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我刚才试了Google Flow最新的智能体模式，一次生成了14张分镜，而且主角居然没长歪。 以前做分镜，我得一张一张抽卡，稍微换个角度人物脸就变了，后期还得单独放大，累得想摔键盘。这次我直接进Agent模式，丢了一张红衣女剑客的参考图，把写好的14段镜头描述贴进去。 它跑完直接甩出一个高清大图列表。每张图的景别都对了，从特写到全景，人物和衣服细节死死咬住参考图。不用我再一张张去对齐风格，直接就能拿去排片。 你们做分镜脚本，是习惯手绘草图，还是直接让AI批量跑图？

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Vincent

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受邀参与了一个海外设计 Agents 产品 lovart ai 的测试 试了一下这也太 tm 牛皮了！ 我只说了 50 个字的需求，直接给我生成了模特 ID 图片、11 个视频分镜图片，每个分镜的拍摄指导和分镜视频。 最后直接自动剪辑成了完整的视频！ 下面是一些详细的介绍：
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😲 太牛了，AI生图终于能修改了。 一个 6B 的国产开源图片模型，一出来就登顶 AA UI/UX Design 开源第一。 我本来以为，Ming-Image-0.1 也就是又一个更会画海报的模型。 结果测试后发现它生成完以后，真的能改。 人物是人物，标题是标题，贴纸是贴纸，背景是背景。 不是生成一张 PNG 然后跑路。 🔥 它可以把一张设计稿，拆成一层一层带语义的完整 RGBA Layer，继续往后改。 我直接拿一张 4090 48G跑了一轮。 下面说说，这东西到底牛逼在哪👇
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兄弟们，今天给大家最全的一期把GPT Image 2真正玩明白教程。 做图不是丢一句“帮我做张图”，然后反复抽卡。 第一步，把参考图上传。 第二步，写清楚用途、尺寸、主体、文字、背景和画面风格。 第三步，也是最关键的：告诉它哪些必须保留，哪些可以修改。 想改哪里，直接在同一个对话里继续说，不要每次重新开窗口。 人物海报、直播截图、产品图、角色设定、中文信息图，我在视频里全部做了一遍。 我自己反复改了好几版，就是为了让你们一看就懂、一做就会。 零基础AI做图小白的兄弟，一学就会！ 我表弟都用它做图月入上万了！
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火山哥🕊️

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做内容运营，生图生视频，你现在还在跑好几个工具吗？ 被朋友拉去做瑜伽图，搭了无数工作流 GPT Image 2 出来后，发现全废了 得重新规划一套，但这几天身体不舒服，没心思搞 随手把提示词扔进 flowith 试了一下 以为偷懒的结果会很烂，但实际上这个是我最近用的最好的生图agent之一。 它直接出了 12 个瑜伽动作分镜，动作清晰，描述完整 分镜图和人物图来生成出首末两张图片，用视频模式可灵模型，简单的演示视频，一条链路打通，全在一个工具里面 Agent 模式还能联网，生成下周海报日历，日期星期都是对的，普通的生图模型记忆估计2025年 这条链路怎么跑起来，看我下面细细说来👇
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铁锤人

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说个我做了大半年AI 漫剧踩过的坑： AI短剧拍多人戏，最容易崩的根本不是画质，是一换机位人物就全乱了。 你想啊，上一秒三个人好好坐在茶桌前，左边右边都对得上，镜头一切过肩，好家伙，位置、视线、桌子、背景，模型跟失忆了一样，全部重新脑补一遍。 试了好多次才想明白，问题不是提示词写得不够华丽，是根本没给AI一个“稳定的空间”去理解。 这次用的是LibTV的3D导演台，流程大概是这样：先画一张多人站位图，角色、桌子、背景的相对位置先定死；把这张图丢进3D导演台，变成一个能转能换机位的空间蓝图；在这个空间里随便切全景、近景、过肩、俯拍、低角度，怎么切都不乱；最后把这些机位截图转成真实古风剧照，再从剧照生成视频。 说白了核心就一句话：别让模型每次都从一句话里“凭空想象”场景，先把空间关系锁死，剩下的画面质感、表演、运镜交给模型就行。 这样人物不会飘，桌子不会跑偏，镜头切换是真的像有导演在调度，而不是一张张抽卡拼出来的。 我感觉这才是AI短剧从“好看的一张图”往“能讲故事”迈出的关键一步。 7月8号周三晚上8点，我会开一场直播，把整套流程从头到尾拆给你们看。想进群的加微信ponyoassist。
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波妞PONYO

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wen3.0真的屌爆了啊啊啊，本以为上次的 Seedance 2.5 已经够顶了，没想到 Edimakor Taiwan 刚上的 Wan 3.0 直接开大！🤯 🔗 这次换了「图转影片」玩法，直接喂了一张参考图进去。最夸张的是，提示词直接开放到了 2 万字限制 📝这哪是写 Prompt，简直是可以直接塞微电影剧本了（下次尝试下）😂 靠着图生视频 + 几千字的细节描述，依然是一键直出 30 秒电影级连贯画面，动作自然度直接让朋友圈以假乱真程度再上一层楼。 这迭代速度只能说：夯上加夯！🔥 想开盒 Wan 3.0 逆天效果的直接去跑跑看👇
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梦老湿 Dream AI

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【狗剩的ai制作日常探索】，这支一分钟女鬼弹奏《abracadabra》的片子，从图到视频，一次抽卡都没有。依然是CLaude +hyperframes方案，hyperframes能很好地安排CLaude怎么做，就算你提示词写得逻辑混乱也能帮你理清楚. 没用视频生成模型，没开 Blender。上次分享有人会问我给多少图喂给ai，这不是一个很确定的数量，每次根据你镜头的多少要做不同的图，我把我做这个片子的图片放在下面留言区了，我只给了 Claude 8 张图.生成时间大概一个半小时。这个片子主要测试了claude，midi编曲能力，女鬼所有的钢琴键位都是对的，音乐风格也是我要的中式电子音乐风格
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抽个猫卡 找找灵感！（附教程&提示词 🔥 用 AI 让你的 X 头像"活过来"： 3 张图 + 2 段视频的做法 ① 准备素材 截一张自己的 X 主页（作背景），再准备一张头像原图（作角色）。两张图分工要在提示词里说死：主页只管布局，头像只管长相。这样模型不会把两张图里的头像细节混在一起。 ② 先定身高，别急着出视频 角色比例是最容易翻车的地方——头像是大头近景，模型会直接外推成 Q 版小矮人。省钱的办法是先用图片模型生成一张 A/B/C/D 四个头身比并排站的对照图，挑一个，再单独出一张站姿图。这张站姿图会成为视频的第三张参考图。 ③ 尺寸和比例分开锁 教训：光说"高挑""一米八"没用，模型不认。真正有效的是相对参照——比如"6.5 头身""站直后占画面高度 1/2 以上""约为头像圆框直径的 4 倍"。而且要明确：站姿参考图只决定比例，不决定大小，大小用画面占比单独说。 ④ 写分镜式提示词 按时间段写（0–1.2 秒、1.2–2.8 秒……），每段只写一到两个动作，动词要具体：翻出、敲、甩开、接住、装上、按下、书写。想让画面有"人设"，就让道具从简介里的关键词长出来——我这里是 AI、DIY、播客三个模块。 ⑤ 必须出现的文字单独强调 要写在画面里的字（我用的是 Build in public. / Become more yourself.）单独一段，写"必须准确显示为""禁止拼写变化""每个字母从笔尖连续写出"，再加一句"除此之外不生成任何新的可读文字"。 ⑥ 结尾留一堆"不要" 相机不动、页面不改、只有一个角色、道具数量固定、不真人化、不 3D、不加 Logo、无字幕。负面清单越具体越稳。 ⑦ 做续集：用上一段的最后一帧 把第一段视频的最后一帧截下来，当作第二段的 @图1，提示词里写"第一帧必须与 @图1 完全一致"，就能无缝接上。想加宠物，直接喂真猫照片，但要求"转绘成与主角一致的插画风，禁止照片质感"。想让角色开口叫名字，写清楚说哪几个字、什么语气、几秒处，并注明不要生成字幕。 参数参考：Seedance 2.5，9:16 竖屏，720p，含音效。第一段 15 秒约 4k 积分，续集 4 秒约 1k。 整个过程我迭代了 3 次视频 + 3 张图，最贵的不是生成，是没先用图片把比例定下来、没有提前生成效果图预览。
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GPT- image 2 ➕Nano banana 📷 实现出图自由，谷歌 flow 新增的 Agent 智能体还有智能指令实现了一次性生成十几张图片甚至视频，大大提高了生成效率，再也不用就是生成九宫格分镜，然后再一格一格去提取图片了！ 使用方法也很简单。点击 Agent 按钮上传在 GPT image 生成好的图片。然后选智能指令，把智能指令添加进去就可以实现批量出图。 智能指令如下👇
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GPT- image 2 ➕Nano banana 📷 实现出图自由，谷歌 flow 新增的 Agent 智能体还有智能指令实现了一次性生成十几张图片甚至视频，大大提高了生成效率，再也不用就是生成九宫格分镜，然后再一格一格去提取图片了！ 使用方法也很简单。点击 Agent 按钮上传在 GPT image 生成好的图片。然后选智能指令，把智能指令添加进去就可以实现批量出图。 智能指令如下👇

John

45,735 Aufrufe • vor 5 Monaten

我只给 Ling-3.0-flash-VL 一张 AI 眼镜产品图。 它回了我一份十一部分的营销策划：卖点、人群、口号、Campaign、渠道、预算和 KPI 都齐了。 图很简单：极简黑框，镜片前浮着时间、温度和实时数据。我让它从这张图判断，产品该怎么卖。 最先抓住我的是这句话： “外观去智能化，功能智能化。” 这个判断挺准。很多 AI 眼镜的问题，是用户一眼就能看出它在努力证明自己很智能：镜架厚、极客感重、日常穿搭很难接住。 图里的产品恰好相反，外观像普通眼镜，HUD 信息却直接出现在视线里。Ling 顺着这个反差，把传播主线提炼成“看不出是智能眼镜的智能眼镜” 接下来，它没有停在一句 slogan。 它继续拆出了颜值、功能、佩戴体验和设备生态四组卖点；按科技玩家、商务人士、时尚人群、户外用户和学生划分受众；又补上品牌口号、六个月营销节奏、渠道矩阵、KOL 分层、城市灯光秀和盲测挑战。 从一张图走到一份完整营销骨架，这才是这次测试让我惊讶的部分。 Ling 读到的不只是镜框和数字，还会追问：用户为什么愿意戴出门？哪种反差容易被记住？这张图放进发布会、短视频和线下体验时，分别应该讲什么？对做产品、品牌或内容的人来说，它已经很像一个能一起开选题会的视觉策划搭档。 当然，这份方案不能直接拿去投放。钛合金、40g、全天续航、心率监测、首月 GMV 和曝光目标，都不是一张产品图可以证明的事实。这些内容应该放回产品团队逐项核对，不能因为方案写得完整，就默认产品真的具备。 但我依然觉得这次结果很有价值。 过去我们给 AI 看产品图，多半只让它识别物体、提取文字。 Ling-3.0-flash-VL 往前多走了一步：它能把视觉特征翻译成定位、受众、场景和传播动作，先搭出一份可以继续讨论、删改和验证的初稿。 如果你手上也有产品图，可以试着别问“图里有什么”。直接问它：这个产品最值得被记住的冲突是什么？ 你可能会得到一个比图片描述更有用的答案 感兴趣的都可以去试一试：
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我只给 Ling-3.0-flash-VL 一张 AI 眼镜产品图。 它回了我一份十一部分的营销策划：卖点、人群、口号、Campaign、渠道、预算和 KPI 都齐了。 图很简单：极简黑框，镜片前浮着时间、温度和实时数据。我让它从这张图判断，产品该怎么卖。 最先抓住我的是这句话： “外观去智能化，功能智能化。” 这个判断挺准。很多 AI 眼镜的问题，是用户一眼就能看出它在努力证明自己很智能：镜架厚、极客感重、日常穿搭很难接住。 图里的产品恰好相反，外观像普通眼镜，HUD 信息却直接出现在视线里。Ling 顺着这个反差，把传播主线提炼成“看不出是智能眼镜的智能眼镜” 接下来，它没有停在一句 slogan。 它继续拆出了颜值、功能、佩戴体验和设备生态四组卖点；按科技玩家、商务人士、时尚人群、户外用户和学生划分受众；又补上品牌口号、六个月营销节奏、渠道矩阵、KOL 分层、城市灯光秀和盲测挑战。 从一张图走到一份完整营销骨架，这才是这次测试让我惊讶的部分。 Ling 读到的不只是镜框和数字，还会追问：用户为什么愿意戴出门？哪种反差容易被记住？这张图放进发布会、短视频和线下体验时，分别应该讲什么？对做产品、品牌或内容的人来说，它已经很像一个能一起开选题会的视觉策划搭档。 当然，这份方案不能直接拿去投放。钛合金、40g、全天续航、心率监测、首月 GMV 和曝光目标，都不是一张产品图可以证明的事实。这些内容应该放回产品团队逐项核对，不能因为方案写得完整，就默认产品真的具备。 但我依然觉得这次结果很有价值。 过去我们给 AI 看产品图，多半只让它识别物体、提取文字。 Ling-3.0-flash-VL 往前多走了一步：它能把视觉特征翻译成定位、受众、场景和传播动作，先搭出一份可以继续讨论、删改和验证的初稿。 如果你手上也有产品图，可以试着别问“图里有什么”。直接问它：这个产品最值得被记住的冲突是什么？ 你可能会得到一个比图片描述更有用的答案 感兴趣的都可以去试一试：

SakuAI

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