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个人用它创收的根本。第一,从创作这块来说,以前啊,我得要去学粤语,我得有伴奏,用混音几个月的时间都不一定做的好,而现在只需要输入一句话,几个关键词,我今天工作有点累,心情有点忧伤,找一首吉他伴奏, 然后精明音乐就会根据你的文案自动形成相应的一个文案内容,然后啊,再匹配上适当的一个歌手的音色,自动生成一首完整的歌曲,品质高,质感十足。 第二,取内容分发。你的歌曲生成完以后,自动转发到全球啊,所有的社交平台上,让你的歌被成千上万的人能够听到,帮你省时又省力。后台支持数据隔离和收益分账。 你带多少个人一起创作的歌曲,每个人做了多少播放流量的?一个流量费有多少,该分配多少收入,系统按规则自动统计,让写作流程更加清晰,不扯皮。第四,商业创收。在平台啊,所生成的每一首歌,版权都 属于你,你的歌曲只要有人听,或者被人拿去做短视频的 bgm, 或者说商业用平台都会根据流量多少自动给你分配收益。收益情况啊, 取决于作品的播放量数据,真正做到了一次创作,持续收益。所以啊,每一首歌都是你。

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抖 音。

儿歌新 b c 到底是好还是拉还是好拉?这次 vivo 给我听乐了,全在我意料之内啊,编曲都很常规,歌词也没啥内容。家有 n p s m 的 微家走心。讲道理,这种家电腔调和小旋律太多了,抖音随便拉出来十个小 rapper 九个都这么写,还有一个不会调,歌曲顺序有点问题,走心走的太早了,没爽起来就下去了,腔调还很杂,基本上每首歌都不一样,有的还行,有的听着不自然, 说白 了就是没啥个人特质,不具备不可替代性。没找到我听你不听别人的理由。单人作品拿份音乐和凯迪拉克还行,劲给的挺到位。合作的歌他平等的被每一个合作歌手压制,真不是我硬黑。同样的编曲写法,声音质感,那人家出来那就是对的, 整张 mc 让我撑下去就是期待下一位合作歌手的发挥呦,你说招笑不?但是最不至此,作为 aason 父子人,之前经常跟 bison 捆绑,也确实整出来过经典好歌。 bison 之前那张专辑那是一个啥也不是,横向对比。这张其实还好,能听出来恒二哥是在认真对待作品,虽然最终呈现 的效果一般。那瘦死的恒仁哥比比十万大这一整完犊子对公司派个特权。在这张 m c 之前我一直把他当复制人,期待值也确实不高,能听得过去就行。虽然也确实只是能听得过去,但我觉得在以后我对他的标准和期待值会更高一点,至 找回当成在抖音上有精彩片段的小 rapper。 说到抖音哈,这次 miss 九成的歌拿出来一小段都是 ok 的, 每首歌都不长的,基本都会疲劳,属于抖音歌手的通病,有火的视频没经典作品说到底还是能力不够些, demo 可以 些,单曲涉及到整体结构还是差点意思,比如同样都是小旋律, topberry 的 呼吸感松弛感外加旋律繁花那小份嘎哇一下就上去了。 总的来说,夸他的是那些之前也没怎么把他当正经歌手的人,骂他的是认真期待好好听了而且能听懂一些的听众。站在恒二哥啊不 children one 的 角度我这次挨骂会开心,至少大家拿我当人了对吧 ok 吧,注意生活,拜拜。



哎呦喂, t 八那瓜娃子说好五一休息的,结果友友又更新了,一不注意又更新了几十个版本,简直逆天,总合包版本怕迭代太快,直接用 a、 b、 c d、 e g 代表了,我看看又更新了什么幺蛾子耍起 啊!大家好,我是提八啊,五一劳动节光劳动了,今天更新了三个大版本,差不多四十多个小版本吧,我也不想更新一点功能,就给大家发个版本,所以说还是比较克制的。 那我们来说一下啊,今天更新了什么,主要还是大家给我反馈的,我给大家去更新一下。首先呢是优化了交互逻辑和大家反馈的一些交互体验,那我们先尝试一下啊,这里呢,我们可以直接拖动我们的图片, 现在呢就不需要一张上传了,同时呢包括视频音频都是可以的,我们还可以直接 ctrl c, 在 这边 ctrl v 直接就 ok 了啊,非常丝滑。第二个呢是有些朋友觉得里面题诗词模板太多了,他希望自己加,希望加上删除的,我们可以在这边,现在呢点击这个小的红的垃圾桶就 ok 了,或者说呢,我们点击它,在这边点击删除 模板,直接就刷新了。第三点呢,在左上角加了一个版本的选择,因为版本发得比较快,有些人呢喜欢用老版本啊,因为新版本有可能会出现一些意想不到的 bug, 这个时候呢,我们就可以回退。目前呢给大家准备了最新的三个版本,当然 一般来说啊,最新的两个版本,它也是开发版本,只有我发包那个版本才最新的,但是我们可以尝试。然后群里呢,有朋友跟我说啊,它启动以后啊白屏,然后我看了下报错啊,发现是中文编码的时候,可能导致编码失败了,所以说这边已经修改了, 那新版本呢,可以尝试一下,如果再发现白屏啊,大家一定要先重启下电脑,否则的话端口如果被占用的话,可能启动的还是老版本。如果说还有的话,大家可以私信我或者评论区留言,我给大家再处理一下。下面呢,来到我们今天重点更新的 solo v 五点五, 现在呢在 v 五点五中呢,增加了歌词的创作,我们先来看一下。首先呢,我们可以先设置下标题,包括简单的风格, 然后呢,我们在这里可以填写一下大概的一些要求,哪怕你只写一个非常简单,比如说高永春的爱情故事也是可以的。在风格这里呢,我们可以单独选,因为有些朋友他并不知道歌曲有什么风格,所以说这里单独给他加了个按钮,比如说我们要 pop 啊,这里会自动添加的 啊,然后呢,我们这边啊有三种方式啊,这里面也是有个 skill 的 啊,然后呢,一般来说我们用常规的,也就是默认的啊,创造性呢,它的歌词包括它的曲风更加特别一点,那一般我们用常规或者是创造性啊,保守呢,一般不需要用。 然后呢这个优化风格呢,也就是我们在生成它的,包括标题以及我们曲风还有歌词的时候呢,它会单独优化这个曲风,然后呢重新传到这里啊,这是它的一个作用。那我们现在先尝试一下,点击 好选一下我们的模型,然后呢点击 ai 创作,因为呢有时候语言模型呢,它可能会卡住时间比较长,所以说给大家加了个终止按钮,我们可以随时终止。我们看一下歌词设置好了,它的格式呢,全部是按照 solo 比五的,我们把最上面一段可以删除 好。然后呢我们看一下这边啊,刚才我们非常简单的,它呢包括标签,风格,现在呢它帮你进行了优化啊,标题是没有变的。然后呢我们就可以生成音乐了,我们来尝试一下,音乐生成以后呢,我们可以稍微听一下, 好,我们暂停一下 啊,如果说你喜欢的歌曲呢,我们可以这边点击存入歌曲库,我们点击一下啊,然后呢它会发送到上面啊,稍等一下,你看到已经发送成功了,在这里呢,我们可以点击, 我们可以听到我们刚才生成的歌曲,包括它的一些提示词,还有音乐,我们可以点击发送到输入框啊,直接包括标题,风格,标签以及音乐歌词全部都有了 啊,非常的方便,我们可以随时重新写这首歌。下面呢今天更新了另外一个非常重要的,也就是 mj 的 v 八跟 v 八点一 啊,可能很多人啊,以前 mj 用的多,现在呢用的少一点,像 mj 还是非常有用的啊,它尤其在我们出场景一些特色的风格的时候,是直观重要的,包括,呃,群里很多,他们是专门 做这样一些,比如说游戏啊,还有一些动画的,很多的素材都是要通过 m v j 来生成的。 那在 v 八跟 v 八点一啊,它们的一个区别什么呢? v 八基本上等于另外个模型了,但是它的缺点是比较明显的,它就是不支持,包括像图,圣图等等。那在 v 八点一的时候呢 啊,它的风格呢,又更像 v 七,因为 v 七一直是比较好的一个效果的,然后同时呢,它补全了 v 八的时候的不支持图生图,包括其他的一些问题,所以说这两个型号呢,还是比较重要的,而且 v 八点一出来也没有太久,我们可以来玩一下 这个 cf 真正节点呢,大家可以自己更新一下啊,里面已经放入了新的工作流,直接可以支持 v 八跟 v 八点一。 同时呢,我们 gpt 媒体二的提示词写点呢,我也进行了大更新啊,重新写了它的一个逻辑,然后我们来到啊新的这个 tab, 我 们来看一下, 现在呢 m j v 八在这里呢,默认的模型是 v 八点一,这个功能呢,我也自己改了一下午,主要是我对 m j 也不是特别熟悉,新的两个模型呢,我也没怎么用过,而且呢它里面支持各种各样不同的参考图,还是针对不同的版本,下面呢还有非常多的一些参数 啊,所以说确实把我搞的都头有点晕了。那目前呢,我测下来啊,基本上已经没有问题了,给大家稍微说一下,这里呢是我们图片输入啊,这是风格参考,这呢是一个一致性的一个参考。 那在这里呢,我们可以设置包括权重啊,我们权重注意一下,不要超过它的数值,有些啊模型呢,它是不支持某些权重的,这个我们要看一下 m j 的 一个官网,然后一般来说呢,我们建议大家不要改太多的权重,一般是不会报错的,如果说报错大概率就是你某个参数,它是这个模型,不支持这个呢,需要我们自己尝试一下。 好,我们看一下这边,我刚才正好生成了一张啊,直接就生成了,我也给大家加上了右上角的预览图,可以看到非常的高清,那 v 八点一的一个好处呢,就是它直出就是一个二 k 的 高清的,不像它之前的版本 啊,我们看一下这是啊,七七点一,八三个啊,效果都非常不错。然后呢给大家加了一个剪裁四等分,我们点一下,然后呢它就会自动把这张图片啊剪裁成四张图片保存到本地,同时呢这边也会生成一个预览图, 我们看到四张都生成了,那目前呢,还没有啊,支持啊生成切分以后的预览图的一个放大啊,后续呢我会给大家加上的,我们看一下八点一生成的啊,可以看到啊,这个效果 把风格化,那就是不是我们其他的模型可以比拟的啊,它这就是它这个特色,而且呢它商业化很成功,虽然可能大家现在 mj 用的少,但实际上它这个营收是非常高的 啊。确实呢,在各种抽卡,我们需要一些特殊的一些风格方面啊,非常是需要它的,尤其是做场景,我们做 sd 二点零的场景啊,用它肯定是比其他模型都要好很多的。那今天的分享就到这里了,我们上面这样一些功能可以自己尝试下。这 mj 的 功能呢,我还会几乎完善包括它的 啊,提示词、 skill 等等,我还没有写包括它的图库等等,那我空了呢,也是会给大家把这个事情啊给做下来的 啊,那目前呢,今天就更新到这里了啊,看着好像就是些内容,实际上说实话更了四十多个版本。然后我们常用的 runninghub 呢,也有这个工作流,但是呢,目前只支持 v 七,等明天就可以支持 v 八点一了,包括 v 八,我呢会把工作流上传到 runninghub。 明天呢,我们也可以在 runninghub 上直接啊尝试,包括我们平时出一些有用的图,也可以在这边用啊,也是我最常的要工作台, 大家务必来玩一下。通过我们评论区的链接注册会送一千点,每天登录都有一百点。那今天的分享就到这里了,谢谢大家,记得给提拔点个赞,我们可以在真正的 ai 工坊 啊顶部啊下载今天的整合包。另外我们公司 a x 开发的无线画布呢,大家也可以来玩,点击右上角输入绑定人一零五六二啊,可以领取三百 minus。

五月六日, comfy 一 v 八中文版整合包震撼更新,妥妥的小白福音全中文界面,而且支持中文提示词,根本不需要懂英文。更重要的是,这次整合包直接内置了三百一十一个风格模型,全是主流模型,还帮你预设成工作流了,点开输入提示 词就能用,安装也还是超简单的,三步就能搞定一下,两解三,找到启动器,双击即可打开运行。支持苹果和微软十一系统,一键升图,一键升视频,还能建模合作音乐,所有操作都是点一下就能实现,特别省心。模型数量太多,我就不挨个介绍,感兴趣的铁子幺幺幺直接带走去玩。 接下来我将会带你从下载安装开始,到 ai 声图再到 ai 声视频,让你看完就可以产出第一个作品。我们马上开始,我们先安装资源包里面附带的启动器运行依赖,接着打开解压之后的 comui 文件夹,在文件夹内找到 a 会式启动器, 随后点击一键启动即可,我们便来到了 comfyui 的 主界面。首先第一步,在我们输入完正负相提示词后,文本编码器内的 clip 模型会将我们的提示词转化为特征向量输送到 k 彩样器内。 那么这边有个疑问,就是文本编码器的 clip 模型从哪来呢?我们顺着这个节点往下看,可以看到它来自于 qq 加载器,而这个加载器主要是加载各种各样的大模型,是属于各个大模型的内置 clip 模型, 而不同的大模型之间 clip 模型也可能会有所差异。那么接着我们可以看到这个碰加载器的输出有个 v a e, 那 么也就是说它提供了 v a e 模型,我们看看连到哪 哦?连到了 v a e 解码这里,而 v a e 解码的作用就是将 k 材料器内经过了降噪之后的全空间图像解码成像素空间的图像,也就是我们肉眼可以看到的图像。这边我们可以做个实验,先将种子值固定,最后断开 v a e 的 连接, 然后我们生成,我们可以看到这边是直接报错了,而这个报错的意思是缺少了 ve 的 输入,那么接下来我们重新将 ve 模型给连上,随后开始生成。这边再提一嘴,生成的快捷键是 ctrl 加 enter, 非常的实用,请牢记。 如果说你想调节生成图片的尺寸,那么我们可以在空类键这里,比如说我们将高度调成七百六十八,注意这个数值一定是八的倍数,宽度也一样。至于批次的话,则是控制单次生成的图片数量。比如说我们设置成二。好的,我们按 ctrl 加 enter 开始生成。 图片形成后,我们是不是可以看到它的比例已经成功变成了竖屏的比例,并且它一次生成了两张图像,我们在书写的时候一定是英文以及英文的标点符号,不然系统可能会识别错误。比如我们输入 one go, god, 还有 yellow j s 黄色的裙子,这边再提一嘴,生成的快捷键是 ctrl 加 enter。 好 的,我们得到了一个穿着黄色裙子在花园中漫步女孩的图片。那如果说我们用中文来输入,结果会是什么样呢?一个女孩花园以及黄色的裙子, 我们这边可以看到,不能说是毫无关联吧啊,他们至少啊,图片中都有女孩,但是黄色的裙子以及花园很明显没有在图片中浮现。接下来我们来讲一讲提示词的权重。在做之前,首先我们要理解什么是权重。我们可以理解权重就是比重 分量,那么一个提示词的权重越高,它的分量就越高,它的比重就越高,它在整体中的地位就越高。比如现在一个提示词的权重是一点二,而另一个提示词的权重是零点九,那么当然是一点二的提示词会占更大的比重。那么接下来我们做个演示, 比方说我们输入 one go garden, one go 的 权重是一点二,而 garden 的 权重是零点八,那么画面会更侧重于万告的展现。那如果说我们万告的比重是零点八,而 garden 的 比重是一点二,那么画面会更注重于描述花园是怎么怎么样的。 好的,接下来我们来讲一讲我们该怎么去控制基数词的权重。首先是中括号,中括号代表着零点九倍的权重, 也就是说给提示词加上中括号后,提示词的比值会变小,会降低它的重要性。那接下来是小括号,小括号代表着一点一倍的权重, 比如我们给一个提示词加上小括号后,那么该提示词在画面中的比值就会增高。最后是大括号,大括号代表着一点零五倍的权重,算是一种微调。当我们给某个提示词添加两个中括号时,那么就相当于为这个提示词加上了零点九乘以 零点九倍的权重,零点九乘以零点九是零点八一,那么就相当于给这个提示词加上了零点八一倍的权重。那么同样的, 当我们给一个提示词加上两个小括号时,那么就等于一点一乘以一点一倍的权重,那也就是一点二一,相当于我们给这个提示词加上了一点二一倍的权重,大括号也同理。那么有的同学可能会问,关于这个权重的变化有没有什么快捷键呢?哎,这个还真有。比如我们将光标移动到某一提示词 上时,打个比方说 guard 按住 ctrl 加上键,那么就是给它加权重,我们可以看到它的权重在不断地增加,那么 ctrl 加下键,那么就是减少它的权重,是不是很方便呢? 不过我们要补充的一点是,关于权重,我们要多低都行,但是不可过高,因为过高的话,图片就会过拟合,换句话说,图片就会变形,会失真。接下来我们来讲短句和长句,我相信不少小伙伴都有这么一个疑问,为什么我写提示词的时候,一定是一个一个词这样去拼写, 而不是用一句话去描述我们想要生成的内容呢?那么这边我可以很明确的回答你,其实两种都行,但是就目前而言,用一个一个的词组 去生成,效果会更加的准确,更能表达出我们提示词所含的意思。另外一点,使用一个一个的词的时候,也方便我们进行权重的调整。比如刚才我们有提到,将光标放在某一提示词上, 然后按住 ctrl 加上或下,就可以调整该提示词的权重。那么如果说是一句话的话,你想调整某一提示词,那么可能就得手动去括号进行相关的权重调整。当然现在全世界的 ai g c 从业者也在不断地去研究该怎么样让自然语言也就是我们的长句能达到媲美短句的效果。 接下来我们来讲一讲提示词的整体长度。这边要注意,比如我们在输入这项提示词的时候,并不是说越多就越好,多可能会让你的表现更糟糕,那么我们最好把提示词控制在什么数量之内会效果最佳呢? 通过众多 ai g c 玩家的经验以及研究表明,提示词控制在七十五个之内是效果最精准的,超过了七十五个提示词的话,可能会对提示词的识别不精准,整体的表现会降低重项提示词,如此反向提示词也是一样的,记住最好不要超过七十五个。 接下来我们来讲一讲骑手势,那么什么是骑手势呢?在 stiefie 处选各个大模型训练的过程中,会加入许多的, 比如四 k, 八 k 或者 mass peace 各种各样高质量的图形去训练,那么当我们在输入提示词的时候,比方说输入四 k mass peace, 那 么就可以使我们生成的图像更加的精美。反向提示词的话,那么就相反,比如我们输入模糊, 其实我们不想要模糊嘛,那么相当于也是会让图片变得更加的清晰,或者说我们在反向提示词内输入文字的出现,这边我们可以来看一下这几组的对比, 差异还是很明显的。接下来我们来讲讲提示词的顺序。或许有小伙伴会有疑问,一个提示词在整体的前部或者是在整体的后部会有什么影响吗?答案是会有影响,在一组提示词中,越靠前的提示词权重会有所增加。那么在我们书写提示词的时候,我们尽量按如下格式进行书写。 首先是书写那些可以提升画质的,或者说可以改变画风的一些词汇,比如 masterpiece, high quality, high detail, 类似这些词汇。第二步是描述我们画面的主体,比如我们可以说 one girl blue dress, 一个女孩蓝色的裙子。那么第三步就是描写环境, 场景,灯光,或者说构图。比如我们可以说啊 garden 背景吗? garden 或者说是 white background, 白色的背景,或者说是 soft light 柔和的灯光,类似于这些。那么最后我们可以在正向提 示词的结尾填上我们想要加的 lora, 关于 lora 和各种模型的下载,我上期视频也有介绍,感兴趣的小伙伴可以回去观看。接下来我们来讲一讲提示词污染。那首先我们要知道 什么是提示词污染。我们可以看一下这一组图片,未经处理时,在多个提示词同时书写的情况下,各个提示词的意思可能会相互渗透。那么为了避免这种情况,我们可以用 break 来隔开提示词,尤其是防止颜色污染。之后我们来聊聊提示词融合。比如我们写 one girl cat, 这边我们可以看到生成了一张猫在女孩身上的图片。好的,现在我们在 one girl cat 之间添加上 and。 注意这里的 and 必须是大写,全部大写。这边我们可以看到生成了一张猫娘的图片。这个 and 的 作用就是将两个提示词融合在一起,同样的下划线也有和 and 类似的作用,也是将两个提示词结合在一块儿, 除此之外,隔一组提示词用中括号括起来,中间再用竖线隔开,也有类似于融合的效果。那么这个的原理是,第一步画前面的关键词,第二步画后面的关键词,第三步又在画前面的关键词,以此类推。最后我们来讲一下控制生成的时间段, 比方说现在的迭代步数是二十步,在这过程中,我想让前百分之三十生成森林,后面百分之七十生成一个女孩。那么我们可以试着这么书写大括号, forest 在 街上冒号 one girl, 在 街上冒号零点三,最后以大括号结尾。那么这一长串 代表着是在百分之三十的时候结束画 forest, 开始画 one go。 那 么如果说我们把零点三改成零点七, 那么意思就是前百分之七十画 forrest, 后面百分之三十画 one girl。 我 们一起来学习最基础的 ai 视频生成。好的,打开我们的 kufui。 首先我们要介绍的是一个必备节点,叫做 video helper, 我 们打开节点管理,搜索 video helper, 好 的就是这个 video helper。 安装完后,我们回到默认工作流,那么该节点有什么作用呢?我们简单介绍一下。点击旁边的这个小字典,然后我们搜索 video helper。 我 们可以看到这边有非常多的节点,其中最主要的是这个 video combine 以及 load video。 这个 load video 是 我们上传视频的一个小节点,还挺有用的。而这个 video combine 呢?我们可以理解为视频预览器,我们先加载一个加载图像节点,然后我们加载音频节点, 选择这个英配异处理器。好的,我们现在把它们拖到下面来,然后与图像相连。这边我们把光标移动到图片上,右键在周照编辑器中打开,然后我们给他的键涂上蒙版, 随后点击 save to no 保存。接着我们连接一下遮罩节点,随后我们加载一个 control 奈,选择该选项 apply control 奈 app。 接着就是加载我们的 control 奈的模型,这边的话选择的是 input, 然后连接一下正面条件以及负面条件。 接下来我们搜索 in paint v a e, 选择该选项 v a e in code for in painting, 我 们可以看到它不同于以往的 v a e 式,它一共有三个输入图像, v a e 以及赘照。对,多了一个赘照。 这边的话我们先连接一下,把图像连接到 in print 预处理输出 v a e 的 话,我们连接到 checkpoint 加载器,加载的话我们连接到加载图像节点。 接下来我们看到这里我们把这个遮罩延展设置成三十,然后再把 lincoln 和 k 彩样器连接。最后我们设置一下关键词,这边我们想让它的键比如说冒出火光,那么我们可以说 flame 火以及 dark power 暗黑力量。负面提示词的话,我们就用 e g n g t 大 模型,这里我们可以选用一个二点五 d 的 大模型, 然后我们把 c f 基值设置成六采样器,我们选择 d 边加加二 m 调度器的话就是 chaos, 然后我们开始生成哎,我们可以看到整张图只有它的键发生了变化,比如我们多生成几张, 我们可以看到它的键的纹路在不断发生变化。那么接下来呢?我们要进行一个操作,就是加载一个节点,叫做 image list to batch, 对, 就是该节点,把该节点连接到 v e 解码之后,然后我们再加载一个新的节点,就是刚才 video helper 的 video combine。 好的,接下来我们在这个 v i e 内部编码器的后面新增个节点,叫做 repeat later batch, 复制 later p 四,将它与 k 它原字连接,随后我们将这个次数改为四。接下来我们开始生成, 我们可以看到,哎,这张图是不是它变成了一张动图?那么这张图的原理也很简单,我们可以看到保存图像这边一共有键,这部分受到了变化, 加上我们 photolink 的 批次以及随机种的作用,每张图建的火焰都是不同的。那么最后我们用 image list to batch 将这四张图变成了一个小小的图像批次后,传到最后面的合并为视频,我们就可以看到这个非常简易的 ai 视频。当然我们也可以调整这边的帧率,比如说我们用常规帧率吧三十, 然后我们将这个复制类型批次这边我们将这个类型的次数改成三十,这边我们可以把这个采样步数给降低一点十五吧,然后 c l g 值我们改为四点五。接下来我们开始生成 这样图的帧率提高了很多,并且我们可以看到相当于我们一次性生成了三十张图片,然后由于我们帧率是三十的原因,那么我们每一秒都会进行这三十张图片的轮换,当然我们也可以换一张图片,这边我们加载一张这个双十一的文字图像,然后我们在接照编辑器中打开, 比如说我们给这些数字添加上接账,接着我们编写一下关键词, 好的,接下来我们把这个帧率给调成十六吧,然后开始生成。 好的,我们可以看到,那么这个非常简易的 ai 视频就这么出炉了,但是我们能发现它有非常多的屏闪,并且 图像与图像之间的过度非常的不自然。那么具体该如何解决这些问题呢?我们以下节课再说,那么以上就是关于本节课的全部内容了,如果你觉得对你有帮助的话,那不妨给个三连加关注吧,我们下期再见!拜拜!

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