2 视频，第二排是，通过提示词在nano banana pro 上重新真实化后的图与视频。图片转换的提示词：👇👇👇👇核心要求：将参考图中的所有元素——包括角色、场景、道具、环境——全部转化为超写实真人实景，如同实地拍摄的电影剧照。角色转化：严格保留原角色的发型、服装、表情、五官特征、肢体动作与整体气质，转换为真实演员形象。场景转化： • 将漫画/插画场景还原为真实可拍摄的物理空间 • 所有道具、家具、建筑必须是实物搭景或实景取景 • 材质质感真实：布料褶皱、木纹肌理、金属反光、墙面纹理 • 环境细节丰富：灰尘、磨损痕迹、生活化细节 • 空间透视与光影符合物理规律摄影风格：电影级实景摄影 • 深景深构图，前景到背景全部清晰 • 胶片质感，柔和颗粒与丰富色彩层次 • 戏剧化光影对比：暖色钨丝工作灯 vs 冷色自然暮光 • 主体突出，同时保留环境叙事性 • 如同《银翼杀手》《布达佩斯大饭店》级别的场景美术与摄影技术规格： • 胶片：Kodak Vision3 500T（电影摄影标准） • 适用场景：夜景、低光环境、室内钨丝灯照明 • 光圈：f/8–f/11（深景深，全画面清晰） • 焦段：35mm–50mm（标准电影视角） • 分辨率：4K cinema 或更高 • 色彩：温暖饱和的钨丝灯色温，暗部细节保留 • 灯光设计：三点布光或自然光结合，营造电影级光影层次场景美术要求： • 实景搭建或外景取景，杜绝CG合成感 • 道具陈设符合角色背景与时代设定 • 空间设计有纵深感与生活气息 • 墙面、地板、天花板等环境元素具有真实质感 • 背景人物（如有）也需真实演员，避免模糊处理反向提示词（严格避免）： • 模糊背景、浅景深、散景、失焦 • 卡通、动漫、插画风、手绘质感、CG渲染感 • 平面化构图、缺乏空间纵深 • 假布景、绿幕合成痕迹、数字背景 • 面部变形、比例失调、AI生成痕迹 • 低质量、数字噪点、像素化、过度锐化 • 过曝强光、塑料质感、过度数字后期 • 道具悬浮、物理不合理、材质贴图感 • 空洞背景、缺乏细节、环境单调参考风格：电影摄影大师级作品 - Roger Deakins、Emmanuel Lubezki、Hoyte van Hoytema 的实景拍摄美学。

John

17,505 次观看 • 5 个月前

4月3日，阿里通义实验室发布了Wan2.7-Video 一句话改视频！AI 视频从【能演】进阶到【能导】 - 全模态输入，支持"一句话改视频"、最长15秒续写、风格转换亮点一：元素级增删改这个功能把我整懵了！之前我们要删个火车、改个道具，只能重新生成。现在直接说一句：「删掉视频中的火车」，就像改 Word 文档一样简单！官方 demo 里，把视频里的胶片替换成盘子，把多余人影删掉，都是一句话搞定。这精准度，这效率，绝了。亮点二：环境与风格秒切换「把晴天变雨天」、「把夏季变冬季」、「把写实风格变成水彩画」... 这些以前需要专业后期团队搞半天的工作，现在一句话就完成了。而且不是简单的滤镜叠加，是真正理解场景后重新渲染。雨天场景：雨滴、积水、倒影、阴沉光线，全套细节都有了。冬季场景：雪花、结冰、雾气、冷色调，氛围感拉满。亮点三：角色控制，台词自动匹配口型音色这个功能，杀疯了！你想改句台词？直接输入新台词，AI 自动调整口型、音色、表情，甚至语气的停顿和情绪都能匹配。行者之前做漫剧，改台词是最痛苦的。要重新配音、重新对口型、调整表情...现在，一句话搞定。声画同步，一步到位，这对创作者来说，简直是神器。亮点四：专业级运镜，40+细分表情支持希区柯克式变焦、360 度环绕、FPV 无人机俯冲等高难度运镜。 40+细分表情，从微微笑到狂笑，从轻蔑到愤怒，细腻程度超出想象。亮点五：多主体参考，业内最高最多支持 5 个视频主体同时参考。这意味着什么？你可以同时参考：A 视频的运镜 + B 视频的角色表情 + C 视频的舞蹈动作 + D 视频的特效风格 + E 视频的服装造型。然后生成一个融合了所有这些元素的新视频。这是业内最高的多主体参考能力，之前其他工具大多只能参考 1-2 个。亮点六：续写+尾帧控制传统 AI 视频续写有个问题：前一秒还在跑步，续写后突然停了，产生"刹车感"。 Wan2.7 解决了这个问题，续写更流畅，尾帧控制更精准。

4月3日，阿里通义实验室发布了Wan2.7-Video 一句话改视频！AI 视频从【能演】进阶到【能导】 - 全模态输入，支持"一句话改视频"、最长15秒续写、风格转换亮点一：元素级增删改这个功能把我整懵了！之前我们要删个火车、改个道具，只能重新生成。现在直接说一句：「删掉视频中的火车」，就像改 Word 文档一样简单！官方 demo 里，把视频里的胶片替换成盘子，把多余人影删掉，都是一句话搞定。这精准度，这效率，绝了。亮点二：环境与风格秒切换「把晴天变雨天」、「把夏季变冬季」、「把写实风格变成水彩画」... 这些以前需要专业后期团队搞半天的工作，现在一句话就完成了。而且不是简单的滤镜叠加，是真正理解场景后重新渲染。雨天场景：雨滴、积水、倒影、阴沉光线，全套细节都有了。冬季场景：雪花、结冰、雾气、冷色调，氛围感拉满。亮点三：角色控制，台词自动匹配口型音色这个功能，杀疯了！你想改句台词？直接输入新台词，AI 自动调整口型、音色、表情，甚至语气的停顿和情绪都能匹配。行者之前做漫剧，改台词是最痛苦的。要重新配音、重新对口型、调整表情...现在，一句话搞定。声画同步，一步到位，这对创作者来说，简直是神器。亮点四：专业级运镜，40+细分表情支持希区柯克式变焦、360 度环绕、FPV 无人机俯冲等高难度运镜。 40+细分表情，从微微笑到狂笑，从轻蔑到愤怒，细腻程度超出想象。亮点五：多主体参考，业内最高最多支持 5 个视频主体同时参考。这意味着什么？你可以同时参考：A 视频的运镜 + B 视频的角色表情 + C 视频的舞蹈动作 + D 视频的特效风格 + E 视频的服装造型。然后生成一个融合了所有这些元素的新视频。这是业内最高的多主体参考能力，之前其他工具大多只能参考 1-2 个。亮点六：续写+尾帧控制传统 AI 视频续写有个问题：前一秒还在跑步，续写后突然停了，产生"刹车感"。 Wan2.7 解决了这个问题，续写更流畅，尾帧控制更精准。

行者AI视频

15,840 次观看 • 5 个月前

属实是过于恐怖了😱 Seedance 2.0模型能力真没有边界了? 文生视频prompt👇 【风格】超现实主义（Surrealism），巨物恐惧症（Megalophobia），史诗级视觉奇观，好莱坞特效质感，光影渲染极其真实。【时长】15秒【场景】晴朗的城市上空，或者一片开阔的麦田。 [00:00-00:05] 镜头1：平静的假象（The Calm）。画面是一片万里无云的绝美蓝天，阳光明媚，鸟儿飞过。镜头慢慢向上仰拍，给人一种岁月静好的感觉。关键细节：突然，天空中出现了一道巨大的、银色的金属光泽——是一条贯穿天际的**“拉链”**。 [00:05-00:10] 镜头2：拉链拉开（The Unzipping）。一只**巨大的、半透明的上帝之手**，捏住了拉链头，伴随着巨大的轰鸣声（音效感），缓缓拉开了蓝天。动作：随着拉链拉开，“蓝天”像布料一样褶皱、垂落。视觉奇观：拉链后面露出的**不是宇宙**，而是一个**充满了霓虹灯、飞行汽车和巨大机械结构的赛博朋克未来世界**（或者一个巨大的机械眼球正在注视着我们）。 [00:10-00:15] 镜头3：两个世界的对视（The Revelation）。蓝天只剩下一角挂在天上。原来我们生活的世界只是一个被罩住的“生态箱”。结尾：镜头快速拉远，发现我们的整个世界（城市/麦田）其实只是巨人桌子上的一个**玻璃微缩景观球**。巨人正凑近脸在观察我们。

属实是过于恐怖了😱 Seedance 2.0模型能力真没有边界了? 文生视频prompt👇 【风格】超现实主义（Surrealism），巨物恐惧症（Megalophobia），史诗级视觉奇观，好莱坞特效质感，光影渲染极其真实。【时长】15秒【场景】晴朗的城市上空，或者一片开阔的麦田。 [00:00-00:05] 镜头1：平静的假象（The Calm）。画面是一片万里无云的绝美蓝天，阳光明媚，鸟儿飞过。镜头慢慢向上仰拍，给人一种岁月静好的感觉。关键细节：突然，天空中出现了一道巨大的、银色的金属光泽——是一条贯穿天际的“拉链”。 [00:05-00:10] 镜头2：拉链拉开（The Unzipping）。一只巨大的、半透明的上帝之手，捏住了拉链头，伴随着巨大的轰鸣声（音效感），缓缓拉开了蓝天。动作：随着拉链拉开，“蓝天”像布料一样褶皱、垂落。视觉奇观：拉链后面露出的不是宇宙，而是一个充满了霓虹灯、飞行汽车和巨大机械结构的赛博朋克未来世界（或者一个巨大的机械眼球正在注视着我们）。 [00:10-00:15] 镜头3：两个世界的对视（The Revelation）。蓝天只剩下一角挂在天上。原来我们生活的世界只是一个被罩住的“生态箱”。结尾：镜头快速拉远，发现我们的整个世界（城市/麦田）其实只是巨人桌子上的一个玻璃微缩景观球。巨人正凑近脸在观察我们。

John

88,061 次观看 • 6 个月前

卧槽，答案终于揭晓了！那个在open router上持续霸榜的神秘模型，是阿里推出的全新大模型“蚂蚁百灵”！今天我们来深度聊一聊这个模型。用过AI来完成前端开发的朋友肯定懂：要让AI做出想要的UI总是要找参考，再不然就是要依赖设计 skill 的帮助。但这种界面一旦看多了，就会陷入审美疲劳。原因在于不管你是对标UI还是使用skill，结果都是被限定在固有的生成范围内。最近小灰测了新模型 Ling-2.6-1T （由蚂蚁集团 Ant Ling 开发），发现它刚好就能打破这个限制。它生成的页面不仅审美极度在线，而且自带高质量的交互效果，做出来的东西终于不再是干巴巴的呆板网页了。但用它有个必须要避开的坑：Ling 2.6 1T 默认是没有深度思考模式的。它在计算资源分配上极其克制，如果你偷懒丢一句"给我写个好看的界面"，那么它大概率会给你一个准确但极其敷衍的结果。(视频1) 那么怎么取巧使用它？小灰分享一个能逼出它真实设计水平的实操工作流：把它当成主规划师，先拆解风格，再写代码。跟它对话时，你可以直接下这种指令： 1. 强制思考：先别急着写代码！帮我分析这个产品的定位，明确它的视觉情绪、色彩规范和排版布局，把思路列出来。（比如明确告诉它你要包豪斯风格或者北欧风）。 2. 落地执行：等它把设计语言梳理清楚，你确认没问题了，再让它基于这套标准去生成具体的 TailwindCSS 样式和前端页面。用这种先 Plan 后做的方式，出来的页面不仅美观，而且风格极其统一。（视频2）目前在Openrouter中可以免费体验该模型。选对工具打破模板限制，用高审美的模型直接拔高视觉质感，能帮我们省下大把死磕 CSS 的时间。期待大家都能快速做出让人眼前一亮的作品！

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程序员小灰

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【ZenMux 深度评测第二弹：AI 视频的“动线导演思维”】在实际动作片拍摄中，动作导演和武指执行一镜到底的格逐戏前，会先设计完整的“动线”——角色从哪进、经哪些节点、在哪完成动作。路径定了，机位反而是被动推导出来的。控制的核心是动线，不是镜头。用 AI 生成建筑跑酷或一镜到底也是同理。很多人直接在提示词里描述运镜，结果画面空间感混乱。正确解法是先建立动线（沿哪个立面跑、在哪腾空、落点是哪个平面），把空间路径描述清楚，AI 生成的运动才会有连贯的空间逻辑。但怎么把这种抽象的“导演思维”翻译成 AI 听得懂的语言？这就涉及到一个高频痛点：不同的 AI 模型，对空间和镜头语言的“理解性格”完全不同。以前为了试一组跑酷动线 Prompt，要在 Claude、GPT、DeepSeek 之间来回切平台，切到思路断线，月底对账单也头大。最近把这个动线测试工作流接进了 ZenMux，在同一个界面里直接调度和交叉实测，发现很有意思：Claude 的空间解构和节点拆分极专业；GPT-4o 对材质和光影的细腻润色拿来就能用；而 DeepSeek 成本极低，适合批量跑盲盒初筛。全程在一个入口搞定，后台额度清晰，还有智能路由和延迟赔付。真正干活和做内容交付的人，要的就是这种多模型调度的“确定性”和工作流“韧性”。降本增效不只是换个便宜模型，而是像导演一样，把不同的任务精准派发给最合适的工具。

【ZenMux 深度评测第二弹：AI 视频的“动线导演思维”】在实际动作片拍摄中，动作导演和武指执行一镜到底的格逐戏前，会先设计完整的“动线”——角色从哪进、经哪些节点、在哪完成动作。路径定了，机位反而是被动推导出来的。控制的核心是动线，不是镜头。用 AI 生成建筑跑酷或一镜到底也是同理。很多人直接在提示词里描述运镜，结果画面空间感混乱。正确解法是先建立动线（沿哪个立面跑、在哪腾空、落点是哪个平面），把空间路径描述清楚，AI 生成的运动才会有连贯的空间逻辑。但怎么把这种抽象的“导演思维”翻译成 AI 听得懂的语言？这就涉及到一个高频痛点：不同的 AI 模型，对空间和镜头语言的“理解性格”完全不同。以前为了试一组跑酷动线 Prompt，要在 Claude、GPT、DeepSeek 之间来回切平台，切到思路断线，月底对账单也头大。最近把这个动线测试工作流接进了 ZenMux，在同一个界面里直接调度和交叉实测，发现很有意思：Claude 的空间解构和节点拆分极专业；GPT-4o 对材质和光影的细腻润色拿来就能用；而 DeepSeek 成本极低，适合批量跑盲盒初筛。全程在一个入口搞定，后台额度清晰，还有智能路由和延迟赔付。真正干活和做内容交付的人，要的就是这种多模型调度的“确定性”和工作流“韧性”。降本增效不只是换个便宜模型，而是像导演一样，把不同的任务精准派发给最合适的工具。

波妞PONYO

13,190 次观看 • 3 个月前

Seedance 2.0生成四季滑板视频。以滑滑板的视角切换不同季节的场景和穿搭。提示词：背景音乐节奏与滑板/滑雪动作速度完全匹配，背景音乐音量低于实景音效，不掩盖滑板与滑雪音效第一人称滑板后仰视视角，超广角强透视，镜头微晃模拟跟滑体感，一镜到底无切镜、无转场、无断切，人物动作标准流畅，无动作畸变，无多余360度转身，人体结构正常。春季：二次元COS小姐姐，穿春季轻薄运动衣，低速入弯快速提速，豚跳压弯，路边嫩绿草木鲜花，海面波光，车轮轻微残影。春转夏：小姐姐做出高难度豚跳，瞬间慢镜头，镜头缓慢环绕人物一圈，服装自然渐变夏季短袖，场景顺滑变为盛夏浓绿，季节过渡柔和无突变。夏季：二次元COS小姐姐高速S弯滑行，内转180豚跳加脚尖翻板，动作干净标准，强动态模糊与速度线。夏转秋：小姐姐做出高难度空中转体，瞬间慢镜头，镜头缓慢环绕人物一圈，服装自然渐变秋季长袖外套，场景渐变秋日枫树林，天空飘金黄落叶，过渡自然无突变。秋季：二次元COS小姐姐简短高速滑行衔接，落叶飞舞，画面简洁流畅，动作标准无畸变。秋转冬：小姐姐做出高难度腾空动作，瞬间慢镜头，镜头缓慢环绕人物一圈，服装自然渐变冬季专业滑雪服，滑板顺滑变为滑雪板，场景渐变冬日雪山雪景，天空飘雪，地面变为雪道，无突变无畸变。冬季：时长大幅加长，二次元COS小姐姐在雪道流畅高速滑行，连续流畅转弯，姿态帅气舒展，雪雾飞扬，雪景大气开阔，无多余旋转、无360转身、无动作畸变；滑行一段后，最后做出一个超帅强力滑雪刹车定格动作，身体重心压低，背影帅气，滑雪板在雪地划出清晰帅气刹车痕迹，以雪山雪景完美收尾。音效：滑板滚动、豚跳、摩擦声，自然过渡为滑雪板滑行声、雪地制动声，风声随速度变化；全程一镜到底，季节过渡柔和连贯，动作稳定不畸变，无多余旋转二次元画风，精致五官，高清画质，光影自然，动作稳定不崩坏

Seedance 2.0生成四季滑板视频。以滑滑板的视角切换不同季节的场景和穿搭。提示词：背景音乐节奏与滑板/滑雪动作速度完全匹配，背景音乐音量低于实景音效，不掩盖滑板与滑雪音效第一人称滑板后仰视视角，超广角强透视，镜头微晃模拟跟滑体感，一镜到底无切镜、无转场、无断切，人物动作标准流畅，无动作畸变，无多余360度转身，人体结构正常。春季：二次元COS小姐姐，穿春季轻薄运动衣，低速入弯快速提速，豚跳压弯，路边嫩绿草木鲜花，海面波光，车轮轻微残影。春转夏：小姐姐做出高难度豚跳，瞬间慢镜头，镜头缓慢环绕人物一圈，服装自然渐变夏季短袖，场景顺滑变为盛夏浓绿，季节过渡柔和无突变。夏季：二次元COS小姐姐高速S弯滑行，内转180豚跳加脚尖翻板，动作干净标准，强动态模糊与速度线。夏转秋：小姐姐做出高难度空中转体，瞬间慢镜头，镜头缓慢环绕人物一圈，服装自然渐变秋季长袖外套，场景渐变秋日枫树林，天空飘金黄落叶，过渡自然无突变。秋季：二次元COS小姐姐简短高速滑行衔接，落叶飞舞，画面简洁流畅，动作标准无畸变。秋转冬：小姐姐做出高难度腾空动作，瞬间慢镜头，镜头缓慢环绕人物一圈，服装自然渐变冬季专业滑雪服，滑板顺滑变为滑雪板，场景渐变冬日雪山雪景，天空飘雪，地面变为雪道，无突变无畸变。冬季：时长大幅加长，二次元COS小姐姐在雪道流畅高速滑行，连续流畅转弯，姿态帅气舒展，雪雾飞扬，雪景大气开阔，无多余旋转、无360转身、无动作畸变；滑行一段后，最后做出一个超帅强力滑雪刹车定格动作，身体重心压低，背影帅气，滑雪板在雪地划出清晰帅气刹车痕迹，以雪山雪景完美收尾。音效：滑板滚动、豚跳、摩擦声，自然过渡为滑雪板滑行声、雪地制动声，风声随速度变化；全程一镜到底，季节过渡柔和连贯，动作稳定不畸变，无多余旋转二次元画风，精致五官，高清画质，光影自然，动作稳定不崩坏

李岳

61,648 次观看 • 6 个月前

Seedance2.0生成的这种小剧情目前还是非常稳定的，简直是宅男福音！AI女友可以按照设定的动作、神情、语言随便调整，真正做到一天一个女朋友😂 【情侣居家互动-女朋友喂我吃薯片】 Seedance2.0提示词👇 女孩形象参考图1角色 [风格] 超写实居家日常，温馨客厅，柔和室内光线，真实自然，电影级画质，第一人称男友视角 [场景] 女孩摘下面纱后，坐在沙发上，一边看电视一边吃薯片，男友坐在沙发上看着她。 [动作与台词严格时序，前一句说完再进行下一句，不重叠、不乱序] 1. 镜头视角男生说：我也想吃薯片。 2. 女孩坏笑看向镜头，说：叫妈妈就给你吃。 3. 镜头视角男生立刻喊：妈妈。 4. 女孩瞬间吃惊、脸红害羞，从薯片袋拿出一片薯片，说：哎呀，你怎么还真喊呀，好好好啦，给你吃就是了。 5. 镜头视角男生轻轻推回她的手，说：我要你亲自喂我。 6. 女孩脸更红，将薯片用嘴咬住一半，叼着薯片慢慢凑近镜头，嘴巴叼着薯片，说话软糯含糊、口齿不清：我真是惯死你了。 [要求] 动作流畅自然，表情细腻真实，节奏舒缓，居家情侣氛围，画面稳定清晰

Seedance2.0生成的这种小剧情目前还是非常稳定的，简直是宅男福音！AI女友可以按照设定的动作、神情、语言随便调整，真正做到一天一个女朋友😂 【情侣居家互动-女朋友喂我吃薯片】 Seedance2.0提示词👇 女孩形象参考图1角色 [风格] 超写实居家日常，温馨客厅，柔和室内光线，真实自然，电影级画质，第一人称男友视角 [场景] 女孩摘下面纱后，坐在沙发上，一边看电视一边吃薯片，男友坐在沙发上看着她。 [动作与台词严格时序，前一句说完再进行下一句，不重叠、不乱序] 1. 镜头视角男生说：我也想吃薯片。 2. 女孩坏笑看向镜头，说：叫妈妈就给你吃。 3. 镜头视角男生立刻喊：妈妈。 4. 女孩瞬间吃惊、脸红害羞，从薯片袋拿出一片薯片，说：哎呀，你怎么还真喊呀，好好好啦，给你吃就是了。 5. 镜头视角男生轻轻推回她的手，说：我要你亲自喂我。 6. 女孩脸更红，将薯片用嘴咬住一半，叼着薯片慢慢凑近镜头，嘴巴叼着薯片，说话软糯含糊、口齿不清：我真是惯死你了。 [要求] 动作流畅自然，表情细腻真实，节奏舒缓，居家情侣氛围，画面稳定清晰

Adam也叫吉米

204,083 次观看 • 6 个月前

来日本乡下才十来天，感觉和在深圳时完全两种生活状态了。夫妻团聚了，前面几天由于还没适应回到两个人的生活，还是有些矛盾的。但稍微磨合一下就好多了。朋友圈也很少刷了，国内的民生疾苦好像也不怎么关自己事了，焦虑少了很多。甚至短暂地连钱也不太关心了…打打工月入不到十万日元，也没觉得有多大压力，乡下开销也小。由于环境变好了，出门散步、骑车、逛超市买菜、泡温泉成了日常。作息也规律了，基本每天睡8小时左右，到了十二点左右就困了。早上拉开窗帘看着蓝天白云和清风抚摸着的树叶，感觉生活挺美好的。孤独？不存在。不适应？也不存在。感觉这里挺亲切的，像童年记忆中初夏时的湖南农村，那时候山还是绿的，水也还是清的，夏天的夜晚有星星✨，稻田里有蛙鸣，还有萤火虫在飞舞。这一切，这里都有。并且还是基础设施完善和便利度现代化的高配版。虽然环境很村，但它其实是市。图书馆、体育场、商店街、超市、银行、医院、市役所等等基本都有。亚马逊自营的商品，很多第二天就能到。居民别的不卷，审美倒挺卷的，谁家房子要是盖得丑，估计都影响村容。都喜欢在靠近马路的院子种些花花草草，搞个小庭园。路过看到心情都会变好。如果要选一个地方养老的话，我可能会考虑这里。这里可比湖南老家和深圳舒服多了。

来日本乡下才十来天，感觉和在深圳时完全两种生活状态了。夫妻团聚了，前面几天由于还没适应回到两个人的生活，还是有些矛盾的。但稍微磨合一下就好多了。朋友圈也很少刷了，国内的民生疾苦好像也不怎么关自己事了，焦虑少了很多。甚至短暂地连钱也不太关心了…打打工月入不到十万日元，也没觉得有多大压力，乡下开销也小。由于环境变好了，出门散步、骑车、逛超市买菜、泡温泉成了日常。作息也规律了，基本每天睡8小时左右，到了十二点左右就困了。早上拉开窗帘看着蓝天白云和清风抚摸着的树叶，感觉生活挺美好的。孤独？不存在。不适应？也不存在。感觉这里挺亲切的，像童年记忆中初夏时的湖南农村，那时候山还是绿的，水也还是清的，夏天的夜晚有星星✨，稻田里有蛙鸣，还有萤火虫在飞舞。这一切，这里都有。并且还是基础设施完善和便利度现代化的高配版。虽然环境很村，但它其实是市。图书馆、体育场、商店街、超市、银行、医院、市役所等等基本都有。亚马逊自营的商品，很多第二天就能到。居民别的不卷，审美倒挺卷的，谁家房子要是盖得丑，估计都影响村容。都喜欢在靠近马路的院子种些花花草草，搞个小庭园。路过看到心情都会变好。如果要选一个地方养老的话，我可能会考虑这里。这里可比湖南老家和深圳舒服多了。

Lanpice

229,607 次观看 • 2 年前

你一句春不晚，我就到了真江南。苏杭之行，感谢各位好朋友们的招待！这次出行见到了很多游戏赛道优秀的同行者： N9社区的大华大华丨港股打新🎮 BGA社区的鱼总小飞鱼和周皇周皇 | 蓝鸟会 Eureka的Leslie Leslie Bigtime的前中文区负责人大诚大诚ian Web3游戏领域最强MOD-星野 @hoshino_sasak 目前市场进入了所谓的“垃圾时间”，尤其这一轮的游戏赛道还没看到有真正出圈的项目，大家见面讨论的更多还是Bigtime甚至是上轮的一些游戏。这就是目前的行业现状，有很多困境和痛点需要去解决。在跟各位优秀的小伙伴交流中会发现很多Web3遇到的问题实际上就是Web2的问题，为什么这么说？首先大部分游戏团队来到Web3都是创业型团队，在传统领域做游戏产品的能力是一流的，有的甚至是名气很大的团队来到Web3却“水土不服”，传统的互联网营销方式在这里并不完全适用，然而上来就照搬“空投”，“零撸”这一套，并没有后续配合长期的激励措施，导致社区怨声一片，做的艰难。团队缺少真正懂Web3运营的决策者作为社区合作方，给团队沟通及提供建议的时候并不能做到真正行之有效。另外一方面，关于经济模型的设计，确实难。本身游戏开发成本就比其他应用要高，想做好产品，那营销的预算就有限。没有一套真正创新的吸引用户长期参与的经济模型就更难以继续。如果再没有经历过一个成功的项目来做，就完全是摸着石头过河，早期用户就是为错误买单的人，这轮很多的游戏都是照搬上轮的经济模型，即便改动也是微调，没有创新。然而，上轮的故事用户现在还能不能买单，或者说买单的人还有多少？行业缺专业的人才和机构这也是现状之一，大家可以回顾一下身边参与Web3的小伙伴，真正关注游戏赛道或者参与的又有几个？目前至少中文区也没有出现像其他赛道那样影响力巨大的KOL或者社区，核心也是真正参与建设的人基数少。至于专业的机构，像空投赛道的33dao影响力高的组织中文区暂时也没有，大部分时间游戏公会和社区都只是在做自己的事情，也很少合作。说了这么多，看起来，我只是那个提出问题的人，暂时也没有能力去解决，作为我自身只能是不断地学习成长，帮助大家了解到优秀的项目，未来以自己的微不足道力量感染更多的小伙伴加入其中，我依然相信我们在Web3这样一个依然有着早期红利的行业。

你一句春不晚，我就到了真江南。苏杭之行，感谢各位好朋友们的招待！这次出行见到了很多游戏赛道优秀的同行者： N9社区的大华大华丨港股打新🎮 BGA社区的鱼总小飞鱼和周皇周皇 | 蓝鸟会 Eureka的Leslie Leslie Bigtime的前中文区负责人大诚大诚ian Web3游戏领域最强MOD-星野 @hoshino_sasak 目前市场进入了所谓的“垃圾时间”，尤其这一轮的游戏赛道还没看到有真正出圈的项目，大家见面讨论的更多还是Bigtime甚至是上轮的一些游戏。这就是目前的行业现状，有很多困境和痛点需要去解决。在跟各位优秀的小伙伴交流中会发现很多Web3遇到的问题实际上就是Web2的问题，为什么这么说？首先大部分游戏团队来到Web3都是创业型团队，在传统领域做游戏产品的能力是一流的，有的甚至是名气很大的团队来到Web3却“水土不服”，传统的互联网营销方式在这里并不完全适用，然而上来就照搬“空投”，“零撸”这一套，并没有后续配合长期的激励措施，导致社区怨声一片，做的艰难。团队缺少真正懂Web3运营的决策者作为社区合作方，给团队沟通及提供建议的时候并不能做到真正行之有效。另外一方面，关于经济模型的设计，确实难。本身游戏开发成本就比其他应用要高，想做好产品，那营销的预算就有限。没有一套真正创新的吸引用户长期参与的经济模型就更难以继续。如果再没有经历过一个成功的项目来做，就完全是摸着石头过河，早期用户就是为错误买单的人，这轮很多的游戏都是照搬上轮的经济模型，即便改动也是微调，没有创新。然而，上轮的故事用户现在还能不能买单，或者说买单的人还有多少？行业缺专业的人才和机构这也是现状之一，大家可以回顾一下身边参与Web3的小伙伴，真正关注游戏赛道或者参与的又有几个？目前至少中文区也没有出现像其他赛道那样影响力巨大的KOL或者社区，核心也是真正参与建设的人基数少。至于专业的机构，像空投赛道的33dao影响力高的组织中文区暂时也没有，大部分时间游戏公会和社区都只是在做自己的事情，也很少合作。说了这么多，看起来，我只是那个提出问题的人，暂时也没有能力去解决，作为我自身只能是不断地学习成长，帮助大家了解到优秀的项目，未来以自己的微不足道力量感染更多的小伙伴加入其中，我依然相信我们在Web3这样一个依然有着早期红利的行业。

加密小师妹|Monica

16,232 次观看 • 2 年前

Kimi要去香港上市了，一次发布同时完成了三件事：产品更新、市场重定价、IPO 预路演，喵的真是一场伟大的操盘！！！ K3发布前脚刚砸跌纳斯达克1%，然后转头Kimi就启动港股IPO筹备，一场发布干了几个亿路演的活，真特么牛逼，背后有高人哈哈，来一起回顾这场牛逼的操盘吧： 7 月 17 日凌晨，月之暗面发了 Kimi K3，2.8 万亿参数，Arena 前端代码排名第一，即将开源。然后 24 小时内发生了两件事，第一件，华尔街半导体股开盘重挫，纳斯达克跌了 1%，标普 500 跌了 1%，CNN 和彭博社的报道标题里，中国 AI 模型冲击美股是关键词。第二件，《投资界》报道说 Kimi 已通知投资者调整公司架构，筹备赴港 IPO，最快 6 个月内完成港股上市。别人的股价在跌，自己的股价准备开始。这两件事放在一起，是不是比 2.8 万亿参数精彩多了，一个中国开源模型的 Arena 排名，能直接变成纳斯达克 1% 的跌幅，不是因为 K3 全面超越了谁，它在综合智能指数上排第四，Fable 5 在 35 项评估里赢了 22 项，并不是新王者。那华尔街在怕什么呢？我觉得怕的不是这个模型本身，他们怕的其实是前沿能力 + 开放权重 + 中国公司这个组合，对闭源 AI 万亿美元资本支出的那个底层假设，突然给了一个反面例证。那个假设很简单：最先进的 AI 能力是稀缺的，稀缺就应该贵，贵就需要巨额资本支出，巨额资本支出会带来长期的定价权。 K3 在这个假设上钻了一个空子， Arena 前端人类盲测第一，输入 $3，输出 $15，Fable 5 的输出是 $50，权重 7 月 27 日开放，之后任何人可以自己部署、微调、塞进私有工作流。如果，注意是如果啊兄弟们，$15 的输出价格就能拿到人类盲测投票第一的前端 coding 能力，而且权重马上开源，那花几千亿美元训练闭源模型、然后收 $50 输出费用的商业模式，是在修一条收费高速公路，还是在一座即将免费的桥旁边建收费站。华尔街的反应不是说这个模型太强了，是担心这个定价让整个投资回报率的算术变得不好看了。这是第一层，第二层更有意思， Kimi 通知投资者调整架构，启动赴港 IPO，从短期不着急上市到筹备港股上市，不到一年。这个时间窗口的选择显然不是偶然， Arena 前端第一 + 华尔街震动 + CNN/彭博头版，这套组合给了 Moonshot 一个全球定价时刻，在它走向公开市场之前，让全世界的投资者都知道了它的名字，而且不是在中国 AI 追赶者的叙事里，是在能让纳斯达克跌 1% 的叙事里。 IPO 需要的是一个让承销商可以讲的故事，K3 在 24 小时内把这个故事递到了全球财经媒体的头版上。别人花几个亿做路演，Moonshot 用一次模型发布就做到了。以前 AI 模型发布的受众是开发者和从业者，现在它的受众包括华尔街交易员、半导体分析师和港股承销商。 AI 模型发布正在从技术事件变成宏观事件。这个转变一旦成立，以后每一家前沿 AI 公司的新模型发布，都不会只是开发者社区的节日，它会像上市公司的财报，不只是我们做到了什么，更是这个做到的事，让谁的假设失效了。 K3 不是第一个触发这个转变的模型，但它是第一个让发布即冲击这个范式变得如此清晰可见的。一个中国公司，把开源模型的 Arena 排名推到前端第一，然后让大洋彼岸的半导体股跌了 1%，再趁势启动自己的 IPO 筹备，感觉有点像在上演一场关于定价权的公开争夺🤔。。。。而争夺定价权最好的方式通常不是发论文，最好的方式就是让你的产品发布，直接变成别人股价的变量。

Kimi要去香港上市了，一次发布同时完成了三件事：产品更新、市场重定价、IPO 预路演，喵的真是一场伟大的操盘！！！ K3发布前脚刚砸跌纳斯达克1%，然后转头Kimi就启动港股IPO筹备，一场发布干了几个亿路演的活，真特么牛逼，背后有高人哈哈，来一起回顾这场牛逼的操盘吧： 7 月 17 日凌晨，月之暗面发了 Kimi K3，2.8 万亿参数，Arena 前端代码排名第一，即将开源。然后 24 小时内发生了两件事，第一件，华尔街半导体股开盘重挫，纳斯达克跌了 1%，标普 500 跌了 1%，CNN 和彭博社的报道标题里，中国 AI 模型冲击美股是关键词。第二件，《投资界》报道说 Kimi 已通知投资者调整公司架构，筹备赴港 IPO，最快 6 个月内完成港股上市。别人的股价在跌，自己的股价准备开始。这两件事放在一起，是不是比 2.8 万亿参数精彩多了，一个中国开源模型的 Arena 排名，能直接变成纳斯达克 1% 的跌幅，不是因为 K3 全面超越了谁，它在综合智能指数上排第四，Fable 5 在 35 项评估里赢了 22 项，并不是新王者。那华尔街在怕什么呢？我觉得怕的不是这个模型本身，他们怕的其实是前沿能力 + 开放权重 + 中国公司这个组合，对闭源 AI 万亿美元资本支出的那个底层假设，突然给了一个反面例证。那个假设很简单：最先进的 AI 能力是稀缺的，稀缺就应该贵，贵就需要巨额资本支出，巨额资本支出会带来长期的定价权。 K3 在这个假设上钻了一个空子， Arena 前端人类盲测第一，输入 $3，输出 $15，Fable 5 的输出是 $50，权重 7 月 27 日开放，之后任何人可以自己部署、微调、塞进私有工作流。如果，注意是如果啊兄弟们，$15 的输出价格就能拿到人类盲测投票第一的前端 coding 能力，而且权重马上开源，那花几千亿美元训练闭源模型、然后收 $50 输出费用的商业模式，是在修一条收费高速公路，还是在一座即将免费的桥旁边建收费站。华尔街的反应不是说这个模型太强了，是担心这个定价让整个投资回报率的算术变得不好看了。这是第一层，第二层更有意思， Kimi 通知投资者调整架构，启动赴港 IPO，从短期不着急上市到筹备港股上市，不到一年。这个时间窗口的选择显然不是偶然， Arena 前端第一 + 华尔街震动 + CNN/彭博头版，这套组合给了 Moonshot 一个全球定价时刻，在它走向公开市场之前，让全世界的投资者都知道了它的名字，而且不是在中国 AI 追赶者的叙事里，是在能让纳斯达克跌 1% 的叙事里。 IPO 需要的是一个让承销商可以讲的故事，K3 在 24 小时内把这个故事递到了全球财经媒体的头版上。别人花几个亿做路演，Moonshot 用一次模型发布就做到了。以前 AI 模型发布的受众是开发者和从业者，现在它的受众包括华尔街交易员、半导体分析师和港股承销商。 AI 模型发布正在从技术事件变成宏观事件。这个转变一旦成立，以后每一家前沿 AI 公司的新模型发布，都不会只是开发者社区的节日，它会像上市公司的财报，不只是我们做到了什么，更是这个做到的事，让谁的假设失效了。 K3 不是第一个触发这个转变的模型，但它是第一个让发布即冲击这个范式变得如此清晰可见的。一个中国公司，把开源模型的 Arena 排名推到前端第一，然后让大洋彼岸的半导体股跌了 1%，再趁势启动自己的 IPO 筹备，感觉有点像在上演一场关于定价权的公开争夺🤔。。。。而争夺定价权最好的方式通常不是发论文，最好的方式就是让你的产品发布，直接变成别人股价的变量。

AYi

88,857 次观看 • 1 个月前

有个事我憋很久了，今天必须说一下。市面上那些标榜 AI 驱动交易的 Bot，我深度用过几款之后发现一个特离谱的现象：它们所谓的 AI 就是接了一个 GPT 或者 Claude 的 API，把 K 线数据原封不动丢进去，让一个从来没被训练过理解金融时间序列的通用模型给你输出买卖建议。说难听点，跟拿 ChatGPT 算命没什么区别。所以 AIX 的多模型路由方案，是我接触这个项目之后第一个真正觉得"方向对了"的设计。它同时接了 GPT、Claude、DeepSeek R1、Gemini 这些通用模型，也集成了 Kronos 这类专门为金融预测训练的专业模型。中间多了一层调度层，根据当前市场状态智能路由，震荡市用一套推理框架，单边趋势切另一套算法组合。这个设计的聪明之处在于它承认了一个很朴素的事实：没有一种模型能在所有行情里通吃。趋势跟随在单边市是神，进了震荡就是来回止损。反过来网格在震荡舒服，单边一来直接穿仓。通用大模型做策略意图理解很强但看 K 线的能力确实有限，专用金融模型在时序预测上更精准但没办法理解你用自然语言描述的策略逻辑。没有一个模型能同时搞定所有事。 AIX 干的事不是选一个最强的模型然后迷信它，而是让不同模型在不同环节轮班上岗，动态调权重。这个思路在传统量化里叫多因子动态权重，AIX 把它搬到了 LLM 和时序模型的协同上。我体验下来的感受是它不像那种一问一答的 Bot，更像有一个小团队在后台协作，你只需要给方向，它自己去协调谁干什么。这个架构如果跑通，抗单一模型失效的能力跟那些只接一个 API 的项目不在一个数量级。个人分享，非投资建议。

有个事我憋很久了，今天必须说一下。市面上那些标榜 AI 驱动交易的 Bot，我深度用过几款之后发现一个特离谱的现象：它们所谓的 AI 就是接了一个 GPT 或者 Claude 的 API，把 K 线数据原封不动丢进去，让一个从来没被训练过理解金融时间序列的通用模型给你输出买卖建议。说难听点，跟拿 ChatGPT 算命没什么区别。所以 AIX 的多模型路由方案，是我接触这个项目之后第一个真正觉得"方向对了"的设计。它同时接了 GPT、Claude、DeepSeek R1、Gemini 这些通用模型，也集成了 Kronos 这类专门为金融预测训练的专业模型。中间多了一层调度层，根据当前市场状态智能路由，震荡市用一套推理框架，单边趋势切另一套算法组合。这个设计的聪明之处在于它承认了一个很朴素的事实：没有一种模型能在所有行情里通吃。趋势跟随在单边市是神，进了震荡就是来回止损。反过来网格在震荡舒服，单边一来直接穿仓。通用大模型做策略意图理解很强但看 K 线的能力确实有限，专用金融模型在时序预测上更精准但没办法理解你用自然语言描述的策略逻辑。没有一个模型能同时搞定所有事。 AIX 干的事不是选一个最强的模型然后迷信它，而是让不同模型在不同环节轮班上岗，动态调权重。这个思路在传统量化里叫多因子动态权重，AIX 把它搬到了 LLM 和时序模型的协同上。我体验下来的感受是它不像那种一问一答的 Bot，更像有一个小团队在后台协作，你只需要给方向，它自己去协调谁干什么。这个架构如果跑通，抗单一模型失效的能力跟那些只接一个 API 的项目不在一个数量级。个人分享，非投资建议。

DeFi狙击手 | Ai🕊️

17,513 次观看 • 1 个月前