以下是关于 AI 视频提示词的相关内容:
提示词(Prompt)在文生视频、图生视频和角色生视频中广泛使用。准确写出提示词能使 PixVerse 更易生成您想要的视频,减少试错成本,帮助您轻松入门 AI 视频生成。
在 AI 视频生成中,Prompt 指用于指导或引导 AI 模型生成特定视频内容的描述性文本或指令,您需要在 Prompt 中描述想要生成的视频画面。Prompt 一般包含描述性文字、指令参数、情感氛围、参考风格等方面。
对于提示词语言,推荐使用英文输入,因为 PixVerse 对英文的理解能力最佳、效果最好。但如果您对英文不熟悉,也可以使用自己的语言,PixVerse 的模型可以处理任何语言输入。
在测试 AI 视频产品模型 txt2vid、img2vid 能力时,可基于以下结构撰写提示词,也可参考以下内容对提示词进行丰富,还可以让 Claude 等大模型帮助撰写提示词。例如输入“我正在测试 Runway、Luma 等视频生成产品对文本的语义理解能力和视频生成效果,现在需要你帮我写几段提示词。提示词需要满足:主体物+场景+运动内容+相机视角+氛围描述的基本内容描写,请分别给出中英文提示词内容。”
今年最大的感受是 AI 技术进步迅速,几乎每隔几天就会有新模型和产品能力的更新。目前图像、视频生成主要解决素材生产问题,各家产品还在竞争数据集、模型能力、生成质量和速度。比起单一素材的生产和创意表达,更应关注工业化的机会,因为其产品化可能性更高。上半年将大部分业余精力投入 ComfyUI 的学习,6 月也有实践将一批 AI 工业化生产的内容落地上线。但素材生产需求并非每个 C 端产品都有,机会难得。打磨好一个 AI 功能,每个具体案例都需要团队精心处理,需要环境给予耐心。AI 不像媒体宣传的那样颠覆,其渗透到用户日常使用消费中,需要各个团队投入大量时间。经过上半年的学习实践,愈发感受到 AI 对使用者综合能力的要求,能做出优秀作品的往往是原本在行业处于头部的人。在技术快速更新时期,AI 产品的学习难度持续提升,随着产品能力增强,行业出现更多综合使用技术能力解决复杂问题的案例。如有更多交流诉求或更好建议,欢迎关注公众号后台交流。
提示词(Prompt)在文生视频,图生视频,和角色生视频中都有广泛使用。准确写出提示词,可以使PixVerse更容易生成您想要的视频,减少试错成本。本篇详细讲解了针对PixVerse的提示词基本规则,帮助您轻松入门AI视频生成。[heading1]什么是提示词(Prompt)[content]在AI视频生成中,Prompt指的是用于指导或引导AI模型生成特定视频内容的描述性文本或指令,简单来说,您需要在Prompt中描述您想要生成的视频画面。Prompt一般包含描述性文字,指令参数,情感氛围,参考风格这几个方面,下面会展开讲解。[heading1]提示词语言[content]推荐使用英文输入,PixVerse对英文的理解能力最佳,效果最好。如果您对英文不熟悉,也可以使用自己的语言,PixVerse的模型可以处理任何语言输入。
提示词(Prompt)在文生视频,图生视频,和角色生视频中都有广泛使用。准确写出提示词,可以使PixVerse更容易生成您想要的视频,减少试错成本。本篇详细讲解了针对PixVerse的提示词基本规则,帮助您轻松入门AI视频生成。[heading1]什么是提示词(Prompt)[content]在AI视频生成中,Prompt指的是用于指导或引导AI模型生成特定视频内容的描述性文本或指令,简单来说,您需要在Prompt中描述您想要生成的视频画面。Prompt一般包含描述性文字,指令参数,情感氛围,参考风格这几个方面,下面会展开讲解。[heading1]提示词语言[content]推荐使用英文输入,PixVerse对英文的理解能力最佳,效果最好。如果您对英文不熟悉,也可以使用自己的语言,PixVerse的模型可以处理任何语言输入。
在测试AI视频产品模型txt2vid,img2vid能力时,我通常会基于以下结构撰写提示词你也可以参考以下内容对提示词进行丰富:当然,也可以让Claude等大模型帮助我们撰写提示词,这里是输入给语言模型的Prompt,你可以基于此进行修改:“我正在测试Runway、Luma等视频生成产品对文本的语义理解能力和视频生成效果,现在需要你帮我写几段提示词。提示词需要满足:主体物+场景+运动内容+相机视角+氛围描述的基本内容描写,请分别给出中英文提示词内容。”[heading1]节语[content]今年最大的感受是AI技术进步越来越快,几乎每隔几天都会刷新一次新模型、产品能力的认知。目前图像、视频生成解决的主要问题还是素材生产,各家产品还在卷数据集、模型能力,卷生成的质量、速度。比起单一素材的生产、创意表达,我会更关注可以工业化的机会,因为这里蕴含的产品化可能性更高。上半年我将大部分业余精力都投入在了ComfyUI的学习上,6月也小小实践了一下将一批AI工业化生产的内容落地上线。但素材生产的需求不是每个C端产品都有,机会可遇不可求。想打磨好一个AI功能。每个具体case其实都需要团队从模型到技术方案、生产流程、参数细节精心打磨,需要环境给予耐心,AI并不像媒体每天喊的那样颠覆颠覆,其渗透到用户的日常使用消费中,还需要各个团队沉下心来投入大量时间。经过上半年的学习实践,我也愈发感受到AI对使用者综合能力的要求,能做出优秀作品的总是那些原本就在某个行业处于头部的人。在技术还在快速刷新的时期,AI产品的学习难度还在持续提升,随着产品能力愈来愈强,行业出现了更多对技术能力综合使用,去解决更复杂的问题的案例。如果大家有更多的交流诉求、更好的建议,欢迎关注公众号后台交流,谢谢~