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野猪A66天前
「衣常在人新」-固定人物+固定场景+不同穿搭 如果把人固定在同一个坐标里,变化还能从何而来? 这套作品尝试给出一个答案:从衣服里来。 但更重要的是,它试图回答另一个问题:如何用AI,批量地、稳定地、可无限扩展地生成内容? 于是有了这套工作流。 核心逻辑:固定变量法 这套工作流的核心逻辑极其简单,但也极其有效: 固定人物:用AI生成一个稳定的人物形象,作为所有生成的“锚点” 固定场景:锁定同一个背景,消除环境变量 变化服装:只让服装这个单一变量发生变化 为什么这样设计?因为变量越少,可控性越强。当人物和场景都固定时,服装生成可以批量进行,且生成的结果天然具备可拼接性——它们本来就在同一个世界里。 工作流拆解 第一步:人物固化 用AI文生图,生成一个清晰、稳定的人物形象。这一步的关键是:要让AI“记住”这个人,确保后续所有生成中,脸型、身材、气质保持一致。 第二步:服装生成 基于固化的人物,用图生图或局部重绘,批量生成不同风格的穿搭。这一步可以无限重复——每生成一次,就是一套新衣服。 第三步:视频化 将每一套服装的静态图,通过图生视频模型(如可灵3.0),转化为5秒的动态视频。姿势随机生成,但场景固定——这反而增加了素材的“鲜活感”,因为每一套的动作都不一样。 第四步:剪辑与卡点 将N个5秒视频导入剪辑软件,按音乐节奏快速切换(1-2秒/段)。用闪光、缩放等转场消化随机动作,让服装变化成为唯一的视觉焦点。 可扩展性:1-N套,无限继续 这套工作流最核心的价值是:可无限扩展。 本次我做了8套,但流程本身不设上限。今天可以做8套,明天可以做80套,只要算力允许,可以一直生成下去。每一套都是独立的,但又天然属于同一个系列——因为人物和场景没变。 这套工作流的本质,是在固定的框架里寻找无限的变化。它不是关于“怎么做一套”,而是关于“怎么一直做下去”。 8套只是开始。#ai绘图 #ai工具 #ai穿搭 #ai变装
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