牛逼的韩服剧没等来,等来了一部牛逼的韩服 ai 真人剧,你们自己看,目前更新到第一集,毕竟呢,我以为韩服要地震了,好帅啊,就这个笑容,这个表情,这个特写,还有整体的这个画面感,真的我真的猜住了,真的是角色的闭眼邪门了。 然后这个剧情还是年下小狗暗恋便明恋,虽然还是有一点点瑕疵啊,但是真的已经很牛了,姐妹们真的是时候逼自己一把了,我想看国产说中国话的。
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昨天我刚发完视频,解读 open core 的 更新版,手机还没放下, open core 又更新了,这更新的速度啊,比我更新视频还要快。 大家好,我是杜宇,带你看懂 ai 赛道的钱和事儿。我们先来复习一下昨天的 v 三点七,是这只奥地利龙虾有史以来最重量级的一次升级,核心亮点是什么呢?是 context engine 插件接口。说人话就是啊, ai 终于可以自己管理自己的记忆了,你可以给它装不同的记忆模块, 不喜欢默认的记忆,压缩逻辑自己换一套,再加上 memory 的 混合搜索 bug 修复,还支持了 gemini 三点一 flashlight。 总之啊,三点七是大脑升级,给 ai 装了一个更强更灵活的记忆系统。然后,今天 v 三点八来了,而且是先发 beta 测试版,结果三十分钟后直接退正式版,连 beta 都懒得多测一会儿。这团队啊,是真猛。 三点八主打的是三件事,第一, a c p 溯源功能,你的 ai agent 现在终于知道是谁在跟我说话了,能记录每一次对话的来源和 session id, 这对部署在企业环境里的 agent 来说是质的飞跃。 第二,官方备份功能上线, opencloud backup create 一个命令本地状态全部打包存档。以前是玩得越溜越怕出问题,现在至少有保险了。 第三十二个以上安全漏洞修复,包括 telegram 消息重复推送这种让人抓狂的 bug, 好 有人要问了,为什么连续两天更新呢? 这不是一家公司在加班赶工,这是全球开发者在同时攻限代码。现在 opencode 在 github 上有超过二十五万颗星,超过的 react 成了 github 史上最多人 star 的 非聚合类开源项目,咱们过去也解读过不少开源项目,但这种更新节奏我是头一次见。 全球几千个开发者盯着同一个 report, 哎,你刚提一个 issue, 可能六小时后就有人给你推 pr 了。这种重包开发的飞轮效应,任何一家闭源公司靠堆工程师都追不上。那这给国内 ai 产业带来了什么机会呢?我投资的时候啊,关注一个指标就是水在被调用。 你知道现在 open 可乐调用排行榜上的第二名是谁吗?是国内的阶月星辰。 step 三点五, flesh 紧跟在 android 后面,比 kimi k 二点五还要高。同一千万的 quin 三点五, mini max m 二点五。这些模型都在快速地接入 open 可乐生态,这意味着什么呢? open 可乐相当于一个全球的分发渠道,国内大模型在这里正面 pk, 谁效果好,用户留谁,没有保护墙,纯市场竞争。 深圳已经开始给 open 可乐相关的项目发补贴了,感兴趣的可以去我主页看龙虾十条那条视频,具体解读补贴政策。不过随着这些大厂越来越卷,对于普通用户的利好就是,一行代码不会也可以开始养自己的龙虾了。比如每天自动抓取行业资讯,整理成简报, 接飞出机器人,让 agent 自动汇总项目进度。操,论文看,其实一直在讲,说到这儿呢,欢迎大家在评论区留言分享一下。你们都在用龙虾具体干啥? 那么 v 三点八之后有了备份功能,万一配置炸了,可以一键恢复,入门也变得更稳定了。普通人现在要做的,就是找到自己工作里最枯燥最重复的那一块,那里就是你的龙虾,能帮你省时间的地方。给自己定个小目标,比如每周自动化一个工作任务。 最后我想说的是,我们正在经历的是执行力的民主化。以前只有大公司才负担得起一只执行团队,现在一个人加一只数字龙虾就能跑起来一个艺人公司。 ai agent 的 基础设施正在以一种你我都不曾预料的速度变得越来越稳,越来越强。接下来,谁能最快找到自己的使用场景,谁就能先赢。一步点关注,不迷路, ai 搞钱,我带路,我是杜宇,咱们下期见!

这是我见过二零二六年最牛的 ai 漫剧制作软件,只需把小说丢进这里,大模型就能自动调用 geminis 推理剧情脚本,无需研究复杂的提示词, 无需拣写智能分镜指令,就能直接生成剧情连贯的分镜剧本。系统会自动匹配出场角色,并生成提示词,一键生成人物形象。三、试图场景以及道具,每个角色从出场到结尾,形象稳定, 不跑脸不崩,画面风格也不再受限制。赛璐璐、韩漫、三帝国漫、日系动画、真人写实都可以一一切换,直接试用,整个过程全程云端完成, 不吃电脑,配置普通设备也能顺畅出片。软件自带的保姆级教学,从零开始带你操作,就算是新手,也能做出这种级别的漫剧成片效。感兴趣的评论区八百八十八直接给你。

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还在为每天写日报周报,手动整理数据头疼吗?腾讯版小龙虾 wordbody 刚刚官宣大更新,这次它不再是单纯的聊天框,而是变成了你的隐形同事。我们来对比一下, 它到底强在哪里?先看连接方式,就版本可能需要复杂的配置,或者只能在特定客户端使用,但现在它支持在微信中一键直连,新增了 qq、 飞书等 i m 链接的稳定性。这意味着什么? 意味着你不需要再切换到特定的 app, 直接在微信里就能遥控你的办公电脑,让 ai 帮你干活。无论你在通勤路上还是在外出差, 只要掏出手机发条语音,它就能在你的办公电脑上自动查资料、写推文。更大的变化在于, workbody 正式支持后台自动化任务。以前你可能需要手动输入指令 它才能执行。帮我整理一下今天的会议纪要,帮我查一下竞品信息。但现在,你可以设定它每天自动生成日报周报,抓取竞品信息,整理会议纪要,监控数据变化。它就像一个不知疲倦的数字,员工七成二十四小时在后台运行, 主动为你完成工作。从被动响应到主动执行,从复杂配置到一键直连,腾讯版小龙虾 work buddy 这次更新,不仅仅是功能的叠加, 更是办公方式的变更。把繁琐的杂活交给 ai, 把珍贵的时间留给创造。我是 ai 破局者老许,我们下期再见!

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就在昨天,秋叶大佬发布了康碧 ui v 三全新 ai 黑科技,做视频的饱死有福了,还是中文汉化版零基础小白也可以亲手打造专属 ai 创作世界。本次 v 三版本迎来史诗级 升,无论是生成图片还是生成视频,速度都直接拉满了!更重要的是,这个工具实打实的完全免费, 生存次数也没有限制,安装仅需要三步一下载,二解压,三启动,就能打造出流畅自然的动态效果。安装教程和整合包我都整理好了,暗号直接暴走!打开康 b u i, 生成自己想要的视频吧!

gpt 五点四终于来了,它真的能动手了!它具备了原声电脑操控能力,能像人一样看屏幕、点鼠标、敲键盘。接下来,我们一起看看这次大升级到底升级了哪些方面。 第一,原声电脑操控。这是本次更新的灵魂,因为它让 ai 首次跨越了对话的边界,能自主规划并执行跨软件的复杂工作流,桌面操作能力直接超越人类平均水平。 第二,思维模式,深度融合模型在解决难题时会先思考再行动,且支持用户在思考过程中实时打断和修正指令。第三,百万级上下文窗口, 标准版支持一百万 tokens, 能一次性吃透整本小说或大型代码库,解锁精度极高。第四,代码全站自动驾驶, 不仅能生成六千行代码,还能在本地环境自动运行报错并自我修复,实现真正的闭环开发。第五,身网研究与成本优化,增强了访问授权账户获取信息的能力, 同时在复杂任务下的调用成本降低了近一半。那中国模型,比如通易千问, q n 三五 plus 和它比差距大吗?说实话,在纯文本推理、中文理解和代码生成这些脑力活上, q n 三点五 plus 已经追平了 g p t 五点二, 甚至在某些榜单上互有胜负,硬实力差距微乎其微。一旦谈到性价比,中国模型简直是降维打击。 gbt 五点四的输出价格高达每百万 token 一 百零八元人民币,而 q w n 三点五 plus 只要八毛钱, 整整差了一百三十五倍。如果你是要处理海量数据,做大规模客服或者高频调用,用 gbt 五点四可能会让你破产, 而用中国模型,你可以随便造。在这个维度上,中国模型不仅完胜,简直是直接把高性能 ai 变成了水电煤一样的基础设施。那什么情况下,你必须得用 gbt 五点四呢?当你需要 ai 像个数字员工一样去操作那些没有开放 api 的 老旧软件时, 当你需要他独立解决一个从未见过的复杂难题,比如全自动开发一个完整项目,或者进行深度的跨国科研分析时,当你对任务的准确率要求极高且预算充足,需要他具备全球最强的逻辑闭环能力时, 这时候 gdp 五点四贵有贵的道理,他买的是自主行动力和极致智力。最后留个问题给大家,如果让你选, 你是愿意花一百块钱雇一个能帮你动手干活的 gbt 五点四?还是愿意花一块钱雇一百个只能动嘴皮子但智商也很高的中国模型? 你觉得未来是全能管家赢,还是人海战术赢?评论区告诉我你的选择。关注我老朱 ai 的 分身,咱们普通人一起 ai 落地!

太炸裂了!两个人一个月流水直接冲上六位数! ai 漫剧现在到底有多疯?以前做一部剧的钱,现在能一口气出十部 ai, 把制作成本和周期直接砍掉了百分之九十。各大平台更是加大扶持力度,砸资源抢内容。 他的赚钱方式非常粗暴,粉丝付费解锁下一集或看广告,自动解锁广告收益真的不是开玩笑,只要你能稳定更新,赚钱会比你想的还快。 今天我就来手把手教你如何从生剧本到生图片,再到生视频,一步步用免费开源工具完成。另外,所有工具和详细操作指南都已为你整理好了。 无论你是 ai 新手,还是有一定基础的创作者,这份 ai 小 白入门文档等于七七八都能帮你轻松上手,让你的创意完美落地成视觉作品。 这期视频我们先来讲解第一部分,如何利用大语言模型进行编写故事的剧本和脚本。我们都知道,一个完整的影视作品需要的是导演和编剧来帮我们赚写剧本和脚本,但 我们大多数人都不是专业的导演和编剧,因此我们想要获得一个好的故事剧本和脚本,通常需要借助 ai 大 语言模型进行生成,例如豆包、 china、 gpt 等等等等。那此时如何向大语言模型进行提问?角色设定 比较清晰,输入格式、结果质量?像这样公式化的提问才能够得到更有执行性的答案。比如现在我们就想生成一个三分镜的 ai 短视频, 一辆赛车在沙漠里飞驰。那根据刚刚的公式呢?我们就可以这样写,你是一个专业的影视分镜脚本转写师,擅长为 ai 短视频设计场景和镜头语言。请你帮我做一个十秒左右的视频脚本,内容是在广阔的沙漠公路上,一辆赛车在高速的飞驰。根据以 下的具体要求,比如三分镜,需要包括镜头类型、画面内容、动态描述等等,要保证主体和风格的一致性。输出格式的要求有,镜头编号、画面描述、 ai 绘画提示词,最终以表格的形式回答。我们先来探讨第一个要点,角色设定。这段提示词我们可以看到给定 ai 的 身份是影视分镜解析师, 这是因为我们的核心问题是让他帮我们生成三分镜的 ai 短视频,所以要让他在做短视频方面是一个专家,那他擅长为 ai 短视频设计场景和镜头语言。因此我们自己在向大语言模型提问的时候,如何给定 ai 身份,或者给他哪种身份 是要根据我们的核心问题进行设计。那此时我们想要 ai 帮我们去做一个科普动态慢的概念,那我们就可以给他设定。假如你是 世界著名动画影视艺术专家,请你给大家科普一下什么是动态慢?此时他所给出的回复是动态慢的核心定义,动态慢的关键特征,以及动态慢与动画漫画的核心区别。这些内容所给出的格式是非常专业的。那我们换一种角度问 同样的问题,大家可以对比一下差异。假设你是一个脱口秀演员,请你帮我科普一下什么是动态慢。可以看到这里所回复的内容就和刚刚有一定的差异,是以更加接地气且通俗易懂的方式来介绍动 太慢的,这就是我们给 ai 设定不同的身份,那么 ai 给我们的答案也会有一定的差异,它会从不同的角度,不同的专业做出不同的回答。至于第二点,目标清晰,这里并没有什么特殊的技巧,我们需要做的就是简 单明了的把我们的核心问题发给 ai 即可,就比如请你帮我做一个十秒左右的视频脚本等等。那如果没有今天我们所讲述的提问框架,大家大概率也是会这样去提问,将后边的一些具体要求牵扯到了比较多的专业名词,如, 如果大家看不懂,没有关系,后边我们会给大家一一的进行讲解。我们再来看第三点,格式输出。我们在向大元模型提问的时候,虽然在我们没有进行格式限定的情况下, ai 依然给我们的答案是分条列出, 条件清晰的,但要做脚本,需要输出的类目会非常的多,因此用表格的形式会更加一目了然。 我们来做一个对比,请你帮我做一个十秒左右的视频脚本,内容是广阔的沙漠公路上,一辆赛车在高速飞驰,这是我们不做格式限定得到的答案输出。 如果我们再加上输出的格式要求,镜头编号、警别时长、画面描述、 ai 绘画、提示词、旁白,并以表格的形式回答,那 这个时候我们的提问方式得到了答案就会更加的专业,并且更具实用性,这就是 ai 限定输出格式的作用。我们再来看最后一点,结果质量。结果质量这个重点对于以上三个点来说呢,写的就没有那么的重要了, 在 ai 还没有如此强大的时候,我们每一次的提问都需要提醒 ai 生成一些高质量的回答。比如我们在做图片提示词的时候,需要提醒 ai 生成四 k 的 画质啊,摄影镜头啊等等等等。那我们在做文案性的工作的时候,需要提醒 ai 回答的简明扼要啊,逻辑清晰啊等等等等。 但对于现在的大语言模型来说,我们的这些结果质量提示就显得有些多余了,因为本来 ai 给我们的答案就已经非常的好了,因此结果质量只有在我们得到了答案不太满意或有所纰漏的时候,再去提醒,再去作答即可。我们下面就回归到本节课的主题, 如何让 ai 来编辑剧本和脚本,这里我们已经提前准备好了,一起来看一下具体的内容是怎么样的。首先要明确一点,剧本和脚本是不同的,可以看到在这里我们分成了故事的剧本和脚本,在剧本方面,我们点击 查看可以看到它更像是一则故事的直观叙述,就像阅读一本小说一样,没有非常隽杂的解释,只是顺着观众的正常思路来讲述一则普通的故事。而脚本则不同 的内容会更加的繁琐复杂,包括了警别场景等等。对于画面内容的描述以及发生的时间,它更像是一本在制作这个完整故事影视作品时的一个指导规划书,告诉我们在拍摄这一段时 应该注意些什么,按照什么样的方式去制作。那么了解了故事的剧本和脚本的区别,我们再回到刚刚的内容,来看一下具体的提问方式是怎样的。可以看到这里同样满足了提问的四要素。首先第一点给 ai 设定身份,你是一个经验丰富的动画电影制 做导演,这句话就给 ai 设定了一个经验丰富的动画导演身份。下面是提要求,现在我需要你写一个动画电影短片的故事剧本,白鹤仙子的传说。这句简单的话提出了我们的要求,是写动画电影短片 的故事剧本。而第三个部分就是给回答设定格式,要求是三帝国漫风格以写故事的方式提供给我,以便于我能快速的了解故事内容,不超过四百字。而在下面我们生成脚本的时候呢,可以看到 没有再给 ai 设定身份了,因为通常来说呀, ai 大 元模型是有关联上下文的能力的,那我们在第一句话中已经给他设定了一个经验丰富的动画导演身份,所以默认在后续的提问中,即便不再单独的设定身份,这个身份也已经贯穿整个对话了。到这里大家可能会有一个疑问, 那就是既然我们生成的分镜脚本能够直接告诉我们在真正制作短片时,该在什么位置,什么样的描述,设定什么样的时间,为什么还需要让 ai 生成一个固 故事的剧本呢?这个道理其实很简单,作为一个导演呢,也就是我们自己要制作出一个完整的故事,就必须先要深入对故事有一个清晰的认识,知道故事当中的出场人物, 故事的情节。所以相较于永长的脚本而言,一则故事的剧本能够让作为导演的我们像阅读一个短片故事一样,快速的了解整个故事都发生了什么,这样在制作的时候才能够更多的去打磨这个故事的细节,了解故事的前后逻辑。其次,我们先行编写的一个故事剧本, 也能够十分方便地对故事剧本当中逻辑不通或者不够精彩的需要修改的部分进行提前修改。那在修改好之后,再让大家用大语言模型参考修改后的内容,再来生成更加完善的脚本, 以此来降低后续修改的成本。毕竟修改一个简短的剧本要比修改一个永长的脚本要方便得多。在生成一个 ai 动画故事短片时, 大家可以看到开头我们所展示的动画短片在时长上都不是很长,通常一两分钟,所以这里生成的次数也非常的重要。通常来说,四百字的故事剧本对应的就是两分钟左右的 ai 动画短片,所以大家可以以此为基础,在设定 ai 回答时来设定一下生成的次数。此外,我们在设计脚本要求时, 实际上是为未来的 ai 绘画流埋下一个伏笔。很多格式上的约束,核心的目的都是为了让后续的图片生成更加的流畅。所以大家在向 ai 提问时,不妨换位思考,如果我们要用这段话去生成一个图片,那 ai 需要知道些什么?基于此我 我们在指令中强制要求,包括警别警号、场景绘画、提示词等等等等,这些细节直接决定了分镜的还原度。更重要的是,我们仿佛强调 ai 的 描述要客观直观,避免文学化的修饰。如果你深入使用过 ai 绘画工具,你就会发现那 些充满异境的小说话表达往往是致命伤,比如长城宛如巨龙, ai 呢?可能会画出一条龙来,那这就是语义误读导致的翻车现场。为了保证分镜脚本的实用性,我们必须用最平实的语言 去解构画面,摒弃误导性的一些修辞。当然,在追求绘画效率的同时,我们也不能忽视脚本本身的专业属性。即便我们不是职业的导演或者编剧, 也应该要求 ai 输出的内容具备脚本的基本骨架与核心要素。这样生成的作品才不只是零散的描述词堆砌而成的作品,而是一份具备 蓄势完整性、能够真正落地的执行性专业脚本。最后,让我们对本期视频的核心要点进行一次深度的梳理。首先,我们从宏观角度给大家讲解了制作一部 ai 动画作品的全部流程以 及炼录。这不仅是本节课的开端,更是我们后续系列课程将要逐一解析深度攻克的技术地图。那本节课的重头戏呢?在于我们详细的拆解了如何利用 ai 大 元模型编写出高质量的故事。剧本 与分镜脚本我们重点强调了与 ai 深度对话的一些核心方法论,就是提问的四要素,角色设定、目标清晰、输出格式、结果、质量。那在实战环节中,我们不仅成功的驱动 ai 生成了可落地的剧本脚本,更从专业的角度对什么是剧本,什么是脚本, 以及他们的实际创作中各自承载的功能进行了一个深度的分析以及区分,那希望通过这些理论与实操的结合,大家能够真正的理解并掌握 ai 创作的底层逻辑,为接下来的分镜生成打下一个坚实的基础。好了,以上就是本节课的全部内容,如果对你有所帮助,还请 多多支持。三年以下本套教程用到的 ai 脚本、提示词、运镜、关键词库,还有所有免费的 ai 工具我都会整理放在下方置顶评论。下期视频我们来学习如何根据生成好的剧本脚本来生成分镜图片,这 就是整个制作环节中最花时间的部分,因为它不仅要生成图片,还包括了设计故事当中各种事物的形象,以及如何保证角色前后的一致性,如何对生成不满意的图片进行修改等等等等。那我们就下节课再见!