一套从想法到成片的实战流程先把问题留在文字和图片阶段解决,再提交视频生成,减少返工与不必要的花费。
这篇文章只解决一个问题:怎么靠一套多模型工作流和实际操作过程中需要注意的事项,用尽量少的钱、尽量低的抽卡率,做出一条自己满意的AI视频。
前几天我发了一条帖子,简单分享了一下我做视频会用到哪些AI,分别是Claude code、Codex、Seedance。
但其实我觉得会用工具其实不是最难的部分,相反还可能是最简单的。
从一个想法开始到做出一部片子,这中间会遇到非常多的问题,比如:模型之间的配合、剧情构思、画面构图、机位摆放、镜头运动,提示词写法、视频抽卡等等一系列问题。
而这些问题我都实际遇到过,也把这些东西总结下来了,写成这篇文章,所以几乎你在视频制作中遇到的绝大部分问题应该都能从这篇文章中找到答案!
文章分为2个部分一个是工具层面,一个是实际操作层面,主要内容是第二部分,从一个想法开始然后一步一步到做出一支完整片子,并给出完整的提示词。
一、工具层:让 Claude 当总导演,我只和它沟通我用到的一共有3个模型,Claude code、Codex、Seedance ...
来源与许可:原文作者为杨幂的脚,来源网址为 https://eo.blog.cmliussss.com/p/edt2/(仅文字标注,不可点击)。原文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可。
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Demo面板预览:Edgetunnel2.0 WebUI
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全新传输架构:Edgetunnel 2.0 采用了全新的传输架构,提升了兼容和稳定性。
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自动驾驶系统需要把感知、定位、预测和控制连成闭环。本文从关键技术、应用场景与安全责任三个方面梳理它的工作方式。
现状和技术自动驾驶技术的核心自动驾驶汽车依赖于多种先进技术的结合,包括 传感器、 摄像头、 雷达 和 激光雷达(LiDAR),它们共同提供车辆所需的环境感知能力。此外,高性能计算和人工智能(AI)算法使汽车能够实时处理数据并做出决策。
传感器和摄像头传感器和摄像头是自动驾驶汽车的“眼睛”,它们帮助车辆识别道路标志、交通信号、行人和其他车辆。这些设备不断捕捉环境信息,并将其传输到车载计算系统进行分析。
雷达和激光雷达(LiDAR)雷达和LiDAR提供了距离测量和3D建模能力,使车辆能够在不同天气条件下准确感知周围环境。LiDAR尤其在检测小物体和复杂环境中表现出色。
人工智能和机器学习AI和机器学习算法是自动驾驶系统的大脑。通过分析传感器数据,这些算法能够预测其他道路使用者的行为,并制定安全的驾驶策略。深度学习技术使系统能够不断改进,从而提高驾驶性能和安全性。
应用和前景当前应用共享出行自动驾驶技术已经在共享出行服务中得到了应用,如 Waymo 和 百度的Apollo 计 ...
从辅助诊断到智能交通,AI 正在进入越来越多的日常场景。本文按应用、发展方向与治理问题梳理这一变化。
人工智能简介人工智能(AI) 正在颠覆我们所知的世界。从日常应用到突破性的研究,AI正在为机器具备类人智能的未来铺平道路。
AI的当前应用1. 医疗AI正在通过早期诊断、个性化治疗方案甚至机器人手术来变革医疗行业。
早期诊断通过分析大量的医学数据和影像,AI可以比传统方法更快地识别疾病的早期迹象。例如,AI算法可以在X光片和MRI扫描中检测出癌症的微小迹象,从而大大提高了早期诊断的准确性。
个性化治疗AI不仅能够帮助医生制定个性化的治疗方案,还可以通过分析患者的基因和病历,推荐最有效的治疗方法。这种个性化的医疗服务有助于提高治疗效果,减少不必要的副作用。
机器人手术AI驱动的手术机器人已经在许多复杂手术中展现了其精准和稳定的能力。这些机器人不仅能够执行细致入微的手术操作,还可以实时分析手术过程中的数据,以优化手术结果。
2. 金融在金融领域,AI算法用于欺诈检测、风险管理和自动交易系统。
欺诈检测通过分析大量的交易数据,AI可以识别出异常模式,从而及早发现并阻止欺诈行为。AI系统 ...
AI 的应用正在扩展到医疗、城市管理、教育与内容创作。使用这些工具时,准确性、隐私和公平同样需要认真对待。
AI 正在改变日常工作医疗与健康机器学习可协助整理医学影像和健康数据,为专业人员提供辅助信息。诊断与治疗仍需由合格医护人员结合临床情况判断。
城市与交通AI 可用于交通流量分析、路线规划和能源调度。实际效果取决于数据质量、系统设计以及城市基础设施。
教育与个性化体验学习平台可以依据学习进度调整练习内容,为教师提供补充参考。学生的隐私和教师的专业判断应得到保护。
自动化与创作自动化适合处理重复、规则明确的任务,让人把时间投入复杂判断和创意工作。生成式工具也能辅助写作、图像和音乐创作,但产出需要核验。
使用 AI 时要关注什么数据收集应有明确目的并尽量减少不必要的个人信息。模型可能带有偏差,生成结果也可能出错;关键决定应保留人工复核,并向使用者说明工具的局限。
小结AI 的价值不只取决于模型能力,也取决于它是否可靠、透明并尊重人的权利。选择合适的任务,再对结果进行验证,能让工具发挥更稳妥的作用。
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