赛尔号开源教程

一条视频教你安装，全网都在找的 rock 四点一无限制版，一月二十六日最新版本，无广免费一键直刷，支持手机平板电脑，新版还附带最新网络配置教程。废话不多说，下面 火速分享给大家。首先点右下角分享键分享复制链接，复制成功后我们打开这个可爱小鸟，没有的话就去安装一个，打开后会弹出一个资源包，如果没有弹出，就在这里搜索杰斯宝库，然后打开这个文件，找到我们的工具保存安装就可以啦。

开源软件 c 七微信 modder 安装教程，它来了一款可以看全球实时新闻的宝藏 app， 包教包会的还没玩上的宝贝们抓紧看过来，下面我就教你们怎么样才能玩上它。首先戳一下我作品右下方的分享键，分享复制链接， 复制好了之后，我们打开这个蓝色甜甜圈应用，如果没有去应用商城整一个，打开后会跳出个文件合集包，点击立即查看， 进去后找到你要的内容，点击保存就 ok 了。 ok 啊，我知道聪明的宝宝们已经学废了，不会的宝宝们可以再反复欣赏一遍哦！快去试试吧，下期视频见！

只要你的显存满足八 g， 就 可以加载 k g 刚刚提炼出来的 g g u f 量化版 l t s 二大模型。 然后输入提示词，生成一段柴犬狗狗们在一起吐槽自己的主人累成狗的视频，点击运行，你就能得到这么一个搞笑视频了。主人今天说他累成狗了，他是不是对狗这个物种有什么严重误解？我今天在家睡了整整十六个小时，醒了就吃，吃完继续玩，生活简直不要太爽啊！ 当然，你也可以用 lts 二生成一段在说着河南话的搞笑视频。死鬼，俺不争嘞！俺不争嘞！ 今天就来讲 lts 二大模型 g g u f 量化版的操作指南。 kj 作为 a i g c 圈的劳模，他在第一时间就把 lts 二的 g g u f 版提炼出来了，并进行了开源分享。 在这里呢，有很多的量化版本，你就选择 q 四 km 这个版本，因为它的体积最小。如果你的显存是五零系的，你就当我没说，毕竟体积越大，生成出来的视频质量越好。另外，这个 lts 二还需要配合 gm 三大模型作为文本编码器， 它也有不同版本的 g g u f 量化版。总之就是一个原则，如果你的显存只有八 g， 那 么你就选择里面体积最小的模型就可以了。完成以上工作之后，你就可以跟着我搭建 comf u i 工作流了。 先跟着我打开 runnyhab， 搜索电磁波 studio， 点击工作流。这里面呢，有我搭建好的 l t s r 文声视频和图声视频的 g g u f 量化版工作流， 点击运行工作流就可以跟着我学起来了。进入到 lts 二纹身视频工作流之后，你会发现整个工作流只在模型加载这里做了改动。 在 unit launcher g g u f 节点这里加载的就是我们刚才说的 lts 二的 q 四 km 量化版模型。 在下面的 do clip loader g g u f 节点加载 gemma 三大模型。我在这里没有加载 g g u f 亮化版，因为我想生成出来的视频效果更好，毕竟我的显卡足够大。如果你的显卡只有八 g， 那 么请你加载 g g u f 亮化版。 下面就是设置生成视频的分辨率和时长了，记住设置的分辨率要能被十六整除，另外视频默认是二十四帧每秒，因此你想生成几秒的视频，你就带入数学公式，秒数乘以二十四加一就可以了。 我写的是二四幺，也就是生成十秒时长的视频。接下来就来到了重头戏，在 text in code 节点输入提示词了，一定要记住，提示词要写的足够详细，你看我写了多长的提示词， 包括两只狗身处什么场景，如何进行对话吐槽，主人镜头如何切换，写的都非常的详细。我建议大家好好看一下我写的提示词， 其他的不要动，点击运行，等待一分钟，你就能得到一段特别搞笑的两只狗在吐槽自己主人的视频画面了， 主人今天说他累成狗了，他是不是对狗这个物种有什么严重误解？我今天在家睡了整整十六个小时，醒了就吃，吃完继续玩，生活简直不要太爽啊！ 另一个图声视频工作流跟刚才介绍的文声视频工作流基本是一样的，只是在下面加了一个 load image 节点，用于上传视频的手帧画面，通过旁边的 image scale by aspired ratio v2 节点进行视频分辨率调节， 然后在 type in code 的 节点输入提示词。还是要强调一下，要仔细写提示词。你看，我在这里是这么写的，他用很浓的河南口音，地道郑州洛阳味，脱长音，儿化音，明显的撒娇说死鬼 i'm not real。 其他的参数保用动，点击运行，等待一分钟，你就能得到一段女生在用河南口音说死鬼 i'm not real。 看到这里还等什么，赶紧跟着视频学起来吧！如果本期视频对你有所帮助，请关注、点赞、收藏，三连走一波！这里是电磁波 studio， 我 们下期视频见！

hi， 这里是阿边一个普普通通的设计师。 动漫转写时不要二十四 g， 不要十六 g！ 今天我要告诉你，只要八 g 显存就能快乐唱完！ 这一切都得益于 flux 二、克莱因九 b 模型的强大性能优化。继之前训练克莱因四 b 和九 b 模型先后砸单，经过又一轮的调试和优化，没有任何限制的动漫转写时，真人克莱因九 b 版 lora 今天正式出炉。我们先来看一段实际效果演示 效果怎么样？使用方法极其简单，在克莱因九 b 模型工作流中加载我这个新版 lora， 如果显存紧张，建议使用 f p 八量化底膜亲测八 g 显存流畅运行。然后上传你的动漫图片，填写对应的提示词，比如转年轻的少女写实风格，点击运行即可完成转换。 为了方便大家使用，我特意整理了一套分性别、分年龄段的提示词模板已经放在我 running up 工作流中，你可以根据角色的具体特征直接选用。对于表情夸张或风格独特的角色，你只需要在基础提示词后面追加一些具体的描述词。克莱因的编辑功能有点像香蕉二， 通过提示词加描述词的方式就能显著增强编辑的精度和表现力。好了，模型 lo ra running hub 在 线使用链接我已经放在简介区了，欢迎大家自取体验。 如果你觉得这个在八具显存上就能跑出不错效果的 lo ra 练的还行，请务必点赞投币收藏三年支持，这对我非常重要，也欢迎大家到我的 c 站爆连主页逛逛点点赞，你们的每一次支持都是我持续更新的动力，我们下期再见。

我们来看一下我们自己写的 a 警的代码，它是如何去加载 skill， 简单的演示，我们来跑一下，是以交互的模式去跑的。哈，那我这边就拿这个来去做演示，我们给他一个啊链接，让他帮我们去总结这个平台的一个信息内容，开始 好，他开始总结了，总结的话，他这儿开始是 thinking， thinking 的 时候他会发现他需要用这一个技能，他就去加载了，把那个 bug down 加载到这一个上线文中嘛，加载完之后他会发现啊，他需要 去用脚本，他这个时候就执行脚本了，然后去爬虫嘛，爬虫完了之后把这个数据存成 markdown 或者 json， 存完了之后他再把这个 markdown 读，读到，读到之后放到上下文里面，这个时候他就开始总结了。最近 skill 真的 特别火，它是真的能够让 ai 变成专家，但是我看了十几个教程啊，全部都在教你怎么用， 有没有人想过他到底是怎么实现的？今天我不光要告诉你原理，我还要带你看一下一个能跑 skill 的 agent 是 怎么写出来的。好，下面我们看一下 skill 它到底是什么？我用一句话总结啊，他就是给 agent 装备了超级多的一个技能包， 那这个技能包它长什么样子？本质上啊，它是一个文件的结合，包含了一些啊说明书，依赖资源可以执行的脚本没有特别神奇的东西，就是一个固定的流程，能够去解决某一类业务问题，并且它不需要 ai 现场去写代码，也不会占用过多的一个上下文。 我们来看一下 skill 它的一个核心的一个原理。我们先来看一下 android 官方的一个 agent， 待会我们自己写的这个 agent 就是 按照这种设计来的， 从图的左边可以看见 agent 配置着各种各样的 skills， m， c， p， 核心的提示词等等。那图的右边就是这个 agent 本身是跑在我们的电脑上嘛，那 skill 又是存在文件系统中的，我们有各种各样的工具，比如说 bashpass 或者 json， 那 这就天然的给 agent 带来了一个环境，它就可以利用 skills 中的一个指令和外部环境去做很多编程类的一个任务。那我对这个 skill 的 核心原理的一个指令和外部环境去做很多编程类的一层，第一层 启动时，第二层，那触发时，第三层执行时。好，我们现在来看一下启动时它做了一个什么样的一个事情。 ok， agent 启动的时候，它会去扫描我们整个的一个 skill 的 安装目录嘛，去看一下它到底有哪些 skill， 把它们全部找出来，读取每一个 skill 的 原信息，也就是名字跟简介嘛，然后注入到整个系统的一个提示之中，那后续 agent 它就可以去按需加载 skill 了。 那这玩意儿啊，它是真的省托管啊，我们即使装一百个 skills， 按照一个 skills 一 百托管算的话，启动成本也才一万托管，这就是为什么这个 skills 它几乎可以无限的拓展。 好，我们下面看一下第二层啊，它这个触发时，那触发的话，它分为两种情况，第一种自动， 因为在 agent 启动阶段，我们不是已经把所有的 skill 全部注入到系统提示里面了吗？当我们让 agent 去干活的时候啊，他在推理阶段，他就发现啊，我需要这一个 skill， 他 就会自动去加载这一个 skill 更加详细的说明书，也就是那个 bugdown 文档啊。那第二种手动， 其实你也可以在提示时中手动去啊，让它啊，我要让你使用某一个 skill， 你 去帮我做这个事情， ok， 另外最近最新版的一个 curl code， 它已经支持了通过一个斜杠主动调起一个 skill 了，直接就可以出发了。 skill 加载了之后啊，它其实本质上就是把 skill 的 整个的一个说明书包含的一个指令内容，它全部放到了这个 a 阶的路谱的一个上下文中了，那进到了上下文中之后，它这就跟普通的提示词没什么区别了。 ok， 那 下面到第三个阶段，就是执行时，如果 agent 它加载了 skill 之后，发现当前的业务需求，它需要 skill 额外的能力，比如说有一些参考的文档，或者要执行一些捆绑的代码， 这个时候它就会按照 skill 的 markdown 的 说明书文档去做。你看这个图片里面哈，它就有 skill skill 的 markdown 的 说明，然后有一些脚本文件以及一些资源。 但是这个阶段哈，它不是一定会发生的，因为有的 skill 本身它可能就只有一个 markdown 文档嘛，不一定有其他的资源或者脚本。那下面就到了今天的一个重头戏，就是我们的 agent 代码的一个演示环节啊，主要分为两个部分，第一个部分 agent 代码加载 skill 的 一个运行演示，第二个就我们自己实现的这个 agent 代码到底是怎么写的？ 好，我们来看一下我们自己写的 a 警的代码，它是如何去加载 skill？ 简单的演示，我们来跑一下，是以交互的模式去跑的哈，跑完之后可以看到它这里有一些简单的输入信息以及一些命令嘛。那这个时候我们先看我们上面有其实有提到 他的分为三个阶段吗？第一个阶段是把 skills 全部拿出来去注入到系统提示词里面，我们来看一下我们的系统提示词是不是有这些信息。 ok， 可以 看到我们的系统提示词里面除了他本身那些能力以外，他帮我们把这个 skills 全部加载进来了，就是我这一个里面已经安装的。好，下面我们看一下他具体的 skills 哈， 可以看到他有这一些，那我这边就拿这个来去做演示，我们给他一个啊链接，让他帮我们去总结这一个平台的一个信息内容，开始 好，他开始总结了，总结的话他这开始是 thinking， thinking 的 时候他会发现他需要用这一个技能，他就去加载了，把那个 markdown 加载到这一个上下文中嘛，加载完之后他会发现啊，他需要 去用脚本，他这个时候就执行脚本了，然后去爬虫嘛，爬虫完了之后把这个数据存成 markdown 或者 json 存完了之后他再把这个 markdown 读，读到，读到之后放到上下文里面，这个时候他就开始总结了。整个过程就是这样子的，就这个接收到一个业务，然后由这个 agent 他 自主去判断 他需要哪些技能，然后这个技能他具体的指令是怎么样子的？ skill 里面我们可以看一下这个 skill markdown 哈，这个里面其实有告诉我们的 a 技能他要去做哪些事情，他支持的平台是什么啊？他的一些依赖你要怎么去运行他这里面对应的脚本，那刚刚我们看到了这一个 a 技能里面的话，他就做了这个事情， 那我们自己写的这个 ac 呢？其实看起来也像那么回事，他也能去做到把 skill 把它注入到系统提示词，并且啊根据一个业务需求自己去匹配相关的技能，然后去做后续的一个动作嘛。 那下面的一个流程的话，就是带着大家一步一步的把我们这个项目跑起来，以及带着大家去理解这个代码是怎么写出来的，拿到这个代码之后，跟着我这个一步一步的操作就 ok 了。 好，下面我们开始吧，大家拿到我给你的整个 a 镜的元代码之后，进入我们对应的这个目录哈，然后去把相关的 pass 一 来安装一下，我这边是使用 uv 管理的，大家也用这个吧，我们来开始， 我们进入到工作目录之后，你直接 uv 信可一下把相关的一来安装了，那因为我这里已经安装过了，你到时候安装了会看到他安装很多包。 那第二步的话，我们需要配置一个啊， asp 的 一个 cloud 的 一个模型，因为这个 agent 我 还是跑在 cloud 官方的一个模型上的。我们先把这一个 环境变量这个复制一下，你选中复制，然后把它重命名一下，重命名成点 e n v， 因为这个是没有被 get 管理的，所以说你就可以大胆的在这边去写。那 这里的话我用的是一个呃，国内接口 i 的 中转啊，他们对标 open lut 的， 之前我的视频也有推荐过，他是国内只连的，你不需要模仿那 cloud 官方的模型的话， 你还可以打九折。为什么要用官方的模型呢？因为你如果用逆向的，他的那个 thinking 跟工具调用不一定支持，而且不一定是满血版的。我最近做的 agent 的 项目哈，如果需要用到国外的 cloud 呀， gpt 模型全部是用的他家的， 就你用多少算多少嘛，按量付费就还好，目前测试下来挺稳定的，可以到这个页面的上方有个 api key 管理，大家直接添加一个，然后你随便取一个名称，我就取一个 skill 吧， 点击确定，然后我们把这个复制直接粘回我们的代码里面， 按着我这个流程就可以了。其他的你不需要动啊，因为模型也放在这一块的，你不需要动就可以了。这个时候我们就开始来跑一下 uv run， 我 们看一下它可不可以。好，我们来看一下我们的配置有没有生效。哈喽，你有哪些能力 看一下它这一块是不是可以的？可以看到它已经开始回复了哈，到这个时候其实就已经配置成功了，因为我这个项目里面还把我们这一个新闻 t 区的这个 skill 也给你了，也给到你了，你可以直接去测试， 你给他一个这个平台的一个链接，你让他帮你总结一下，你看一下它能不能做到从加载这个技能，然后去发现里面的指令，以及去运行 这个目录下面对应的脚本，那你就会对整个的一个 skill 完全的去理解它整个的一个交互的一个过程了。那下面我们来看一下，就是这个代码是怎么写的。好，我们来看一下文档，其实这个代码也不难， 是基于 nink 去写的， nink 的 一个 agent 代码是用 react 去写的，然后我们定义了一些工具，这工具里面比较核心的两三个吧。第一个是 他呀，他得知道去加载技能嘛，你得给他一个技能名称，他要去加载模型，在内部去调这个工具，然后传一个呃 skill 的 名称过去。第二个就是 bash， 因为我们这一个 skill 里面他需要去运行一个 python 脚本嘛，去爬虫嘛，所以说这个命令需要。那第三个的话，就是你爬虫得到的结果是放在 skill 的 某一个目录下面，比如输出 markdown 或者输出 jason， 那 他需要这样的一个工具，那其他的话可以先不考虑。 那还有一个比较关键的是这一个 skill 的 一个加载器，因为你要让 agent 能够去发现你的所有的技能，这第一点，第二点你得让它去加载技能嘛，那第三点就是你如何把你的系统提示词注入进去，就把我们的 skill 注入进去嘛，那我们现在一步一步去看我们的代码哈， 好，我们来看一下我们核心的一个 agent， 代码入口的话就是这个 create skills 这个 agent 哈，它返回的这个类，那这个类的话，我们把代码折叠一下， 我们只需要去关注其中比较关键的几个哈，我们创建这个 agent 之后哈，你就可以去调用这个 agent 了，它背后就会去处理你的请求，然后去自动去推你做工具调用，就典型的 react 那 一套。 那我们比较关键看的就是两个部分，第一个这个工具的一个定义，第二个部分这个系统提示词，我们先来看系统提示词吧，系统提示词的话，这块它是掉了这个方法嘛？这个方法的话是先有了一个基本的呃， ai 工具的一个能力嘛，它是一个帮助助手， 紧接着它再返回了这一个我们的一个 skill 的 一个加载器，这个内里面的话就把我们的基本的提示词给它，给它完了之后呢，它帮助我们去扫描了所有的就是 skill， 就 包括你工作目录以及项目目录下面的 skill， 扫描完了之后把这个提子追加过去，也就是我们在前面实战，实战演示那个环节中，我们通过 prompt 看到它下面追加那部分信息， ok， 我 们继续返回。 好，对于这一个提子这块就很简单。那我们来看工具调用，工具调用的话，你先得定义工具吗？定义工具啊，这边定义了有这几个工具啊，主要看这两个吧。 那这个的话也是比较简单的，就是你传，因为这个是大拇指去调用的，对不对？大拇指调用了，它会传一个它需要知道的一个 skill， 它要去加载嘛？所以第一个参数自然而来就是你这个 skill name， 核心就是你传一个 skill 的 name 过来，我要保证 我能把这个 skill 的 这个 markdown 哈，把这个 markdown 给你读出来，然后返回就完事了，那这个工具就做这个事情，那下面呢？就是一个普通的一个命令行的一个工具了，命令行工具也不带着大家去过了，都比较简单，是用了一些传统的一个手法去运行命令啊，然后再返回结果。好，我们来看这个 skill 的 一个 核心的加载器这个类吧。这个类的话前面部分就定义了我们有哪些目录嘛？我这边定义了两个层级哈，一个是啊，我们的一个用户层级，就是你如果装了 curl code， 在 这个目录下面是会把所有的 skill 放到这下面去。第二个的话就是 有很多 skill， 它可能是针对项目而言的，你就放到项目下面去，就像我这个一样啊，我这个里不是有一个啊，新闻提取器吗？会给到大家用，所以我就把它放到了我们这个 get 项目下面去跟踪。那看一下这个类的话，其实 它的核心职责就比较简单，第一个先去扫描，就去发现这个目录里面所有的一个啊 skill 目录，然后去读它的那个 markdown 文档，把它原型记拿出来。第二个就是去加载，你给他一个名称，他帮你加载。第三个就提示词整体的实现其实 非常的简单，让 ai 去做一下就做完了。 ok， 那 这就是这一期视频的全部内容了，谢谢大家，拜拜拜拜拜。

这是一期手机变电脑的保姆级教程，可以运行同二顺 cad 电脑端，微信 wps， 记得点赞收藏，小白都可以学会。先下软件，这是小小店的官方链接，咱们下载 j x d e 这个版本啊，因为它自带星火商店，方便咱们操作，直接点击下载就可以，不过时间可能会比较长， 具体的下载网站在这里，记得点赞收藏，大小是一点多 g 啊，现在是一百的版本，下载完成之后跟正常软件安装一样啊，直接允许，然后深度扫描，其他手机也是通过安全检测之后就可以了。打开软件它会自动安装，而且是在无网的情况下都可以的 自动安装。他的描述也大家看一下，具体的操作方法可以详细查看。安装完成之后，他默认会进入到系统的界面，不过别着急，他可能会出现一些蓝屏的问题，如果出现蓝屏，具体怎么操作来看他详细的描述 大部分情况。打开设置，找到关于手机，找到版本信息，狂点版本号就可以打开开发者选项，开发者选项里边也是 滑到底部，找到限制子系统打开就可以了。其实操作还是很简单的啊，重新进入就是正常的显示界面了。找到星火商店，这里边就是你可以正常下载的软件了， 还是比较方便的，避免大家操作失误。再说一下其他的控制功能，左滑两次可以退回到终端的显示界面，咱们的系统就是 g x d e o s， 然后找到控制，可以给大家做一下介绍啊，其中这里也是可以进行软件安装的， 首先设置访问权限，打开之后可以让小小电脑直接访问你手机内容，还是比较方便的。这 里边的高清显示不建议开启，因为可能会有一些不兼容的问题，屏幕缩放显示建议滑到零点七，这样的话会更舒服一些，当然你也可以根据自己的需求进行设置。图形加速，这个功能大家要注意， 如果你想用运行星火商店，不要打开这个功能，打开之后星火商店不可以打开。怎么访问咱们的手机软件呢？打开开始界面，找到计算机， 找到他的系统盘，找到 sd 的 文件夹，这个文件就是咱们手机本身的系统文件了。怎么样，这个小小电脑对你日常使用到底有没有帮助呢？觉得有用的话记得给主播点赞、评论收藏，有什么问题评论区见。

ai 视频生成的重磅级工具来了，看完你不用算我输，今天这款工具拿捏你今年的 ai 视频圈简直就是神仙打架，前有 framepack、 skyrim 长视频、 ai 开源模型，后有可零二点一、 谷歌、维 e o 三这些大神下场，生成的视频效果一个比一个逼真，甚至连音频也都同时生成了，反正现在的 ai 视频跟实拍的差距越来越小。 是在这么多模型里有一个 ai， 虽然它的效果不是最顶尖的，但它的一个生成思路让我印象特别深刻，那就是六 g 显存也能轻松生成视频，重点是能生成一百二十秒的 ai 视频，致你感信像这种视频也是可以轻松生成， 它们是怎么做到的呢？那么这么强的工具我已经打包好放网盘了，有需要的小伙伴暗号抱走。接下来给大家演示一下使用过程，在这里呢，我已经把这个工作流给搭建好了， 那其实呢，同学们拿到这个工作流只需要做两件事，就是在这里上传一张图片，然后呢，在这里呢写上对应的提示词 就可以了。为了让大家更好的填写提示词，那我在这里也是贴心给大家准备了一段关于叉的 g p p 的 训练模板，只需要呢把这一段文字给复制一下，然后进入到 g p p 当中，就可以把这段提示粘贴出来了。 那这时候呢， gdp 它就会根据训练的要求，把画面当中要展现的动态提示词返回给我们，那么我们就把这个提示词放到这个 clip 文本编码器就可以了。那接着呢，就是主模型的选择了，我这里用到的是这个 k j 单文件的节点，那选择容积小一点的这个 f p 八的版本。好，那下面就是这个 clip 和这个 ve 的 加载了， 大家统一就用老师给大家准备的这个 v a e 还有模型就可以了。那接着我们来看一下比较重要的一个参数，就是这个六四零的，那这个数字呢，大家不要去改动它，这个数字是固定的， 而且我们要是改变这个数字，那工作流就会报错，这模块实际上就是自动根据算法的要求把我们上传的图片进行压缩处理，然后呢传入到这个 finpec 采集器当中， 那这里的步数其实就是生成视频的帧率，那目前呢测试效果最好的就是三十帧每秒，如果说我们这里设置成三十帧的话呢，我们对应的在这边也是要同样的设置成三十帧。 好，那下面这里的 turbo 就是 起到了一个加速的功能啊，建议大家进行开启，那下面的参数和预值呢，大家保持默认就是最好的效果了。 那接着呢就是下边最重要的一个参数，这个呢就是设置我们图像生成的总时长，那最大呢是可以支持六十秒一分钟的长视频。然后就是最底下这个比较重要的参数， 默认数字呢是为六，这个数字越大呢占用的显存就会越少，但是渲染速度也会随之变慢。在默认值六的数字下，其实工作流跑出来的显存也是非常高的，那这样子的显存占用大部分的显卡也是跑不起来了，那么我们只需要把这个数字六增加到四十，那这个时候神奇的是 就发生了，那总显存的占用呢，我们就可以降到仅仅六 g b 的 大小，非常的夸张，但在这里呢，我测试了不同数字下显存的占用和生存时间，那基本呢，数字在十以下都是占用比较高的现存，那如果说 继续加大这个数字，那显存就会开始逐渐下降了，那达到四十以后啊，再增加这个数值，显存就不会下降了，这也就是六 g b 的 显存是 fan pack 的 最低标准了。那这里呢，我是上传了一张啊这个女孩的图片，一个美女在房间里面跳舞，然后面带微笑旋转， 然后呢我们可以看到哈最后给我们生成出来的一个状况，这里呢设置的是一个两秒的视频哈 啊，而且我们去看这个生成其实真的一点都不输市面上付费的 ai 视频软件，那整个动态呢，也是非常的丝滑流畅的。那所以说我们这个张吕敏博士推出的 fanpack 技术是极具意义的，直接让 ai 视频的使用门槛降低到六 gb 就 能够运行了。 好的小伙伴，那本期视频就分享到这里了，视频中用到的工作流和模型我都已经打包放在网盘上面了，有需要的小伙伴可以在我的评论区进行留言，我都会给大家一一分享的，那小伙伴们，我们下期再见，拜拜。