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朋友们 Medeo 这太绝了,以后是不是可以直接承包学校的课堂教学素材了!😍 我让 Medeo 根据长征这个历史事件,做一个以微缩模型的视频,每个镜头都由一个微缩模型构成。中间只调整过一次,就能得到如下效果👇 Medeo 链接跟省 credits 小妙招见评论👇

31,824 views • 8 months ago •via X (Twitter)

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视频创作有个“不可能三角”: 专业度、易用性、控制力 —— 你只能选两个。 💔 Premiere Pro:专业 + 控制,但要学几个月 💔 Veo:专业 + 易用,但生成什么全凭运气 💔 剪映:易用 + 控制,但功能太基础 半年前就用过 Medeo,那个时候已经挺惊艳了,经过这段时间的迭代,Medeo 如今已经能轻易用对话打破这个三角。 基本上科普,故事,影视,广告各种品类都能 hold 得住,甚至有时候你只有一个非常简单的想法,也可以跟他逐步碰撞出一个很棒的作品! 🎊🎊🎊 说个真事。 上个月想做个历史故事介绍视频,打开 Premiere Pro,看着密密麻麻的按钮就劝退了。 试了 Veo,生成 10 次有 9 次不是我想要的画面。 用剪映吧,找场景素材都够我吃一壶了。 花了 2 天,一支 1 分钟的视频还没做出来。 后来用 Medeo,从想法到成品只花了 30 分钟。 🎊🎊🎊 Medeo 做对了三件事: 1️⃣用对话代替操作 “生成一个科技风格的产品介绍,主角是个机器人” → AI 自动完成剪辑、配音、配乐 2️⃣角色一致性 同一个角色可以出现在不同场景,不会“换脸” 3️⃣智能资产匹配 说“赛博朋克城市”,AI 自动从百万素材库找最合适的 本质:把复杂度藏在 Agent 背后。 🎊🎊🎊 我录了个真实操作: 输入:“以长征为历史故事,做一个以微缩模型的视频,每个镜头都由一个微缩模型构成。” 90 秒后 → 成片。 角色、场景、转场、配音、BGM 全部自动生成。 如果用传统工具?至少 2 小时起步。 更牛的是多轮对话调整: 我:“每个片段场景速度需要跟旁白匹配” Medeo:“已调整” 我:“场景里面的小人需要动起来” Medeo:“已更新” 每次调整只需几十秒。 传统工具:找素材 → 导入 → 编辑 → 预览 → 导出(10 分钟起) 🎊🎊🎊 做一支 1 分钟视频的时间对比: • Premiere Pro:2-4 小时(学习成本高,操作繁琐) • Veo:30 分钟(反复生成,碰运气) • 剪映:1 小时(手动找素材,拼接繁琐) • Medeo:10 分钟(对话生成,微调即可) 时间节省 75% 以上,质量不打折。 更关键的是:你不需要学习任何软件,会聊天就会做视频。 🎊🎊🎊 Medeo 特别适合: 💡内容创作者 - 快速产出系列短视频,角色一致性是刚需 💡产品经理/运营 - 产品介绍视频、活动宣传片 💡教育工作者 - 知识科普动画、课程配套视频 💡个人 IP - 个人品牌故事、Vlog 快速剪辑 共同点:需要高频产出,但不想学复杂软件。 🎊🎊🎊 如果你也受够了复杂的视频软件,试试 Medeo。 我的使用体验: ✅ 学习成本:接近 0 ✅ 上手时间:5 分钟 ✅ 效率提升:10 倍 会对话就会做视频,这才是 AI 该有的样子。 你想用 Medeo 做什么视频?评论区见👇

MapleShaw

15,686 views • 8 months ago

千万别拿我和张雪峰这个大傻逼作对比。 网友:我想学AI相关的专业,我对AI很感兴趣,请问我应该选计算机还是数学? 我:你一定要选计算机,先把python和数据结构基础打好, 然后从deep learning这门课开始学,可以在家配置一个nvidia GPU的笔记本或者台式机,或者用google colab,先从最简单的 CNN 开始训练,找一个dataset,自己安装好pytorch和cuda、cudnn,抄一个经典CNN model,训练你的第一个神经网络, 然后可以学习transformer,学习encoder only的BERT,学习decoder only的GPT模型,从minGPT开始,训练你的最小版本的GPT模型, 如果你对训练模型感兴趣,可以读个PhD,如果你的inference感兴趣,可以多花点时间看cuda,简单学习一下nvidia tensor core architecture,可以了解GPT后续的模型的架构, 如果你对inference感兴趣,你也可以直接看vllm的架构,读里面的代码,理解vllm是如何load一个用pytorch训练好的LLM模型, 如果你对AI Agent感兴趣,可以从ReAct Agent开始看,然后看SWE Agent,知道一个Agent是如何抽象出来的,如何调用function call,如何自己做reasoning,如何把一个软件开发的任务用agentical的方式拆分和执行的, 然后你可以看codex的架构,看看codex是如何设计memory、auto compact、multi agent、background task这些现代coding Agent功能的。 张雪峰(下面视频中可以找到原话): 孩子,你一定要学数学,数学学好了可以转互联网、AI、科技、半导体、金融所有专业,数学是一切专业之母,所有专业的老祖宗! 孩子,deepseek就是一群纯数学博士造出来的,这些人天天研究数学,就把deepseek造出来了! 孩子,AI本质就是数学建模,就是一个个自变量,你只有研究数学,一直读到数学博士,才能把这些数学建模研究明白,计算机毕业生是永远研究不明白AI的! 我的结论是,鼓吹“数学万能论”、“数学是一切专业的老祖宗”、“只有数学博士才能研究AI”的张雪峰和他们的粉丝,都是彻彻底底的大傻逼。

lidang 立党 (劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人)

269,526 views • 5 months ago