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《少妇白洁》AI电影开发日志 #034 今天测试了几个新的工作流。 最大的感受是: AI角色的表现力变化真的太快了。 以前很多想做的镜头做不到,现在开始慢慢接近。 顺便让白洁老师试了一下新的动态效果。 感觉以后AI电影的制作方式,可能真的会不断变化。 #少妇白洁 #AI电影 #导演日志

28,632 次观看 • 6 天前 •via X (Twitter)

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传统行业从业者如何看待AI。 AI的核心商业逻辑是以更便捷的方式取代生产力。 币圈的中文CT似乎对AI在炫技,不跟是各类的skill训练还是利用AI去交易也好,仿佛把AI当做了一个很厉害的灵宠。 但是靠AI交易真的赚的到钱吗? 无非是问问ai所谓的瓜是真的吗,让ai做个报纸是应用最多的。 鄙人从13年开始做跨境电商,从数字人时期就开始接触跨境电商。 对于一个简单的衣服品类的投放: 一个漂亮妹妹当模特 摄影师 月修图800张的美工。 当我换了AI: 一个漂亮妹妹当模特 然后AI就可以把她的裤子变成超短裙。 作为以流水为生命的跨境电商,我不可能在互联网公司早期一样,让公司员工反复阅读《21天学会C++》去提高业务能力。 对于新工具的测试,我们可能买了世面上所有的AI,然后告诉他把裤子P成裙子,然后选择一个最符合投放审美的banner就好。 2天的时间,我们选择了gemini,然后一直到现在没换过。 对于AI产品的经济和收益而言,他的用户,愿意花钱买单的不是各类专业的程序员,不是让灵宠进化的极客,而是希望有很多照骗的漂亮妹妹,和需要工具替代改变效益的公司。 或许世面上的所有的里层LLM模型是一样的,或许其他的稍加训练也可以相同,但是谁会去管他的底层呢?告诉她换裙子,然后选择好看的裙子就好。 xBubble的主要创新是使用专用SOP提升效果,使得很少的提示词也能交付稳定高质量结果,这和命中我的需求。 我不需要测试什么样子的AI更适合我的行业,需要很少的提示词就能与期待的结果大差不差。 你试过Bubble Pilot就知道,我只是让他换成裙子,很多模型生产的图片就像宾馆门口的小卡片。 如果我想变得更完美,我可以用Bubble Engine使用 AI 编程 Agent 生成解决方案变体,构建测试框架,组合候选模型与工具,对比任务样例与质量标准评估输出。 如果Bubble Pilot是简单的完成,Bubble Engine就是完美。 我张姐 Ella Zhang 在space里面提到: 今年重点关注方向是基于 AI Agent 的意图驱动决策机制 dappos基本就是完美切合这个方面,也被yzilabs投了。 其实AI在电商中的应用,在我的工作中的应用只是很小的一个点。 AI带来更多是X可能,特别是与加密天然的无需许可且可信的支付体系结合。 这不仅仅是张姐喜欢,项目又是AI的,更多的是AI的x可能叙事市场在web2行业,结合在加密,落地在web2+web3。 我想着也是xBubble已经被很多web2采用有一定真实业务场景的因素。

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之前用 Seedance 2 做了个做酸菜鱼的视频, 生成到第10秒的时候,美女的手直接伸进滚烫的锅里搅拌。AI完全不知道那样会烫。 当时觉得好笑,后来越想越觉得,这不只是 bug这么简单,现在的 AI 根本还没到理解物理世界怎么运转这一层。 这半年做了太多AI视频了,每次满心欢喜等它生成,结果经常是人物动作接不上、物体空间瞬移、手还没碰到东西物体就动了,各种幻觉 bug,真的挺折磨。 最近看到黄碧薇教授 Biwei Huang 的 Aether AI 官宣融资,认真看了一下方向,感觉它解释了很多视觉 AI 里反复出现的问题。 Aether AI 做的是因果世界模型。这个词听起来很学术,但放到视频生成里其实很好理解。 今天的视频模型,Sora、即梦、Veo,已经能生成非常真实的画面。杯子掉落、水洒出来、机械臂抓取,看起来越来越像真的。但它们很多时候是在根据海量视频经验预测下一帧,类似画面后面通常会发生什么,就生成什么。 所以桌子高了 2cm,机械臂就可能失效。明明伸过去的角度看起来对,杯子却自己飞起来了。画质够了,数据也不少,但模型没有真正理解这个动作为什么会带来这个结果。 Aether AI想做的,就是让 AI 学到变量之间的底层规律,比如桌子高度变了会带来什么影响,物体受力之后会怎么运动,一个动作会导致什么后果。 这类东西学进去,模型才能在没见过的场景里稳定推演、举一反三。对视频生成、机器人、自动驾驶、3D 世界模拟都会很关键。 视觉 AI 下一阶段的方向,可能就是从生成看起来合理的画面,走向理解画面为什么会这样变化。 黄教授 Biwei Huang 做因果AI 超过 12 年,这次 Aether AI 融资,我觉得是一个值得关注的信号:因果世界模型正在从学术前沿走向产业。 想了解的可以戳一下官网看看:

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