想找一个强大的生成视频文本解读分镜头解读的AI工具

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以下为您推荐一个强大的生成视频文本解读分镜头解读的 AI 工具——MM-Vid。

这是一个集成的视频理解系统，能处理和理解长视频内容并进行问答。其应用场景广泛，包括：

快速的视频剪辑：只需输入镜头脚本，即可提取素材库内容进行拼接。
快速的图生视频：结合图像识别，根据镜头脚本提取相同 seed 值的图片，通过 runwayml 思路生成 3 - 5 秒视频，再结合 comfy ui 自动化拼接。
快速诊断：思路和之前的医疗诊断类似。

MM-Vid 属于 AI 学习模型，由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT-4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能够自动识别和解释视频中的元素，如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容，从而实现对视频故事线的理解。其核心功能是将视频中的多模态信息（如视觉图像、音频信号和语言对话）转录成详细的文本脚本，以便大语言模型理解视频内容。

其官方网站等更多详细信息可进一步查询。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

Han：基于现有能力项目应用的思考

|技术名称|应用场景|技术类型|简介|主要特点|工作原理|其他|官方网站|项目及演示|论文|Github|在线体验|附件|最后更新时间| |-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-| |MM-Vid：一个集成的视频理解系统，能处理和理解长视频内容并进行问答。|可以想象到的应用场景： 1、快速的视频剪辑：只需要输入镜头脚本，提取素材库内容进行拼接。 2、快速的图生视频：结合图像识别为基础，根据镜头脚本提取出相同seed值的图片，通过runwayml思路生成3,5s视频，结合comfy ui自动化拼接。 3、快速诊断：思路和之前小互发的医疗诊断类似。|AI学习模型|由Microsoft Azure AI开发，结合了GPT-4V的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能处理和理解长视频和复杂任务。 能够自动识别和解释视频中的元素，如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容，从而实现对视频故事线的理解。 其核心功能是将视频中的多模态信息（如视觉图像、音频信号和语言对话）转录成详细的文本脚本，这样大语言模型就能够理解视频内容。

其他人在问

给我找一些apple intelligence 的详细解读文章

以下是为您找到的关于 Apple Intelligence 的详细解读文章： 1. ）。上周推出的 Apple 最新开发者测试版中包含了一些在 WWDC 上宣布的生成式 AI 功能，这些功能将在未来几个月内登陆您的 iPhone、iPad 和 Mac。在 Apple 的计算机上，可以阅读支持这些 Apple Intelligence 功能的模型中的指示，这些指示会作为默认情况下在您对聊天机器人说任何话之前的提示出现。 2. ，苹果发布了一篇 47 页的论文，详细介绍了他们 AI 系统的全部架构。Apple 为其智能功能开发了两个基础语言模型 AFMondevice（约 30 亿参数）和 AFMserver（更大的服务器模型），详细描述了模型架构、训练数据、训练过程、推理优化和评估结果。 3. 媒体报道：赛博禅心：《》《》四木相对论：《》甲子光年：《》新硅：《》卡兹克：《》

2024-08-12

通过分镜头生成mg动画

以下是关于通过分镜头生成 MG 动画的相关内容：动态叙事动画生成器方案效果：通过 NAG 模块，用户能够轻松创建出具有叙事性和连贯性的动画视频，同时保持人物特征的一致性。这将大大提升 AnimateDiff 框架的创作能力和应用范围，为用户提供更加丰富和多样化的动画创作体验。系统处理流程： 1. Prompt 解析器（Prompt Parser）：处理解析 Prompt，提取关键信息，如主要人物、场景、活动以及时间线索。 2. 分镜生成器（Storyboard Generator）：根据提取的信息生成分镜脚本，每个季节一个分镜，每个分镜包含具体的背景、人物动作和情感状态。例如春天公园里女性坐在画板前，夏天海滩上女性吃冰淇淋等。 3. 视频渲染引擎（Video Rendering Engine）：将分镜脚本转换为视频帧，并渲染成连贯的视频动画。使用 AnimateDiff 框架生成每一帧的图像，确保人物动作的连贯性和场景的平滑过渡，并对每个季节的场景应用不同的色调和光影效果。模块设计： 1. Prompt 解析器（Prompt Parser）：模块目的：准确解析用户的描述性 Prompt，提取关键信息。模块功能：包括自然语言处理、实体和关系抽取、场景和动作映射。技术实现：利用预训练的 NLP 模型，应用依存解析和实体识别技术，使用知识图谱和语义理解来确定实体之间的关系。 2. 分镜生成器（Storyboard Generator）：模块目的：根据解析出的信息生成详细的分镜脚本，为视频生成提供蓝图。模块功能：分镜脚本创建、时序和逻辑校验、风格和情感适配。技术实现：使用脚本编写规则和模式识别技术，通过有限状态机或 Petri 网来管理和调整分镜的时序，集成风格迁移和情感分析工具。 3. 视频渲染引擎（Video Rendering Engine）尾鳍 Vicky：AI 动画短片制作全流程《月夜行》森林篇分镜头写作：假如已有简单的故事梗概，1 分钟的视频大概需要 25 30 个镜头，需要写出 30 个镜头的分镜头脚本，并将其翻译成英文，放到 Dalle3 或者 Midjourney 中去进行文生图的工作。文生图的逻辑是要写清楚画面内容。模板包括景别、风格、角色、环境、比例等。例如：Closeup macro shot,A white flower blooms,the sun shines on the white flower,in the forest，Makoto Shinkai style,Japanese anime style ar 235:100 。以下是最开始写的分镜内容（超级简化版本）作为参考，如 1. 主观，海边电闪雷鸣；2. 特写，树干被折断等。

2024-09-08

做动画分镜头可以用啥ai工具

以下是一些可用于制作动画分镜头的 AI 工具： 1. pixverse：可用于动画镜头的制作。 2. pika：在动画制作中发挥作用。 3. runway：常用于动画制作，其控制笔刷具有一定优势。此外，在生成分镜图片方面，Midjourney 也可作为辅助工具，通过编写如“a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshine ar 16:9 niji 6”这样围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格的提示词来生成所需图片。

2024-09-07

如何让gpt帮我分镜头

要让GPT（如ChatGPT）帮助你分镜头，可以通过清晰描述你的需求、提供必要的上下文和细节，并进行互动式的提示。以下是一个步骤指南和示例，展示如何有效地利用GPT来完成分镜头的任务。步骤指南 1. 描述整体场景：首先，提供整个场景的概述。这包括场景的目的、主要事件和情感基调。 2. 细分场景：将场景细分为几个关键时刻或动作。 3. 描述每个镜头：为每个关键时刻描述具体的动作、对话和视觉效果。 4. 提供背景信息：提供角色背景、地点细节等，这些信息可以帮助GPT更好地理解和生成分镜头内容。 5. 使用明确的提示：使用明确的提示和问题与GPT互动，以获得更准确和具体的分镜头描述。示例场景描述电影场景：主人公艾丽丝在城市公园里偶遇失散多年的朋友杰克，两人从陌生到认出对方并开始交谈。分镜头步骤 1. 场景概述： ``` 我需要分镜头描述一个场景，其中艾丽丝在城市公园里散步，偶遇了失散多年的朋友杰克。他们从陌生到认出对方，并开始交谈。 ``` 2. 细分场景： ``` 请将场景细分为以下关键时刻： 1. 艾丽丝在公园里散步。 2. 艾丽丝看到杰克的背影。 3. 杰克转身，两人眼神交汇。 4. 艾丽丝认出杰克，惊讶地叫出他的名字。 5. 杰克也认出艾丽丝，露出微笑。 6. 两人走近，开始交谈。 ``` 3. 具体镜头描述：镜头1：艾丽丝在公园里散步 ``` 镜头1：中景描述：艾丽丝在一个阳光明媚的早晨，沿着公园的小径慢慢走着。她穿着一件蓝色的外套，手里拿着一本书，显得心事重重。周围的树木和花草在微风中轻轻摇曳。 ``` 镜头2：艾丽丝看到杰克的背影 ``` 镜头2：远景描述：艾丽丝抬起头，注意到不远处有一个熟悉的背影。那个男人正站在湖边，戴着一顶棕色的帽子，身穿灰色外套。 ``` 镜头3：杰克转身，两人眼神交汇 ``` 镜头3：近景描述：镜头切换到艾丽丝的视角。那个男人缓缓转身，镜头拉近，集中在他的脸上。两人的目光在空中交汇，时间仿佛在这一刻凝固。 ``` 镜头4：艾丽丝认出杰克，惊讶地叫出他的名字 ``` 镜头4：中景描述：艾丽丝瞪大眼睛，嘴唇微张。她突然高声叫道：“杰克？！” ``` 镜头5：杰克也认出艾丽丝，露出微笑 ``` 镜头5：特写描述：杰克的表情从惊讶到微笑。他温柔地回应：“艾丽丝，真的是你！” ``` 镜头6：两人走近，开始交谈 ``` 镜头6：全景描述：艾丽丝和杰克走向对方，周围的景色渐渐模糊。镜头跟随他们的动作，捕捉到两人脸上的表情和肢体语言。他们开始愉快地交谈，背景中可以听到远处孩子们的笑声和鸟鸣声。 ``` 互动提示如果需要更详细的描述或调整细节，可以通过互动提示进一步细化。例如：对话补充： ``` 请为镜头6中的对话提供一些示例台词。 ``` 情感表达： ``` 在镜头3中，杰克转身时的情感表达应如何描述，以增强戏剧效果？ ``` 环境细节： ``` 请为公园的环境添加更多细节，使场景更生动。 ``` 通过这种方式，你可以利用GPT生成详细的分镜头描述，并根据需要不断调整和完善，最终得到一个完整且精确的分镜头方案。