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这个Skill真的让我看到了一个人干翻一个动画工作室的可能性,我用它做了个DeepSeek V4-Flash的视频, 一个人,一条指令,40块钱,2分钟电影感动画科普视频。 不是那种一眼AI的垃圾。是角色不崩、声音一致、镜头有语言、旁白有节奏的正经片子。 这东西叫animated-voiceover,刚开源,MIT协议。作者是前字节产品经理sida,他自己已经用这套东西在小红书起号了。 它不是软件,不是App,是一套喂给Codex/Claude Code的完整制片流程。你就跟它说一句:"用animated-voiceover做一条两分钟关于确认偏误的动画科普",剩下的Agent按流程给你跑: 先研究,写完整旁白, 锁视觉风格参考图,锁角色参考图。 每15秒拆成5个镜头,每个镜头写清主体、变化、镜头运动。 先生成第1段,把人声提出来,48kHz立体声WAV锁死。 后面所有片段全部挂这同一个人声参考——声音飘的问题,工程化解决了。 逐段QC,旁白完整性、角色一致性、构图、运动,不合格重来。 最后拼成片,做封面。 最狠的是它解决问题的方式,全是工程思维,不是玄学。 AI视频最大的痛点是什么?声音每段都不一样,角色脸走着走着就变了,镜头之间没有逻辑。 他怎么干的?先做第一段,把人声锚定,后面全挂这个参考。 一张风格图贯穿全片,每个角色独立参考图+角色表管理。 旁白写完再切,中文卡到每15秒60个字,多一个少一个都不行,信息密度均匀,不机械。 这不是"帮我生成个视频",这是把一个专业动画导演脑子里的制片流程,变成了Agent可以执行的Skill。 一条2分钟的片子,LibTV跑下来大概40块钱。一个人,一个下午,从选题到成片。以前这活儿得一个团队干一周。 作者反复强调一句话:90%自动化,但那10%人的判断决定上限。你定选题、定风格、卡审批,剩下重复的、容易出错的、熬人的,全交给Agent。 这才是Agent Skill该有的样子, 不是跟你聊天,不是帮你写个Prompt,是把一整条专业生产管线——从研究到脚本到分镜到渲染到QC到成片——封装成一个你随时可以调用的能力。 知识博主、超级个体、想做深度内容但不会动画的人,这个东西的价值怎么强调都不过分。B站、小红书那些电影感科普号,以前得团队作战,现在一个人就能干。 GitHub搜s1dashu/animated-voiceover,SKILL.md和references目录里全是干货,旁白怎么写、分镜怎么拆、声音怎么锁、Seedance的提示词怎么用,全给你摊开了。 别再问AI能不能替代内容创作者了,会用这种工具的创作者,正在替代不会用的。

21,462 views • 1 month ago •via X (Twitter)

5 Comments

sida's profile picture
sida1 month ago

谢谢 Ayi 推荐~

AYi's profile picture
AYi1 month ago

客气,加油宝子,全力助你走出新手村

AIsnote's profile picture
AIsnote1 month ago

看看我折腾的 ,完全自动化。 还在迭代中,欢迎关注。

FlowOps Daily's profile picture
FlowOps Daily1 month ago

你这条里最值钱的其实不是“40块钱,2分钟”,是“角色不崩、声音一致、镜头有语言”。 很多人省的是生成费,赔的是返工。先把角色设定、口播节奏、镜头禁用项写成一张约束表,再让 Skill 跑,稳定性会高很多。

泰多宝's profile picture
泰多宝1 month ago

声音锚定这一步是全篇最值钱的:把不确定性收敛在第一段,后面全部挂参考。跑过视频流水线的都知道,声音飘比画面崩更劝退观众。想问你实测下来 QC 环节重跑率有多高?40 块的成本里返工占多少,决定这套流程能不能规模化。

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我把 AI 解说视频,彻底做成了一条“无人流水线” 丢进去文案和声音,后面的配音、分镜、画面、字幕、合成基本全自动 开源 4 天,350+ Stars,1000+ 人收藏。今天一次性把 cs-board 的全部功能讲透 并且新增加了自媒体封面修改功能,内置十种风格(还可以diy)还有市面上所有封面的尺寸(图二)👇 cs-board已经从一个 AI 白板视频工具,越改越像一个真正的 AI 内容生产工作台 以前用 AI 做一条内容,流程基本是这样的: 写文案 → 找模型改稿 → 克隆声音 → 拆分镜 → 生图 → 调风格 → 做动画 → 加字幕 → 做封面 → 导出 问题不是 AI 不够强 而是: 每一步都很强,但每一步都是孤岛 你要不断复制粘贴、切工具、重新上传素材、重新解释人物是谁、重新告诉模型你要什么风格 最后不是 AI 在替你工作,而是你成了 AI 工具之间的“人肉 API” 所以 cs-board 现在做的事情,本质上不是继续堆 AI 功能 而是把这些步骤做成一个有状态的内容生产工作台 1️⃣ 为什么我没有直接做“一键生成视频” 因为真正影响内容质量的,从来不是“一键” 而是中间状态能不能被控制和复用 比如现在 cs-board 生成一条视频,中间会留下: 配音 → 分镜 → 图片 → 分段视频 → 最终成片 这些都不是一次性的临时结果,而是检查点 假设你已经生成完所有图片,只是觉得字幕位置不对 正常 AI 工作流可能又得重新跑一遍 cs-board 不需要 直接从后面的渲染阶段继续 前面花过的钱和时间不重新花 我越来越觉得,AI 工具真正应该优化的,不是“第一次能不能生成”,而是: 第 17 次修改的时候,你还需不需要从头来一遍 2️⃣ 动态信息图为什么不是“让 AI 生成一张 PPT” 这个功能我改得比较久 因为我发现很多所谓 AI 视频,本质都有一个问题: 画面和人声是脱节的 旁白还没讲到第三点,画面已经把五点全部展示出来了 观众其实根本不会跟着你的表达走 所以 cs-board 的动态信息图不是: 文案 → HTML → 视频 而是先把真实旁白做成一个语义时间轴 一句话什么时候开始说、哪个关键词什么时候出现、哪个知识卡片什么时候展开,都跟实际音频绑定 所以画面不是按照“程序跑到第几秒”出现 而是: 你讲到哪,它才出现到哪 这其实是我现在做 cs-board 比较核心的一个思路: AI 负责理解内容,程序负责保证确定性 能交给代码控制的东西,我越来越不想交给模型猜 3️⃣ 为什么人物和画风要单独抽出来 以前最大的问题之一就是一致性。 第一张图是这个人。 第二张开始脸就变了。 第三张甚至连画风都换了。 所以现在自定义模式里,我把两件东西单独抽出来: 人物参考 + 风格参考。 可以放固定 IP,也可以放自己的品牌视觉。 人物最多可以提供多张参考图,风格也作为独立条件贯穿整个任务。 这意味着 cs-board 不只是帮你“生成一条视频”。 更重要的是: 它开始能够持续生产属于同一个 IP 的内容 对于真正做账号的人,这个区别非常大 4️⃣ 最近我又把封面也塞进去了 因为做完视频以后,我发现自己还得打开另一个工具做封面。 那干脆继续 Coding 现在封面制作直接放进工作台 粘贴文章 / 帖子内容以后: 自动理解内容 → 提炼标题 → 选择构图 → 生成人物与视觉 → 输出封面。 我没有只给一个“生成封面”按钮 而是先做了 10 种专业封面构图 因为封面的核心根本不只是图片好不好看 而是: 标题放哪、人物放哪、视觉重心在哪、第一眼先看到什么 构图是确定性的,审美才交给模型 这和前面动态信息图其实是同一套逻辑 5️⃣ 现在这个工作台正在慢慢变成什么 目前已经逐渐放进来了: 白板视频 / 自定义人物与画风 / 动态信息图 / 文案改写 / 对口型视频 / AI 封面制作 视觉模板现在也已经扩到了 12 套 音色克隆可以接本地 IndexTTS 任务、素材、配置、历史和成片默认都放本地 甚至同一个局域网里的电脑,可以共享制作队列 这也是我现在给 cs-board 定的方向: 不做一个 AI 视频生成器。 做一个可以不断往里面塞能力的 AI 内容生产工作台。 目前项目继续开源: 现在功能还远远没做完,下一步正在接入数字人工具 如图P3 但我觉得这条路,比继续做一堆“一键生成 XX”的小工具有意思多

陈硕KAI(耍门)

30,270 views • 22 days ago

卧槽,这不就是 AI 时代的合法印钞机吗??? 几分钟复刻任何!!任何!!爆款广告片,视频,街头采访……等等 换个脸换个话题,批量出 100 条同类爆款视频??你这让苦苦研究选题脚本的编导还活不活了? 项目竟然还开源了,这是什么赛博活佛啊😭 先说这玩意儿到底干了什么—— 它让你的 Coding Agent(Claude Code、Codex …)真正意义上的学会了做视频 不是那种“输入一句话生成一段模糊的 AI 视频”,是真正的、完整的、带脚本带配音带字幕带 B-roll 带特效的成品视频 而且最核心的能力是:Clone!(克隆) 你丢一条爆款视频进去,一行命令,它把这条视频的整套结构拆出来 ——镜头怎么切、台词怎么写、字幕什么风格、B-roll 在哪插、特效怎么触发、节奏怎么编排——全部变成可编辑的组件 然后你可以像换皮一样改: 主持人从真人换成 banana cat,话题从足球换成科技圈,语言从英文换成中文,产品从肌酸换成护肤品 同一套爆款结构,无限换壳,批量出片!! 先说传统做法有多痛 想复刻一条 20 秒的爆款短视频,正常路径是这样的: 看完原视频,手动拆解结构 → 半天 写脚本、改台词 → 半天 找素材、生成 AI 画面 → 1-2天 配音、加字幕、做特效 → 1天 剪辑、调节奏、渲染 → 半天 来回改 → 再加两天 一个人全干,最快也要 3-5 天出一条,如果你是 MCN 要批量出片,1个剪辑师一天也就出 3-5 条 而且最要命的是:每条都要从零开始,爆款结构在你脑子里,但没法复用,没法自动化 我试了一下 我随便找了一条产品推广的广告片,丢进 Claude Code,输入一行命令: /hypit clone this video 十来分钟,成片出来了。脚本、配音、字幕、B-roll、特效,全部自动生成,直接能用 然后我做了一件更离谱的事——我说:把人物换一个 它只重新生成了人物相关的素材,其他全部复用,几分钟又出了一条 同一条广告片,换了个人物,一条新的广告就出来了 两条视频,同一套爆款结构,不同的壳,成本只有生图生视频的钱!! 这意味着什么? 作为一个做过产品的人,我看到的不只是“能复刻视频”,而是一整条内容生产线被重构了: 1、做 AI 短视频的:看到一条爆款,clone 一下,换个人设换个话题就是你的,一天能出几十条 2、MCN 和内容团队:同一套 workflow 生成不同语言、不同画幅、不同 CTA 的版本,一个人干一个团队的活 3、做知识付费的:课程视频、引流视频,定义好一套模板,批量生成变体 4、接广告的:客户给一条参考视频,你 clone 完改改就能交付,以前报价几千块的活现在成本几块钱 以前做短视频是手艺活,靠的是剪辑师的经验和时间 现在变成了工程化的事——爆款结构可以被代码化、组件化、版本管理、批量复制 你可能会问:这和其他 AI 视频工具有什么区别? 说几个关键的: 它不是视频生成模型 Seedance、Sora 这些是生成素材的,但“生成素材”不等于“完成一支视频” 完整视频还需要脚本、配音、字幕、剪辑、B-roll、特效、编排和渲染 这个项目解决的是后面这一整套 它不是传统剪辑工具,不拖时间线,用代码控制视频。所有元素不是钉在时间线的某一秒上,而是挂在对应的台词文字上——改一句话,整段视频跟着变 它不是套模板的一键生成。你可以修改任何组件,甚至从零构建自己的 workflow 而且,开源的,免费的,代码全在 GitHub 上 这个项目叫 Hypit 一句话说就是:给 AI Agent 做视频的开源语言和编译系统 Clone any viral video with AI agents 一定不要忘了去 GitHub 给它点个 Star,毕竟这波确实是赛博活佛了,咱们拿走成果也得留个star上去!👇

超级个体|柿子

269,744 views • 4 days ago

好玩,真的好玩。 我很久没因为一个 AI 工具这么“爽”过了。 刚刚我花了几分钟,给我不到 3 岁的女儿,把她最喜欢的绘本《长个不停的腿》做成了一个动画视频。 不是 PPT,不是剪辑拼贴,而是完整的绘本动画。 她坐在那儿看得特别认真,一直笑。 那一刻我突然意识到: 原来视频创作,真的可以变得这么轻。 说实话,这多少有点“大材小用”。 很多人用这个工具是在做商业级的视频:企业宣传片、广告、科普、故事短片那种。但架不住孩子喜欢,我已经打算把她喜欢的绘本都做成动画存手机里了。 画风是真的漂亮,能明显感觉到底层用的是很顶级的生图 / 视频模型。 关键是—— 整个过程几乎不需要“操作”。 我是先用 GPT 帮我生成了一段故事提示词,然后直接丢进 -- 比例 -- 时长 -- 声音 剩下的事,它自己全干完了: -- 拆分镜头 -- 生成分镜 -- 出视频 -- 剪辑拼接 -- 配音 + 背景音乐 ✅一气呵成。 更爽的是,你可以一边用 AI,一边随时“插手”。 比如某个画面不喜欢,直接跟它说; 想整体换文案、改节奏、换感觉,全程就是聊天。 这种「言出法随」的体验,真的会让人上头。 做科普、做故事、做广告片,甚至接单子,我觉得都完全没问题。 你只有真正用过一次,才会明白这种感觉。 我就一句话: 你自己试试就知道了。 👉

鱼总聊AI

20,643 views • 8 months ago

做 AI 短剧、小说号、AI 视频号的,可以重点看一下这个开源项目,叫 Toonflow-app。 它不是那种「输入一句话,直接给你生成一个视频」的玩具。 那种东西看演示很爽,真要拿来做内容,很快就会发现一地鸡毛:角色不一致,剧情接不上,分镜乱飞,素材越堆越多,最后文件夹里全是废片。 Toonflow 解决的是更前面的事。 它把小说、故事、剧本、角色、分镜、图片素材、视频节点,全部放进一个工作台里。 展示形态更像一个 AI 短剧生产后台,不是单纯聊天框。你可以导入小说,让它拆章节事件,生成故事骨架,再改成剧本,然后进入画布,把角色、场景、镜头、视频生成节点串起来。 这就有点意思了。 AI 视频真正难的,从来不是生成一个 5 秒镜头。 难的是你能不能把一堆镜头、一堆角色、一条剧情线,稳定组织成一个能看的作品。 Toonflow 的核心玩法就是:把「小说到短剧」这条流程拆开,再让不同 AI 模型去处理不同环节。 写剧本用文本模型,出角色图用图片模型,生成镜头用视频模型,最后在工作台里统一管理。 这类项目最适合三种人: 小说号想升级成 AI 漫剧。 短剧团队想降低前期试错成本。 AI 视频创作者想从单条演示,升级成连续内容生产。 说实话,这才是 AI 视频工具接下来该卷的方向。 不是炫一个镜头有多炸,而是能不能把内容稳定做出来。

老杨啊

16,040 views • 3 months ago

你对AI视频的认知,99%都是错的 你是不是觉得,AI视频创作就是“输入提示词,抽卡式出图,再用剪映拼起来”?那些在闲鱼、小红书上标价几百块的AI视频单子,都是些赚不到钱的“小打小闹”? 如果你的答案是“是”,那么恭喜你,你对AI视频的认知,可能还停留在上个世纪 一个残酷的现实是:当大多数人还在怀疑和观望时,一小撮“超级个体”已经利用AI完成了商业模式​的重构,悄悄地赚得盆满钵满。 我们来看看几个“不起眼”的赛道: ​中小学教师的“刚需”:你可能不知道,为了评职称、参加比赛,中小学教师对高质量微课视频的需求是绝对的刚需。 看看淘宝,那些标价几百的微课制作服务,很多销量早已过万,而这仅仅是标价,一个定制化的数学或物理动效微课,最终成交价远超你的想象。 这在当下的经济环境中,是国内少有的暴利刚需业务。 ​闲鱼上的“暴利”生意​:一个60秒的AI视频,市场价在200-600元 但如果你用传统“图生视频”的模式,可能需要花费5个小时,时薪不到100元,苦不堪言。 而先行者已经找到了能“一键生成分镜、自动组成视频”的神器,将效率提升数十倍。 ​降维打击的“商业片”:你知道现在一个美院团队,制作一秒高质量的AI动画广告,报价是多少吗? 答案是1000元左右。而现在,一个人,借助合适的工具,就能实现从脚本、分镜、配音、字幕到剪辑的全流程自动化,效果直接媲美专业团队。 从产品推广、AI短剧、动态壁纸,到PPT转动画、产品Demo演示……AI视频创作的商业应用版图,正在以超乎想象的速度扩张。 这个时代,不再需要庞大的团队和昂贵的设备。 “创意”第一次成为了个体最核心,乃至唯一的资产。 而要抓住这个风口,你缺的不是创意,而是一个能将你的创意无限放大的“神器”。 Medeo的目标只有一个:让视频创作的门槛,彻底消失 它不仅仅是“文生视频”或“图生视频”,而是一个全流程的视频创作智能体。 就算你不会剪辑、不会写脚本、甚至不会写AI提示词,只要你有一个好点子,Medeo就能一键帮你: 生成专业脚本和分镜 生成匹配的关键帧画面 自动添加配音、字幕和背景音乐 支持多轮对话,对不满意的片段随时修改 最终自动剪辑成片 无论是产品推广、专业广告、知识科普,还是AI短剧,效果都直接爆炸。 我知道,你可能会有两个疑问: ​1. “它真的有那么强大吗? 很多工具都只是噱头。”​Medeo的核心优势在于其“分镜”逻辑,它能理解视频的叙事结构,而不是无脑生成单张图片 这使得镜头之间的配合度极高,故事感和流畅度远超传统AI视频工具。事实上,它大大减少了“抽卡”次数,这已经很大程度的减成本。 ​2. “这么强的工具,一定很贵吧?”​是的,它不便宜。 但请允许我提出一个你必须了解的核心事实:贵,不是Medeo的问题,而是AI时代下范式​的转变,而是当前整个AI视频生成领域的技术成本决定的。 你看到的每一次流畅的画面生成,背后都是海量算力的燃烧和昂贵GPU资源的消耗 这就像第一代iPhone,价格不菲,因为它集成了当时最前沿的技术。AI视频创作,就是当下的那个“前沿技术”。 所以,问题的关键不是“它为什么这么贵”,而是“它到底为我省了多少钱?” 让我们来算一笔账: 一个专业的美术或动画团队,制作一秒高质量AI动画的报价,是​1000元​。 一个传统的视频制作公司,完成一个商业广告片的报价,动辄​数万甚至数十万​。 而现在,Medeo将这个过去只有少数专业机构和企业才能负担得起的“视频工业能力”,压缩到了一个你触手可及的工具里。 它不是让你“多花钱”,而是将你的成本​从“团队级”指数级降低到了“个体级”​。 这本身就是一场颠覆性的成本革命。 相信我,随着技术迭代,成本一定会逐步降低 而现在,正是利用这个“信息差”和“能力差”建立优势的最佳时机。 AI带来的不是失业,而是对“个体价值”的重新洗牌。 在这个新的范式下,你不再是一个执行者,而是一个指挥AI军团的“导演”。 你的核心任务,是思考你能为世界创造什么样的独特价值。 不要再用过去的认知来审视现在的世界。 旧的地图,找不到新的大陆。 现在,Medeo官网 已经开放,并且提供免费积分让你亲身体验。 去试试看,亲自感受一下,那个属于“超级个体”的时代,已经到来了

叫我阿杭

23,034 views • 8 months ago

川普发了个视频,把奥巴马描绘成猴子。 这是真的吗? 先别急着下结论。 一个黑人博主,第一反应和你我一样,愤怒。 但他停下来,去做了研究。 我们来看看到底发生了什么。 川普的账号发了一个60秒的视频。 内容是关于投票的。 在视频的最后一秒,闪过一个画面。 一个把政客描绘成动物的视频片段,其中有奥巴马。 这个片段根本不是原视频的一部分。 怎么回事? 有人用手机录屏了第一个视频。 平台自动播放了下一个视频。 录屏的人没有剪掉这最后一秒。 一个粗心的失误。 这种事在内容创作者身上经常发生。 现在你可以自己试试,录一个社交媒体视频,看看结束后会发生什么。 那个把政客画成动物的视频,是网上某个随机的人做的。 川普团队可能根本没想过要包含它。 更大可能是,某个员工在深夜发了60条内容,手滑了。 这就是能力问题,不是恶意问题。 哲学上有个原则叫“汉隆剃刀”。 能解释为愚蠢的,就不要解释为恶意。 但现实中我们是怎么做的? 我们喜欢的人犯错,我们说他是一时糊涂。 我们讨厌的人犯错,我们说他用心险恶。 这不是原则。 这是偏好。 这叫确认偏误,只愿意看见自己本来就相信的东西。 视频一出来,几分钟之内。 那些反川普的人就找到了他们想要的“证据”。 看,他就是种族主义者。 他们根本不提那只是一秒钟的片段。 也不提它出现在一个60秒视频的末尾。 他们不需要调查,不需要好奇心。 因为结论早已写好。 白宫后来承认是员工失误。 但他们第一时间的反应是,说这是“虚假的愤怒”。 这不是负责任的态度。 真正的担当是承认错误,理解事情的敏感性,然后道歉。 领导者需要为自己的团队负责。 我们普通人也一样。 需要为自己的判断负责。 在用一秒钟的画面给人定罪之前,先问问自己。 有没有可能,事情没那么简单?

墓碑科技

13,248 views • 7 months ago

卧槽!我一个视频小白,只用一句话,就生成这种效果的视频! 我只说了句: “我想做一个很有张力的古风视频。画里的女生想逃出来,最后又被重新困回画里,你帮我看看怎么做。” 它脑洞大开,直接给我整了一个被巨型画笔追杀的画中人。 我没写分镜,也没拆镜头,故意装成纯小白: 当用户只有一个模糊想法,甚至不知道该怎么专业表达时,它到底能不能听懂? 做过 AIGC 视频的应该都知道,痛点其实不只在生成视频。 只要你前面需求拆偏一点,后面的人物、画风和剧情就可能一起跑偏。 好不容易生成出来,想改一个镜头,很多工具给你的又只是一条写死的内容,只能回去重新抽,时间和积分继续往里烧。 而且我平时得在 不同工具之间来回切换:搬参考图、搬提示词、下载素材,再把所有东西拖进剪辑软件里重新组装。费时费力,大部分时间都浪费在了搬运上。 这次我用 Fotor Video Agent Fotor , 先用长时序规划把整条故事该怎么走拆开,再把参考图、真实录屏、生成镜头、字幕、BGM、脚步声、画布撕裂声和心跳声,自动编排进同一个多轨项目里。 我不用每做一步就换一个软件。字幕、配乐、转场和画面布局也能在这套流程里继续完成;哪里不对,就留在项目里接着改,不必为了一个局部问题把整段视频全部推倒重抽。 它最后补出了一个灰白色的线稿世界,还放进去一支巨型画笔。 这个画笔确实挺有意思,它一出现,女生为什么要跑、为什么始终逃不出去、最后又为什么会被困回画里,一下就都有了解释。整个故事有了对抗,也有了闭环。 当然,这条片绝对不是一句话扔进去,一次就直接生成完了。 前前后后至少留下了 5 个完整版本。我一直看的还是最基本的东西:逻辑自然吗?人物和画风统一吗?衔接顺不顺?我要的张力有没有出来?不行就继续改。 所以这次真正让我感觉省事的,不是它把 AI 生成的不确定性彻底消灭了,而是需求规划、素材生成和后期组装终于能留在一个项目里继续推进。 最后这个东西到底能不能用,还是得由我自己拍板。现在这版也不是每个转场都绝对丝滑,但整体我能接受,不影响故事表达。 反正后面每次都能做到这个程度的话,我肯定会继续用。 Link in my bio. Try Fotor Video Agent. 成片放下面,可以看看效果。

木马人

15,437 views • 16 days ago

HeyGen这次开源,把AI做视频的最后一道门槛拆没了🤯 他们用Claude Code写代码,做了自己的50秒产品发布视频,然后把整个工具链完整开源给了所有人,致敬开源🫡 以后做视频真的能简单到离谱, 给一句话,做一个30秒的产品介绍,给一个PDF,自动生成总结视频, 迭代就是改一句话的事,比如把标题放大两倍,第三秒加一个淡入转场等, 这个工具叫HyperFrames,本质上就是一个纯HTML转MP4的视频渲染框架。 所以其实我们不用学任何剪辑软件,也不用写复杂的React代码, 只要写普通HTML,加几个简单的data属性,就能定义视频的每一帧、时间线、动画和音轨。 HyperFrames从第一天起就是为AI代理原生设计的。 AI天生就会写HTML,现在Claude、Cursor、Gemini所有编码Agent,只要装一个skill,立刻就会做视频。 这妥妥的降维打击啊,以前Remotion把视频变成了代码,但它需要你会React,需要构建流程,属于开发者专属的玩具。 HyperFrames是把视频变成了纯HTML,零构建,无DSL,不需要任何前置知识。 说白了,Remotion是给人写的,HyperFrames是给AI写的。 以前AI能写文字,能生成图片,但视频一直是最后一块硬骨头,现在这块骨头也被啃下来了。 代理现在能端到端完成一整条内容流水线,调研,写脚本,做设计,加动画,最后直接渲染出成品视频,全程不需要人类碰一下。 它还自带50+官方现成组件,社交遮罩、图表、转场,一行命令一键安装。 支持GSAP、Lottie、Three.js所有主流动画库,随便混用。 也就是说,同一份HTML永远出一样的结果,完美适合自动化流水线。 官方甚至把视频语言都标准化了,缓动用snappy,bouncy,转场用能量等级,字幕分Hype/Corporate/Tutorial三种风格。 AI只要学会这套词汇,就能稳定输出专业级视频,这不就是在教AI做导演嘛🤣 这对HeyGen来说也是一步妙棋,他们不再只是一个卖AI头像的SaaS公司,现在能做整个AI视频时代的基础设施了, 未来所有AI代理生成的视频都能跑在HyperFrames上。 然后再无缝接入HeyGen的头像、语音、翻译能力,形成一个完美的闭环。 当然目前也不是完美的,初期输出还有AI味,超过一分钟的复杂长视频,渲染还需要较强算力。 但我觉得这都不重要,关键是它第一次把完整的视频生产力交给了AI Agent,相当于AI内容创作时代的又一个里程碑。 想试的直接去GitHub搜heygen-com/hyperframes。 跑一行npx hyperframes init,然后让Claude帮你做第一个视频。 #HyperFrames #HeyGen #AI视频 #AI代理 #开发者 #内容创作

AYi

37,069 views • 5 months ago

OpenAI刚刚开源的这个东西,感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。 现在大家都在卷模型写代码有多强,但其实真正的瓶颈早就不是生成了。 一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent,再多就会注意力崩溃,生产力直接归零。 有了Symphony,直接把这个上限干到了几十个。 它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。 你开一个任务,它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。 自己写代码,自己跑测试,自己做交叉Review,damn! 全部搞定之后,会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿,安全和性能专项审查通过,改了UI就自动录好操作视频。 所有验证全过了,才会出现在你的Human Review队列里。 以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。 以前你是监工,盯着Agent一步一步写代码,上下文切到吐。 现在你是老板,只需要看最终的结果。 满意就点合并,不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。 记住兄弟们,永远不要手把手指挥Agent,永远不要替它干活。 这可不是啥实验室概念,OpenAI自己已经这么干了。 三个工程师,五个月,写了一百万行代码,0行人工写的。 产品已经有几百个内部用户,每天都在迭代。 我觉得他们最厉害的不是模型,是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。 现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明,而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。 我觉得未来最好的工程师,再也不是写代码最快的人,而是那些最会写规则,最会设计反馈回路,最会给Agent搭舞台的人。 现在Symphony已经开源了,它甚至不是一个成品。 是一个17k token的完整SPEC。 你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent,十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

AYi

63,210 views • 4 months ago

中文创作者开源的 AI Skill,挑了 5 个我觉得写内容真能用上的。 ① Humanizer-zh:去 AI 味 这个是 op7418 汉化的,它不是简单让文字“更口语化”,而是专门帮你抓文章里的 AI 痕迹。 比如:过度强调意义、万能结尾、虚假范围、填充短语、空泛总结。 这些东西单独看没问题,但堆在一起,读者一眼就能看出“这味儿不对”。 写完推文、公众号、小红书,丢进去过一遍,能把那种模板感压下来。 ② dbskill:选题诊断 + 爆款标题 dontbesilent 做的,一套 21 个 skill,这个比较狠,它不是单纯教你“怎么写得更好”,而是帮你拆:为什么这个选题没人点?为什么标题没吸引力?为什么内容看完没记忆点? 里面有选题分析、对标拆解、小红书标题公式、AI 痕迹扫描。 据说是从一万两千多条推文里提炼出来的,不是那种空泛方法论,更像一个内容创作者自己的实战经验库。 适合经常卡在“我知道要写,但不知道怎么切角度”的人。 ③ NotebookLM Skill:用自己的资料库写内容 这个连的是 Google NotebookLM,我觉得它最适合写长文、研报、项目解析、信息整理类内容。 它的价值不是让 AI 写得更花,而是让 AI 不要乱编,你把资料上传进去,Agent 基于你的资料库回答,每条内容都能带引用,写需要信息准确的东西时,这个很重要。 尤其是加密、AI、开源项目、行业分析这种内容,最怕的不是写得慢,而是写错了还不知道。 ④ khazix-skills:卡兹克的写作套件 数字生命卡兹克把自己的写作节奏和分析方法做成了 skill,最有意思的是“横纵分析法”。 你丢一个产品、公司或者项目进去,它能拉出一份很完整的研究报告。 适合做:项目拆解、公司分析、产品研究、长文选题预研。 里面还夹了一个 storage-analyzer,可以扫 Mac 磁盘,用三色分级告诉你哪些能删、哪些别乱动。 这个就很创作者真实工作流,不只是写作,还包括电脑里那堆素材和缓存怎么清。 ⑤ ian-xiaohei-illustrations:正文配图 这个不是信息图,也不是那种商业插画模板。 它的风格是白底黑线手绘,一个叫“小黑”的角色,加少量红橙蓝中文批注。 16:9 横版,一张图只讲一个判断,我觉得它很适合放在公众号、长推、小红书里。现在内容配图要么是截图,要么是 AI 感很重的视觉图,看多了都差不多。 这种怪诞手绘风反而有辨识度。

撸毛吃猪脚饭|Gate美股0费率

31,665 views • 3 months ago

我把这种食物爆炸的效果做成了一条快节奏的寿司美食商业广告视频😏只花了5分钟就搞定!上传3张图片,AI自动生成几万价值的广告效果。没错,完全不需要什么首尾帧生成!👌 这次直接上传了3张寿司照片,然后在对话框里说: "开头依次按照寿司食材层层推进,突出食材的质感和光泽,中间快切展示制作过程“ 等了大概5分钟,预览出来,镜头推进的节奏、转场的速度、食材的光泽感都对了。不是那种一眼就能看出来的AI生成视频,是真的能当商业片用的质量。 然后我试着调整细节: "第二个镜头太快了,慢一点" "最后加个特写效果" "配乐音效节奏感再强一点" 每次说完,它都能精准改到位。不用我去拖时间轴、调参数、重新渲染,就是对话,然后改完了。这种感觉就像你在跟一个剪辑师沟通,但响应速度是秒级的。 而且它还会记住上下文。比如我说"把第一个镜头的感觉用到第三个镜头",它就知道我在说什么,不用我重复描述一遍参数。 做完寿司视频后,我突然想到这个东西应该不只能做美食吧?就试着传了几张产品图进去,又做了个产品宣传片;传了几张视频教程截图,又生成了个教学视频;传了些参考图,做了个MV。 基本上你能想到的视频类型——动画、漫画分镜、抖音短视频、教程、MV、广告片——它都能做,而且都是同样的方式:上传素材或参考图,然后对话。 这跟我之前用过的那些AI视频工具完全不一样。那些工具要么就是一键生成,结果不能改;要么就得写复杂的Prompt,还得不断调参数。这个工具的逻辑是:你先生成一个大概的版本,然后通过对话不断精修,直到符合你的预期。 最关键的是角色和风格的一致性。比如做MV的时候,我只给了一张角色参考图,整个视频里的角色特征都保持得很好,不会出现那种"每一帧都是不同人"的情况。 它还有轨道编辑功能。如果你想手动精调某个地方,可以切到轨道模式,它导出的是可编辑的剪辑工程文件。所以你可以选择:要么完全用对话解决,要么对话+手动精修,两种方式都行。 如果你也经常做视频,尤其是需要快速出片但又不想牺牲质量的场景,可以试试这个思路。我现在手里攒了几个不同类型的案例,如果有人想看具体操作流程,评论区说一声,人多的话下期出个详细教程。 新用户可以免费🔗→ #AIVideoCreation #AITools #VideoEditing #ContentCreation

诗泳研AI

12,065 views • 8 months ago

我靠我靠我靠!!!!这回跨境电商真的要大洗牌了,不用hypit的公司一定会死掉,真的是我见过至今为止最牛逼的克隆Video AI产品,这个做素材的效率真的太高了,而且这个产品现在已经开源了,直接在GitHub上就能找得到!!这样的项目赶紧点个star,不然之后找不到了 一条 26 秒的 YouTube Shorts,加一张同时拍到两只银猫的生活照,我真的用 Hypit 复刻出了一条 26.13 秒的新视频 我说的只有一句:/hypit 模仿这个YouTube Shorts视频保留原视频的榜单结构、四个动作笑点和竖屏节奏,把角色全部换成照片里的两只猫 第一次付费生成大约 6 分钟跑完:4 张 GPT Image 2 场景图、4 段 Seedance 2 Mini 视频,8 个模型任务全部一次成功,最终成片 1080×1920,30 fps,实际成本 1.39 美元,我仔细复盘了一下他这个产品的制作模式 它先把原片拆成 #5 翻滚、#3 叠手、#2 模仿拉链声、#1 双猫合唱四个语义段落,再把角色、动作提示词、视频、音轨、字幕、排名动画和渲染关系组织成一套可以继续修改的 Workflow 这条 26 秒的视频里,一共有 4 个语义段落、4 段生成视频、一条音轨和 20 个图形项 每个排名什么时候亮,哪段字卡什么时候出现,哪个动作配哪段声音,都能在 Source、Preview 和 Timeline 里继续检查 真的,这应该是我至今为止见过最牛逼的AI Video产品,它不是另一个视频模型,也不是一个只会帮你写提示词的 Agent,他是真的一个特别强的Harness 视频模型负责生成素材;Hypit 负责把 Script、Media、Semantic Time、Tracks、Graphics 和 Render 组织成一套可追踪、可修改、可复用的视频程序 Clone 的不是某一帧,是一条视频背后的生产结构。 如果你想用 AI 做内容变现,真正值钱的不是偶尔抽中一个漂亮镜头,是同一套结构能不能持续换角色、换产品、换文案,只有模板化的东西才能实现像素级对标 GitHub: 做 AI 视频、短视频矩阵或者系列化内容的,建议先收藏这个仓库,顺手点个 Star,我把素材放评论区了,你们也可以试一试

叫我阿杭

320,143 views • 4 days ago