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画分镜头的ai

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以下是关于画分镜头的 AI 相关内容:

在利用 AI 拆分镜时,完成前期设定和剧本生成对应的分镜内容后,GPT 虽有结构化的优势,但因分镜较细可能会丢失内容,需人工审核查缺补漏。制作分镜时要考虑视角,如第一人称视角还是第三人称视角,以及视角的切换,使读者更好地理解故事。

设计分镜时要注意详细的定义,例如从本子 3-11 到 3-14 的画面,通过视角的来回切换让故事走向更清晰。永远记住,剧本转化为影像时很多表达与文字不同,当前 AI 做不了长镜头,要做减法,分镜指令要明确,如“谁+干什么”“什么东西+在哪里”,不要用难以呈现画面的表述。制作分镜过程要按画面角度思考,以画面驱动文字,设计分镜表时要考虑人物视角、画面描述(可实现的动作、人物表情)。

用 AI 制作分镜时,AI 容易把段落当成一句话或把一个画面拆分成几个镜头,这需要人工干预检查景别、画面描述、前后镜关联。AI 拆分的分镜只能作为参考,需人工再看,否则出图会很痛苦,同时要注意前后镜的关系,避免画面割裂。

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参考资料

即梦金奖—《梦镜》神探阿波复盘+教程

当上述内容完成后要进行的下一步就是对分镜的拆分了,这时候我们就按照上面的一些设定还有二金最后的剧本生成对应的分镜内容。GPT的优势在于结构化,但由于分镜拆的比较细,到后面生成的内容可能会丢失,所以还需要人工再审核以及查缺补漏。经过二金的调整,最终的分镜表如下:当时我们再制作这个分镜的时候其实我们忽略了,视角,这个真的很关键。也是后面我们争论比较多的地方。1.这个画面是第一人称视角还是第三人称视角2.第一人称视角不回话表现的更好一些3.这个画面应该是第一和第三视角切换当然上面说的内容并没有在我们的分镜表中表现出来,所以这也是我们接下来要说的关于在分镜制作中我们应该考虑的更加细致一些。

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这里我们举一个例子,从我们这个本子3-11到3-14开始画面是这样的,上面一组图大家可以很清楚的看的出来故事的走向,大概是这样的阿波起身,拿着梦境设备(第三视角)——>阿波看着前方的门(阿波视角)——>阿波向后到看天花板(阿波视角)——>阿波倒地上(第三视角)——>阿波低视角看着前方的门(阿波视角)通过这样的视角来回的切换让观看的读者更好的去理解这个故事。所以在设计分镜的时候我们就需要考虑,当前的画面是什么样子的。永远要记住一点。剧本是文字的东西,最终转化成影像其实很多表达和文字是不一样的。所以我们再设计分镜的时候一定要规避一个问题,一个分镜一定使用明确的指令:因为本质上目前AI做不了长镜头,很多时候其实我们要做的是减法谁+干什么或者什么东西+在哪里一定不要:谁+宠爱的回应,什么东西+寓意生命的脆弱和珍贵。这种话没意义,怎么画呢?怎么呈现呢?当前这个画面是什么样?这些都没有,这种分镜我们用在制作图片是完全没法下手的get不到画面。总而言之就是在制作分镜的过程一定要按照画面的角度来思考,不要按照编剧剧本的文字方面去思考,大家在拆分镜用GPT的时候很容易出现这个问题。所以后续大家在设计分镜表的时候我们需要考虑新的几个要素了人物视角+画面描述(可以实现的动作)(人物表情)按照你读了剧本脑海中的样子去设计分镜,一定是画面驱动文字,而不是文字去驱动画面了。

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其实在用AI制作分镜的过程中AI最容易出现的错误就是把一个段落当成一句话,或者说把一个画面拆分成几个镜头,所以这部分还是需要接入人工来干预。没错,人工智能只有人工没有智能,哈哈哈这里面我们需要检查的问题在哪里呢?就是景别+画面描述+前后镜关联。首先第一点也是AI最喜欢烦的毛病就是你会发现通篇下来全是一个景别,不过你要拍默片其实这样可以的所以AI拆出来的分镜只能说帮你把锻炼拆出来了+给你一个参考你自己看。仅此而已所以这一步一定不要偷懒去人工再看一遍,要不后面出图的时候会很痛苦。其次就是前后镜的关系,这个很多人在做片子会忽视这一点尤其是共创的过程。你忽略这一点就会有一个问题你的画面是割裂的。

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2024-09-08
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2024-05-28
我想要一个AIGC 图像审查领域的专家
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如何通过AI构建自己的知识体系,比如通识教育,英语口语,以及子女学习辅导
以下是关于如何通过 AI 构建自己在通识教育、英语口语、子女学习辅导方面知识体系的建议: 通识教育: 1. 把学习任务切割成小单元,利用 AI 构建专属智能体。 2. 定期根据结果反馈调整智能体。 3. 审视学习流程,更多地应用 AI 。 4. 培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯,广泛阅读,深入研究新领域,不断探索前沿知识。 英语口语: 1. 利用智能辅助工具,如 Grammarly 进行写作和语法纠错,改进表达和写作能力。 2. 借助语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台,如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和个性化内容练习。 4. 与智能对话机器人,如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟,提升交流能力和语感。 子女学习辅导: 1. 对于英语学习,可参考上述英语口语的学习方法。 2. 数学学习方面,使用自适应学习系统,如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题;利用智能题库和作业辅助工具,如 Photomath 获取问题解答和解题步骤;借助虚拟教学助手,如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务;参与交互式学习平台,如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 需要注意的是,在使用 AI 辅助学习的过程中,要结合传统学习方法,仔细甄别生成的内容,以取得更好的学习效果。
2024-12-22
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么,包括游戏开发过程中的成本降低、效率提升,包括游戏内容生成,包括游戏后期运营推广。介绍技术点的技术逻辑以及技术细节。
目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面: 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命: 降低开发成本:借助人工智能的内容创作工具,如生成新的游戏内容(地图、角色和场景)、驱动游戏中的非玩家角色(NPC)、改进游戏的图像和声音效果等,能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期:例如通过程序化内容生成,包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等,从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验:AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验,甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成: 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司,基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%,降低 20%80%的成本。 文生图:通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图,适配度高。 图生图:原画师或美术可以使用,用一个线稿或原画,在原画基础上加一些 Prompt 和参数,就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染:用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染,例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营: 智能 NPC 互动:保持长期记忆,保持人物个性和对话表现形式,同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营:如海外的 Discord,国内的 Fanbook,让更多玩家在游戏之外,在社群里面很好地互动,基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下: 1. AIGC 技术:基于大语言模型和扩散模型,通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练,能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成:利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析,从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面:通过构建智能模型,对玩家的行为和需求进行分析和预测,从而提供个性化的服务和互动。
2024-12-22
数据采集的AI工具
以下是为您整理的关于数据采集的 AI 工具的相关信息: 宝玉日报:数据收集采用 AI 搜索与手动下载权威资料相结合,并结构化提取数据。报告拆分按任务需求分步完成,使用 Excel 等工具进行数据处理。分析与写作中,AI 辅助分析并提供初步文字撰写,但需人工主导校验关键内容。亮点在于把 AI 作为辅助,优化信息处理和写作效率,注重人工与 AI 配合,确保数据准确性和结论可靠性。相关链接:https://baoyu.io/blog/aiwriteprofessionalregionaleconomicreport Istra 发布的 Pixtral Large 124B 聊天应用:特点是免费使用的大型多模态模型,支持网络搜索、写作画布、Flux Pro 画图。亮点是网络搜索和画图功能实用且强大,适合多场景需求。相关链接:http://chat.mistral.ai 、https://chat.mistral.ai 、https://x.com/dotey/status/1858644663046930601 RPA+财务税务问答机器人:以在京东查询感冒灵并采集价格为例,通过拖拉拽指令控件来构建机器人任务,包括打开浏览器、填写搜索框、点击搜索、采集数据等步骤,采集数据后会生成数据表格且无需代码。编辑器有拖拉拽功能适合业务人员,也可切换为 Python 界面写代码,还封装了很多控件,如 Excel 控件等。
2024-12-22