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最近大家都在刷那些惊艳的 Seedance AI 视频,但我今天想泼点冷水,分享一点翻车现场,也顺带给大家看看AI视频的局限性,看看怎么解决。 今天突发奇想,做了一个大厨做羊肉的视频,看看就知道,结果不如人意,各种出错,刀法不对,空间错位,场景错乱,超级无语😅 做了两遍,依然没有达到想要的效果,不过我发现了AI的几个弱点 1.对于复杂提示词容易过载,多动作节点,很容易发生动作逻辑混淆 2.比如多物体碰撞交互,细节容易出错 3.快速高能的场景不如慢柔连贯的动作体现的好 分享几个降低抽卡率的办法 1.不要总想着一镜到底,多拆几个分镜头 2.慢就是快,提示词多用“缓慢、连贯、稳定” 3.结合后期剪辑优化,有更多的操作空间,这也很能反应技术水平

36,006 次观看 • 3 个月前 •via X (Twitter)

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2017年我还在出租屋阳台抽烟的时候,比特币刚过1000美金 手里攒了几个币,说实话也不懂多深的逻辑,就是一点点买上来的 后来涨到3000,我卖了一部分,把家里的债清了 那一刻不是爽,是有点后怕——第一次意识到,这东西真能改变生活 但真正让我醒的,是2020年312那一波暴跌 一天腰斩,满屏爆仓 我提前几天把杠杆清掉了,反而在底下接了一点 年底回头看,那一小点仓位翻了好几倍 从那之后,我就不再折腾那些花里胡哨的东西了 我做的事很简单:涨多了卖一点,跌狠了买一点 听起来像废话,但大多数人就是做不到 涨了舍不得卖,跌了不敢买,刚好反着来 这些年我也总结出一套特别笨的打法,但很稳 基本只碰比特币和以太坊,再加一个自己真的研究过的,其他的不看 你一旦什么都看,心就乱了,操作一定变形 钱一定分开,永远有一部分是不动的,有一部分是拿来做节奏的 这样不管行情怎么走,你不会慌 还有两个我一直死守的点:赚到一定比例,必须把本金拿出来 连续亏了,就停手,不跟市场赌气 你别小看这几条,很多人不是不会分析,是根本管不住自己 我现在看盘也很简单,就看价格,其他一堆指标早关了 越复杂,越容易把自己绕进去 说到底,炒币不是比谁更聪明,是比谁更能守规矩 你能做到买得少、拿得住、该走就走,已经赢大多数人了 我这些年赚的钱,不是靠抓了多少机会,是因为没乱来 如果你现在还在频繁操作、越做越乱,其实不是你不行,是没人把这个简单的东西讲透 想明白的,自己慢慢做也可以 想少走几年弯路的,来找程哥聊聊,我把这套最简单但最能活下来的逻辑,给你讲清楚@带单程哥 #币圈

蓝狮链主

19,348 次观看 • 2 个月前

月入万刀的YouTube大佬把偷偷在用的AI剪辑工具告诉了我,我彻底跪了!​ ​ 除夕的时候,一个有几位月入万刀的YouTube大佬组成的小群在发红包。我不仅在里面蹭到了新年红包,还取了点真经“最近哪些AI赛道好做,有啥新鲜好用的工具分享不”😆。 其中有一位大佬分享了NemoVideo这款工具,我说这么巧,最近刷到好多人用这个。​ ​ 他说他两个业务要用到,第一个就是YouTube AI视频,他现在不差好的脚本,主要是追求效率,刚好这款工具把他最耗时间的剪辑(他一般一分钟的视频得剪一个小时左右,现在就十分钟)也给打通了。“只要ROI打正,随便弄”。​ ​ 第二个业务是YouTube带货,这个是新型的玩法,他之前没有过做这类视频的经验,但是用了Nemo,做一个电商带货类视频太简单了,“感觉我自己搞两个小时也搞不出来这种质量的,现在花几块钱就解决了”,他给我发了一个苦笑的表情🤣。​ ​ 我跟他说我不信能有这么厉害——之前我剪个三分钟视频要花几个小时,现在一段提示词就搞定了?😇所以,我亲自去体验了一下这个产品。 我先是做了一个在YouTube上面爆过几千万流量的偶像舞台视频,效果给我惊到了🥹,虽然seedance2.0本身就很强,但是这个剪辑Agent还给我生成了完美适配的字幕和额外的音效,我中间有两次不满意直接在右侧对话框用大白话对话就修改了(这比我之前满世界找素材下载再剪辑方便不要太多)。 我说好吧,YouTube算是过关了,那带货视频怎么说,所以我就做了个chanel的香水视频测试。先是随便找了个图片,然后输入“做一个高级感的营销视频,讲解一下这款Chanel香水,真人出镜(欧洲美女),顶级奢侈品广告,要有人声”。然后就给我弄了一个这个出来,震惊了我好久——我这种小白也能做?!​ ​ 而且Nemo还有一个灵感中心,直接在这里面找到长期投放广告的爆款视频是咋做的,一键应用风格,省略掉了找竞品拆竞品写脚本的步骤,对小白真的很友好。 此一役后,我感觉我做AI视频的唯一短板剪辑也被补上了,不得不感慨现在的AI工具真的发展得越来越快了,别人在偷偷用Nemo十倍提效的时候自己却在用老土办法手搓,巨大的信息差,巨大的效率差,巨大的利润差啊!!

逸尘

73,019 次观看 • 4 个月前

Seedance 2.0:普通人的导演梦,体验只要 1 块钱! 今天朋友圈和社群彻底被 Seedance 2.0 刷屏了~ 从影视飓风 Tim 凌晨发布的那个让人背后发凉的视频,到 B 站、小红书上各路大神的测评,这种跨圈层的共识性震惊,上一次见到可能还是 Gemini 3.0 刚出来的时候! 很多兄弟可能还不知道这是个啥? 简单说,它是字节跳动旗下 Seed 团队搞出的王炸级 AI 视频模型。 大家都在吹它的人物一致性,但我看完 Tim 的视频和各种样片,最大的感触其实是恐惧后的兴奋: 它不再只是生成素材,它在做“导演”和“剪辑”! 以前我们觉得 AI 视频假,是因为它不懂戏 但 Seedance 2.0 能理解分镜逻辑,懂镜头语言,甚至知道怎么卡点切画面 它正在填平那道原本属于专业剪辑师的神秘莫测护城河 意味着像我这样不懂专业剪辑、没学过视听语言的普通人,只要有好的创意和审美,就有机会做出电影级的内容! 别去官网傻等排队了,最快上手通道在这里: 我也是刚摸索出来的,直接用字节自家的 【即梦】 就能玩! 🔗 传送门: 下面是我的实测视频效果,真的很不错! 在这个 超级个体崛起 的时代 生产力的下放就是最大的红利 不要被焦虑裹挟,多学习多尝试 当技术不再是壁垒,你的想法就是唯一的上限! #seedance2 #AI视频 #Seedance

CandyDD

20,304 次观看 • 4 个月前

太牛了,海滩这么穿我能理解,滑雪场这么穿我直接 CPU 干烧。 这是图啥?图一个我命由我不由天气? 看迷糊了真的。 这一刻我终于明白了: 滑雪不是运动,是一种精神状态。 至于穿多少——取决于你对人生的理解有多开放。 近期最硬的山寨币非 $M 莫属 先看 $M 本身的价格状态。 这段时间整体行情其实不算好,但 M 的走势很明显不一样 价格一直在高位区间横着走,没有出现那种一泻千里的踩踏。 从K线图上看,放量拉升后并没有直接回到起点,而是反复换手、震荡消化,说明一个问题: 筹码在被接走,而不是被砸穿。 更关键的是,M 现在还没上线一线交易所的现货。 现货主要集中在二线平台,但已经先上了币安合约。 这个顺序本身就很有意思: 先给高风险玩家用合约定价,再慢慢铺现货流动性, 说明项目方并不急着一次性把故事讲完,更像是在控节奏。 在现在这个环境里, 市场已经不太买画饼 + 一次性拉满的账了, 反而更愿意给节奏清楚、预期分阶段释放的项目时间。 再说 M 背后的 MemeMax在做什么。 它不是又一个发币的平台,而是想把炒 meme这件事,做成一个长期能产生交易量的基础设施。 现在大多数 meme 项目,生命周期都很短: 拉一波、砸一波、换下一个。 MemeMax 明显是想解决这个问题。 核心点:meme 专用的高杠杆 Perp 交易。 大家都知道,meme 的波动有多夸张, 一天 100% 上下是常态。 MemeMax 直接顺着这个特性来, 提供最高 20x 到 100x 的 meme 合约。 重点不只是能开多, 而是终于能系统性地做空 meme了。 过去市场只有追涨,现在是涨跌都能赚钱, 这对交易量意味着什么,其实不需要多解释。 Hyperliquid 已经验证过这种模式能把量打到多夸张, MemeMax 做的是更垂直、更极端的版本。 MemeCore Intern | MemeMax⚡️ #KaitoYap #Yap

memory

32,389 次观看 • 6 个月前

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:

Adam也叫吉米

72,464 次观看 • 18 天前

【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

11,352 次观看 • 1 个月前