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🔥本週新片上架~直男體育生Hank吹控第一回!(無碼雙機片長10分33秒) 👉🏻 🇹🇼現役體育生Hank首次嘗試拍攝被男生吹控的影片.又粗又大又直的大屌,果然敏感一吹就射出濃濃的精液! Taiwan_Straight_Athletes #中國盜版去吃屎 #體育生 #無套 #吹打 #射精 #肌肉 #健美 #選手 #健身教練 #straight #athlete #suck #fuck #raw #cum #muscle #personaltrainer

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當流氓開始說教,比她耍流氓更令人作嘔 「視頻:谷愛凌,你一個拿著中國護照,或者說你根本不敢公開承認你有沒有退掉美國籍的人,代表著一個沒有言論自由、把異見人士關進監獄的極權國家,居然跑來教訓美國人怎麼行使言論自由? 更有意思的是,她這套「不要把政治帶入體育」的說辭。這話聽著是不是特別耳熟?沒錯,這正是中共最擅長的洗腦話術:「體育無國界」、「不要讓政治干擾體育」。但事實上呢?中共才是這個世界上最喜歡把體育政治化的政權,而且是極致的「雙標」。 江峰我在這兒得給谷大小姐上堂課。在中共眼裡,體育從來不是體育,那是黨的臉面,是維穩的工具。 你谷愛凌既然這麼懂「體育精神」,那你怎麼解釋郝海東?那可是中國曾經的「亞洲第一前鋒」,中國足球的傳奇人物。就因為他發表了反對中共獨裁的政治言論,宣讀了「新中國聯邦」的宣言,一夜之間,他在中國互聯網上被徹底「蒸發」。所有的進球紀錄被抹去,歷史視頻被下架,連名字都成了無法搜索的敏感詞。請問,當中共把一個體育英雄從歷史中抹殺的時候,「體育精神」去哪兒了? 再看看彭帥,網球大滿貫雙打冠軍,曾經的中國驕傲。就因為她在微博上揭露了中共高官張高麗的性醜聞,立刻被全網封殺,人間蒸發,連個人身自由都沒有,那時候,你谷愛凌怎麼不站出來談談「體育精神」?怎麼不談談「保護女性運動員」? 還有NBA,當年就因為火箭隊經理莫雷發了一條支持香港自由的推特,中共直接停播NBA賽事,逼著億萬中國球迷沒球看。這時候,他們怎麼不說「政治歸政治,體育歸體育」了?」

江峰

13,776 views • 4 months ago

從2011年,張廖萬堅就成功整併縣市合併後的臺中市體育總會棒球委員會,那時離潘傑楷參演《KANO法》還有好幾年;他也一直在深耕基層的棒球運動,講到台中西苑,沒有人不知道張廖萬堅。 2017年因為經典賽受訪,他就堅持「高強度的賽事,體育署應該要強勢介入,借鏡日本模式,來降低中職和棒協長久的不和」 這一次體育署挹注4100萬經費,賽前張廖次長又以教育部身分致贈加菜金;中職組訓這一次加入大量運科元素,納入運動營養、運動心理等。這次代表隊陣中也有一名運動心理師彭涵妮,對多明尼加開轟的「小可愛」江坤宇提到,自己和運動心理師聊了非常多事情,能敲出全壘打也特別感謝她。 「讓訓練正常」的成效逐漸顯現,只是沒人想得到差別這麼大。 其實從2020、2022的國際賽事,也可以逐漸看到體育署做出成果,這不是「贏球加碼、回國熊抱」就可以催生出來的。 台灣的運動領域,除了數千年前就來到島上的各部落勇士,還有後來來到台灣的漢人們,一同發光發熱的世界。對台灣的戰士們來說,提供他們所需要的東西(而不是出國了發現沒有帶杆子),他們能自己取得屬於他們的榮耀。 台灣不是這幾年才有好選手,而是一直都有。 以前的體育,是被那些愛講「體育歸體育、政治歸政治」然後亂投票的那些人毀掉的。

杜承哲

24,484 views • 1 year ago

#台版N號房 創意私房的受害者: 有一陣子,我每晚都能在這些群組中看到自己的影片正在被釋出,或即將被釋出 痛苦的蒐證過程中,總共儲存了2T到3T的非法外流內容,除了看到自己的影片外,最怵目驚心的,就是看到 #未成年人的性愛影片及照片 我現在還可以回想起來,三、四歲的女童的私密處被男性的生殖器放入,或是嘴巴含著男性的生殖器,又或是臉蛋被精液玷污,各種不堪入目的畫面 沒想到除了成年女性的偷拍或惡意外流的影片,#居然還有群體是以兒童為樂,當時的噁心感直到現在心有餘悸 身為受害者,傷害已經在我身上造成了,我已經接受我的人生發生了這樣的一件事,雖然已經接受,但要認識新的人事物,難免有陰影 身為受害者,#外流是抹滅不了的瘡疤,但成年人的我們可以有知覺的去尋求輔導或是心理諮商幫助,我們熬過那一段痛苦的時光,未成年少女呢? #她們是否從此對於男性有揮之不去的陰影 #是否在兩性關係中有跨不去的障礙 #甚至憎恨幼時的無知而否定自己的一切 這些我無從知曉,如果可以,我希望可以撫摸她們的傷疤,告訴她們「姐姐在….別怕」 如果可以,也希望她們在求助的過程中,身邊的至親可以相信她們,跟她們說「媽媽(爸爸)保護妳」 我希望我們的加油跟溫柔是留給那些受傷的孩童,#譴責加害者是我們一起要做的事 ==================== 鏡新聞獨家揭台版N號房的專題報導,記者完整採訪「創意私房」的受害者 希望大家可以分享給到目前為止,對於偷拍無感、或是對黃子佼還抱以同情的人 偷拍影片外流,對受害者的傷害就像一生被禁錮在牢籠中 完整影片🔗
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#台版N號房 創意私房的受害者: 有一陣子,我每晚都能在這些群組中看到自己的影片正在被釋出,或即將被釋出 痛苦的蒐證過程中,總共儲存了2T到3T的非法外流內容,除了看到自己的影片外,最怵目驚心的,就是看到 #未成年人的性愛影片及照片 我現在還可以回想起來,三、四歲的女童的私密處被男性的生殖器放入,或是嘴巴含著男性的生殖器,又或是臉蛋被精液玷污,各種不堪入目的畫面 沒想到除了成年女性的偷拍或惡意外流的影片,#居然還有群體是以兒童為樂,當時的噁心感直到現在心有餘悸 身為受害者,傷害已經在我身上造成了,我已經接受我的人生發生了這樣的一件事,雖然已經接受,但要認識新的人事物,難免有陰影 身為受害者,#外流是抹滅不了的瘡疤,但成年人的我們可以有知覺的去尋求輔導或是心理諮商幫助,我們熬過那一段痛苦的時光,未成年少女呢? #她們是否從此對於男性有揮之不去的陰影 #是否在兩性關係中有跨不去的障礙 #甚至憎恨幼時的無知而否定自己的一切 這些我無從知曉,如果可以,我希望可以撫摸她們的傷疤,告訴她們「姐姐在….別怕」 如果可以,也希望她們在求助的過程中,身邊的至親可以相信她們,跟她們說「媽媽(爸爸)保護妳」 我希望我們的加油跟溫柔是留給那些受傷的孩童,#譴責加害者是我們一起要做的事 ==================== 鏡新聞獨家揭台版N號房的專題報導,記者完整採訪「創意私房」的受害者 希望大家可以分享給到目前為止,對於偷拍無感、或是對黃子佼還抱以同情的人 偷拍影片外流,對受害者的傷害就像一生被禁錮在牢籠中 完整影片🔗

𝓣𝓸𝓪𝓷𝓷𝓮 ღˇ◡ˇ)

241,939 views • 2 years ago

#草屯全糖 #曹家軍 #音音 #預約資訊在留言區 預約請找 曹家軍 / 情報分享:曹家軍音音 年齡:19!!!超級年輕 顏值:95 身材:90 服務:90 - - 幸好上次連約兩天比欣 不然文章一出馬上又被搶完 今天分享另外一位 超級年輕的美少女 (今天最後一天的樣子XDD) 打開門進去 哇賽真的可以感覺到那青春的氣息 而且也超級漂亮!!!身材也很頂 完全就跟照片和影片一模一樣! 真的就是你在馬路上回頭率會是100%的正妹 簡單聊天一下 就被牽去一起洗澡了 洗澡過程仔細又有點生澀帶一點粗魯(?) 還一直用她不知道幾種語言的腔調跟我溝通 笑死 洗完澡擦完身體 妹妹把床鋪好後讓我躺上去 享受她的溫柔 她非常的熱情活潑 過程中會一直叫老公、老闆、哥哥等詞語 三不五時穿插一些日語跟韓語還有英語 到底都誰教的!!! 但必須說音音的身材真的超頂 光滑且前凸後翹唯一可惜的就是KG奶 雖然有E+左右,還是偏微硬手感不好 在傳教士的時候 被壓在身下的表情在我一下又一下的衝刺中 盡顯迷離又勾人 感覺有點不耐X但她又強忍著 讓我又更想好好欺負她 把腿抬到肩膀 雙手抓住她的手臂拉到我腰間 那體位真的可以頂很深 而且也會讓妹妹受不了超讚 最後她真的受不了 請我快點射我只好扶著她的腰 讓她雙腿夾著我 全力發起進攻 不愧是青春的肉體 很緊很會夾!! 最後發射瞬間又整個把我抱住 愛了😍戀愛感瞬間拉滿 / / 隊長回沖:200% 顏質控推爛!不介意KG可以約 身材很好 好牌一張 阿但她今天最後一天可以約XDDD 我這樣會不會被打哈哈哈 / 最後,無論有何樣的體驗,請大家尊重美容師的意願 我有的你不一定有 我沒有的你肯能會有 都靠當下的氣氛與美容師的互動 「也請勿拿文章直接跟美容師凹福利拜託各位」 #救火隊長 #救火急救站 #台中 #半套 #全套 #按摩舒壓 #台中定點 #定點 #全台定點 #高雄定點 #臺北定點 #台中全套 #草屯全套 #點三 #實約心得 #曹家軍
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救火急救站

33,665 views • 1 year ago

男生在愛愛射完就秒睡?不是他不愛你,是大腦在強制關機。 終於在今天看到了有小視頻來道出這知識的學習機會,而且還是漂釀的中醫師解析的。 先看看黛比中醫師說的,然後我再補充科學角度,關於影片中有提到的。 🎯首先「泌乳素」才是秒睡主兇 高潮後大腦大量釋放泌乳素 → 強力抑制多巴胺,直接傳送該睡了的指令。 這也是為什麼男生性交高潮後特別想睡(泌乳素上升幅度比 DIY 多 4 倍) 而「催產素」則負責增加親密感、安全感、放鬆心情,幫忙把人推進深度休息。 🎯神經大轉換 男生高潮那幾秒爆發力很強,交感神經瞬間切到副交感神經,也就是休息模式,再加上體力、心跳、肌肉都耗很大,促使大腦直接進入節能關機。 所以睡得沉,反而代表當下極度放鬆+信任你,這點黛比有提到。 🎯演化上的小秘密 完成傳宗接代任務後,男生身體強制休息來快速恢復體力。 此時女生荷爾蒙曲線不同,差別在於泌乳素上升較緩、催產素更偏向想親密交流,所以常變成「男生睡了,女生想聊」的經典畫面。 總之:男生秒睡 ≠ 不愛妳 反而可能是女生太會了,讓他太滿足、太安心了~ 建議女生可以幫他蓋被子,然後自己去滑手機或喝杯熱可可,也很不錯😂😂💤❤️ #愛愛後秒睡 #荷爾蒙小知識 #親密關係 #女生必懂 #性知識

Weigiston.L🐻🔶BNB | MemeMax⚡️ ∞ KIN

19,710 views • 3 months ago

巴基斯坦國防部長最近在節目上被主持人問到:「你們不是說擊落了五架印度戰機?證據呢?」 結果他居然很理直氣壯地回答:「社群媒體上都有啊,你去看看就知道。」 哇,真是太有創意了。現在打仗不用拿雷達圖、不用飛機殘骸、不用軍事紀錄,也不用聯合國報告,直接貼個網路影片就當戰果。那以後是不是也可以拿 TikTok 當作外交公文,或用 meme 來簽停戰協議? 一場軍事衝突最基本的,就該有證據、有畫面、有第三方佐證。 你要說擊落五架戰機,拜託,至少弄個飛機碎片出來擺擺,還是說你們擊落的是印度航模?結果講了半天,連張能看的衛星圖都拿不出來,就一直鬼打牆地說:「大家都在網路上看到啦!」這不就跟我們常看到那種「我朋友的表哥的同事」說的一樣扯? 說穿了,這根本不是在打仗,是在打內宣。給自家人看的啦,讓支持者嗨一下,順便灌一波民族主義。 但你要說服國際社會?別鬧了,現在連你們自己國內的理性觀眾都看不下去了。 最可怕的是,當一個國家的國防部長,講出來的話跟假消息差不多,這代表的不只是資訊管控失敗,是整個體制信任感的崩潰。 說白了,你不是網軍小編,你是國防部長,不是來留言區丟爛梗圖的。 而這兩天一段影片顯示,被擊落的飛機是巴基斯坦跟中國買的殲7飛機。這才是讓巴基斯坦最尷尬的。

MR.486

18,027 views • 1 year ago

這是我第一次聽到 Jim Fan 的演講,非常幽默有趣,然後我覺得有生之年大概買一台人形機器在家處理家事、幫你洗頭髮大概穩了,好好活著,各位。 在 AI 領域,我們常聽說圖靈測試(Turing Test)是衡量機器能否展現與人類無異對話能力的里程碑。如今,大型語言模型(LLM)似乎已悄悄地通過了這個測試,但大家對其突破已習以為常,甚至會因為語音助理慢了幾秒或程式碼沒被完全除錯而抱怨連連。 NVIDIA AI 研究總監、身為廣受矚目人形機器人專家 Jim Fan 指出,當前業界對 LLM 的驚人進步視為「只是又一個平常的星期二」(just yet another Tuesday),這反映了我們對文字世界 AI 的標準已大幅提高。 然而,當我們將目光轉向現實世界,讓機器人進行物理操作時,會發現挑戰巨大得多。 Jim Fan 在演講中提出了一個引人深思的概念:「物理圖靈測試 (Physical Turing Test)」。這個測試的想像情境是:如果你回家後,看到雜亂的房間被整理得乾淨俐落,甚至還準備了一頓浪漫的燭光晚餐,而你無法分辨這是由真人還是機器人完成的,那代表這個機器人通過了物理圖靈測試。 但現實呢?看看那些連站起來都困難的人形機器人,或是嘗試為主人做早餐卻搞得一團亂的機器手臂(雖然辨識出牛奶值得給 A-,但湯匙餵食的確是 VIP 等級的體驗),我們離「物理圖靈測試」還差得很遠。 實體 AI 的最大瓶頸:資料飢渴症 為什麼物理圖靈測試如此困難? Jim Fan 點出了核心問題:資料。LLM 研究人員抱怨網際網路資料快被用完,稱其為 AI 的「化石燃料」。但對機器人學家來說,我們甚至連這種「化石燃料」都沒有。真實世界的機器人資料——例如關節的精確控制訊號、連續的運動軌跡——是無法從網路上抓取的。這些資料必須透過昂貴且耗時的「遙控操作」(teleoperation)方式收集,也就是由真人穿戴感應裝置來遠端控制機器人,手把手地教它完成任務(例如從烤麵包機拿出麵包再淋上蜂蜜)。 這種方式極度沒效率,Jim Fan 將其比喻為燃燒「人類燃料」(human fuel),比化石燃料還稀缺,每天每個機器人頂多運作 24 小時,而且真人會累,機器人更容易壞。這嚴重限制了機器人學習的多樣性和規模,形成了一個巨大的資料瓶頸。 模擬世界的核能:突破資料荒的救星 要突破這個瓶頸,唯一的出路是「模擬 (Simulation)」,找到機器人學的「核能」。Jim Fan 介紹了NVIDIA為此推進的三階段模擬策略: 模擬 1.0:數位分身 (Digital Twin) 概念:在虛擬世界中建立機器人和環境的一對一精確拷貝。 方法:利用高效能的向量化物理引擎,可以在單一 GPU 上模擬上萬個環境,速度比現實世界快上萬倍。結合「領域隨機化 (Domain Randomization)」技術,在模擬時隨機改變重力、摩擦力、物體重量等參數,迫使 AI 在各種條件下都能執行任務。 優勢:極快的訓練速度。訓練出的模型可以直接零次轉移 (zero-shot) 到真實世界機器人上,無需微調。例如,訓練機械手在模擬中轉筆,訓練機器狗在球上平衡,訓練人形機器人行走(10 年訓練量在 2 小時模擬完成)。一個僅有 150 萬參數的神經網路就足以捕捉人形機器人全身平衡和敏捷動作的複雜控制。 限制:數位分身需要人工精確建模,建立複雜環境耗時費力,模擬的多樣性仍然受限於人工設定的範圍。 模擬 2.0:數位表親 (Digital Cousin) 概念:開始在模擬中引入生成式 AI。雖然不像數位分身那樣是精確拷貝,但能產生足夠多樣的環境和場景,「像數位分身的表親」。 方法:利用 3D 生成模型生成場景中的各種物品(如家具),使用擴散模型(Diffusion Model)生成紋理貼圖,利用 LLM 根據文字提示生成場景佈局的 XML 檔案。 NVIDIA 的 Robocasa 框架就是例子,可以生成大規模、包含日常任務的模擬場景,除了機器人本身,其他幾乎都是生成的。 優勢:顯著增加了環境和任務的多樣性。可以在模擬中進行遙控操作,然後將軌跡變異、擴展到更多生成的環境中,實現 N (環境數) * N (動作變異數) 的資料乘法爆炸。雖然畫面真實度可能不及真實世界,但「足夠接近」。 限制:相較於 1.0,運行速度可能較慢,仍部分依賴傳統渲染管線。 模擬 3.0 (世界模型 / 擴散模型):數位遊牧者 (Digital Nomad) 概念:直接利用生成式模型(特別是影片擴散模型)來模擬物理世界的互動,擺脫對傳統物理引擎的依賴。 方法:以大量真實世界影片(數百萬段網路影片)訓練影片擴散模型,使其學會模擬各種複雜的物理現象(如流體、軟體變形)。 NVIDIA 的研究表明,只需用真實機器人實驗室收集的少量領域特定資料微調通用的影片生成模型,就能讓模型學會模擬機器人的精確互動。 優勢:極致的多樣性。影片擴散模型能模擬任何它在訓練資料中「看過」或「想像」的互動,不受傳統物理引擎的限制(例如模擬機器人彈烏克麗麗,即便硬體不支援,模型也能「畫」出來)。 這就像讓機器人漫遊在影片模型的「夢境空間」(dream space)——一個壓縮了海量網路影片的多元宇宙,實現「萬物、處處、一時」(Everything Everywhere All at Once) 的互動學習。僅僅一年時間,影片生成模型在物理真實度上(例如變形麵條)的進步,就超越了傳統圖學 30 年的發展。 速度:目前運行可能較慢,但具備隨算力呈指數級成長的巨大潛力。 具身縮放定律與 GR00T N1 Jim Fan 總結,傳統模擬(1.0)的速度快但受限於多樣性,而生成式模擬(2.0/3.0)雖可能起步慢但能隨算力呈指數級擴展其多樣性。這兩種模擬方式的結合,將是為下一代機器人系統提供龐大訓練資料的「核能」。這也意味著,對 AI 算力的需求只會越來越大,那些認為算力問題會迎刃而解的人需要再三思考。 藉由這些模擬技術產生的海量資料,NVIDIA 開發了「視覺語言行動模型 (Vision Language Action Model, VLA)」,能接收圖像和語言指令,並直接輸出機器人的運動控制訊號。今年 GTC 大會上黃仁勳發表的 GR00T N1 模型就是一個實例,它能在真實世界執行抓取香檳、工廠零件甚至多機器人協調等任務。 GR00T N1 已開源,NVIDIA 也計劃將未來的模型開源,以普及「實體 AI」。 物理 API:通往新世界的入口 實體 AI 的最終目標,是實現「物理 API (Physical API)」。想像一下,就像 LLM API 讓軟體能夠操作數位世界的位元 (bits) 一樣,物理 API 將賦予軟體操作現實世界的原子 (atoms) 的能力。透過這個 API,你可以讓軟體直接控制物理致動器,改變物理世界的狀態。 這將催生全新的經濟模式和應用場景: 物理提示 (Physical Prompting):不再只用文字,而是結合視覺和語言等方式更直觀地教導和指示機器人。 物理應用商店和技能經濟 (Physical App Store & Skill Economy):米其林大廚不必親自下廚,他可以「教導」機器人他的獨家烹飪技巧,並將這個技能作為服務販售,讓任何擁有機器人的家庭都能享受到米其林級的晚餐。 Jim Fan 引用黃仁勳的話再次強調,未來「每一個會移動的東西都將是自主的」。總有一天,你回家會看到乾淨的沙發和燭光晚餐,伴侶對你微笑而不是責備你沒做家事——而那一天,我們通過物理圖靈測試的時刻,很可能就像 LLM 通過圖靈測試一樣,在世人眼中「只是又一個星期二」。這正是驅動 Jim Fan 和團隊每天努力的動力。

fox hsiao

19,279 views • 1 year ago

[Gemini 3 pro & AI studio Flow 使用心得] 經過兩周的探索與製作,算是用AI做出了一部看起來有點東西的遊戲宣傳預告片(?),所以來發個心得結束這回合,主文沒有提到的細節也歡迎大家發問w 首先,建立一個快速高效的工作流程很重要,可以減少因AI產出不符預期而反覆溝通或是消耗點數去試錯的成本。我自己的工作流程如下: 1. 建立一個客製化Gemini-動畫製作助理,並設定各項任務的工作準則。這個階段是告訴AI「大方向」,有通用的規則都可以寫在這,細節等真的開出對話框後再進行討論或設定。 我這邊將工作流程切為三部分,劇本討論、圖片生成以及提詞撰寫。 劇本討論:建議在客製化Gemini的設定裡面直接說這階段不需要生成圖片和影片,不然它很容易討論到一半就開始生圖。 圖片生成:這部分建議將核心風格、光影與特效、構圖、角色一致性等等規則直接寫在客製化Gemini裡面,防止AI生出奇怪的圖。 提詞撰寫:這部分直接設定成要生成餵給Flow的prompt,prompt格式使用自然語言或JSON都可以,但我個人體感JSON的效果好一點。然後因為我懶得看英文,所以會在這邊告訴AI要一併生成中文對照。如果對於影片prompt有通用的規則也都可以寫在這邊,像是影片風格(遊戲demo)、策略(單幀/雙幀)、不要生成負向提示詞(Flow不支援)等等。 上面都設定好之後,就可以開出對話框進行討論了。 2. 劇本討論 在這個階段我會將人設圖和初步的想法丟給AI,和它討論我想呈現的內容。最後會整理出總共需要幾個場景、幾張關鍵幀以及每段影片的內容為何。 建議一個對話框就專門處理一個場景就好,不然東西一多AI容易搞混。 3. 生成關鍵幀 討論好故事後,接下來就是生成後續要餵給Flow的起始幀或結束幀。 這階段基本上就是請AI生出你腦中所想像的畫面,例如我想生成一個用水彈攻擊敵人的影片,那我的起始幀就是主角站著或微蹲蓄力、結束幀就是一堆子彈射出去打到敵人的圖。 可以把需求寫的很詳細、例如主角姿勢、敵人設定、場景描述、光影、特效...等等;也可以寫的很寬鬆,給AI自己腦補。 另外使用幀生影片的話要注意「起始幀和結束幀是否包含Flow所需要的一切資訊」,如果資訊不夠Flow在補影片的時候可能會補歪。最常見的就是開始幀和結束幀角色都背對鏡頭,這時如果你想要讓Flow生成一個角色轉一圈的影片,那有極大可能轉到正面時角色會被補歪,因為你沒有給Flow角色正面的資訊。當有這樣的需求時會建議多拆一個關鍵幀出來,讓角色不要一次轉太多。 4. Flow提詞撰寫及影片生成 「幀生影片」是我比較喜歡、也比較好控制的方式。所以下面就用這個方式舉例。 單幀生影片:給定開始幀或結束幀,其他部分讓AI自行腦補。適合沒有明確結束點的場景。(例如飛行、跑步、吃飯、講話這種) 雙幀生影片:給定開始幀及結束幀,讓AI填補兩幀之間的過度畫面。適合需要精確指定或控制的場景,想生長鏡頭時,可以使用ABCD四個關鍵幀,然後補足A到B、B到C、C到D之間的影片,再剪接起來。 提示詞撰寫也很重要,但如果建客製化Gemini時的規則有設好,這邊應該不會有太大問題。這邊會出現的問題主要是「人對詞彙」以及「AI對詞彙」的理解落差,但這也只能遇到再調,生影片之前可以看一下有沒有生出不夠精確的提詞。 生影片時AI有時候會將角色轉向,如果不希望角色轉向的話要跟Gemini說在提詞裡面加上定向的敘述。 以上,希望心得有幫助到大家,有問題想問天璇也都可以留言詢問,也希望成品大家喜歡OwO!!

⭐天璇 Merak⭐大球系VTUBER

11,622 views • 7 months ago