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AI短片怎么做

Answer

制作 AI 短片可以参考以下步骤:

  1. 构思故事:
    • 故事来源可以是原创,比如自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。
    • 也可以是改编,如经典 IP、名著、新闻、二创等。
    • 剧本写作方面,虽然编剧有一定门槛,但短片创作相对简单,可从自身或朋友经历改编入手,或者对触动自己的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事,有助于修改和进步。
  2. 生成画面:
    • 要知道 AI 视频需要大量抽卡才有合适画面,可尝试每家视频每张图片只抽一次卡。
    • 例如在科幻片、战争片、奇幻片等类型中,会有不同的画面需求,如太空舰队交战、宇航员头盔特写、士兵在战壕等场景。
  3. 生成视频:
    • 可使用的工具包括 Pika(https://pika.art/)、Pixverse(https://pixverse.ai/)、Runway(https://runwayml.com/)、SVD(https://www.stablevideo.com/)等。
    • 以不同类型的影片,如剧情片(包含科幻、战争、奇幻等类型)和纪录片(风光片、美食片),采用不同景别对这些工具进行测试。

需要注意的是,在制作过程中,可能会遇到一些问题,比如展示人物位置关系的镜头生成不够理想,还需要探索更高效的解决办法。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

前Sora时代我最想做的AI短片——使用Pika、Pixverse、Runway、SVD四大AI视频工具

除了使用GPT4/Claude/Kimi/智谱清言/文心一言等AI工具之外,更重要的是你想写一个什么故事,故事可以从哪里来。路径一:原创(直接经验):你或你周围人的经历/你做过的梦/你想象的故事等等路径二:改编(间接经验):经典IP/名著改编/新闻改编/二创等等剧本写作:老实说,编剧是一门看似门槛低但还是挺有成活门槛的手艺,所以三言两语要把如何写好剧本这件事情讲明白是很难的。而且剧作有一个悖论是,你看的所有剧作书,都是结果,从结果反推成因,这是一件很玄学的事情。就像一道数学公式,老师告诉你,公式就是这么写,你就往里套就行,简单的题目这么做是可以的,但放到稍微复杂的环境里,你就不会了。因为公式的结果是死板,套剧作理论和模版,写出来的故事也会很死板。当然不是说看书没用,而是不论写剧本、写作、还是写什么都好,第一步的开始,永远就是写。咔咔写和哐哐实践,再去看书,看完继续完善实践,再总结经验,循环往复,才可能会有所体悟。虽然我觉得剧作很复杂,但短片创作的好处,在于篇幅比较小,涉及到的情节设计和角色也相对简单,简单的东西建议可以从自己或者朋友的经历改编入手,有情感投射可能会比较好上手。或者是那些触动你的短篇故事,对短篇的故事进行改编也是比较好的练手方式。多跟别人讨论你的故事,也是一种很好的修改和进步方式,可以听听别人对你故事的感受,千万不要怕别人会窃取你的创意,老实讲,大部分你能想到的故事,可能都被拍过了,所以根本不用怕别人会剽窃你,商业合作除外,毕竟商业项目还是要签保密协议的。

前Sora时代我最想做的AI短片——使用Pika、Pixverse、Runway、SVD四大AI视频工具

众所周知,AI视频需要大量的抽卡才能有合适的画面,但我这次决定每家视频每张图片,只抽一次卡,一卡定终身。虽然有些偏颇,但我确实没肝来搞bestcase了,效果只能看命了大家伙儿。图片和GIF动图顺序是:MJ图——Pika——Pixverse——Runway——SVD以下是我让AI为我写作和生成的视频内容剧情片:科幻片1、远景:太空舰队在星系间交战,飞船群在遥远的星云背景下进行激烈的激光炮击,爆炸的光芒在宇宙的黑暗中绽放。PikaPixverseRunwaySVD2、特写:宇航员头盔上的反射显示着控制台的紧急指示,紧张的呼吸声在头盔内回响,体现了科幻片的紧张氛围。PikaPixverseRunwaySVD战争片3、全景:士兵们在战壕中准备迎击,远处的炮火在地平线上划过,烟尘和爆炸声此起彼伏,展现了战争片的激烈场面。PikaPixverseRunwaySVD4、中景:一名士兵在战壕中,脸上显露出战斗的紧张,他正仔细查看铺在面前的地图,与旁边的战友一起策划下一步的行动。这个场景捕捉了战争中的紧张气氛和战友间的合作精神,没有描绘任何违反视频生成政策的暴力内容。PikaPixverseRunwaySVD奇幻片

前Sora时代我最想做的AI短片——使用Pika、Pixverse、Runway、SVD四大AI视频工具

比如女孩发现不对劲之后,回到书店,问阿叔怎么回事,阿叔没有说话,女孩生气离开这场戏,其实还需要一个两人在书店走廊里的中景或全景镜头,去展示两人的位置关系,但Roll得有点累了。最后用取巧的方式,用特写镜头和声音勉强去带过了。所以如果有什么高效的、好的、能生成同一空间内、双人或多人位置关系镜头的办法,请各位大佬赐教呜呜!!第三步,生视频最近一两周,陆续出了好多新的AI视频产品,比如LTX、Morph Studio、还有马上要上线的Dreamia等等,但因为这些产品都还没能使用上,所以主要还是以当下能使用到的产品为主。Pika:https://pika.art/Pixverse:https://pixverse.ai/Runway:https://runwayml.com/SVD:https://www.stablevideo.com/奇遇书屋(SOULHOME)我用得最多的是Pika和Pixverse,因为很幸运地成为了两家官方的超级合作者,可以免费使用Pika和Pixverse赠送的百万积分和私信通道,部分镜头也使用了Runway和SVD,发挥各家所长。这里可以做一个简单的小测评,测试一下前Sora时代,四家AI视频产品的能力。通常我们会把影片大类分为剧情片、纪录片、实验片。我们这里的测试主要以剧情片和纪录片为主。剧情片包含多种类型片,结合AI的擅长,我们主要以科幻片、战争片、奇幻片三个类型为主;纪录片我们以风光片、美食片两个类型为主。每个类型,采用两种景别,对四家产品分别进行测试。

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ai自动总结视频
以下是关于 AI 自动总结视频的相关内容: 目前大部分用 AI 总结视频的工具/插件/应用是通过提取视频字幕来实现的。对于有字幕的 B 站视频,若视频栏下面有字幕按钮,说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。可以安装油猴脚本,安装后刷新浏览器,点击字幕会出现“下载”按钮,可选择多种字幕格式,然后将字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 此外,如果想用 AI 把小说做成视频,大致的制作流程如下: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-27
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2024-12-27
关于使用原理 AI的论文
以下是关于 AI 原理的相关内容: 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据无标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因层数多称为深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)处理序列数据,无需依赖循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-27
如何学习使用ai
以下是关于如何学习使用 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时,浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并有可能获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,涵盖图像、音乐、视频等。您可根据自身兴趣选择特定模块深入学习,同时一定要掌握提示词的技巧,它容易上手且很有用。 四、实践和尝试 理论学习后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品,知识库中也提供了很多大家实践后的作品和文章分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的有效方式。例如尝试使用 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,从而获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 六、用 AI 学习外语 1. 设定目标:明确学习目标和时间表,分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习:结合听、说、读、写多种方式进行练习,全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境:尽量多与母语者交流,或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习:使用 AI 工具的复习功能,根据记忆曲线定期复习已学内容,巩固记忆。 七、用 AI 进行英语和数学学习 英语学习: 1. 智能辅助工具:利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习:使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台:使用自适应学习平台(如 Duolingo)利用 AI 技术量身定制学习计划,提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人:利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 1. 自适应学习系统:使用自适应学习系统(如 Khan Academy)结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题,精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath)通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:使用虚拟教学助手(如 Socratic)利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台:参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-27
聊聊ai的发展
AI 的发展历程如下: 1. 智能起源:早期的 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务,充满机器感。 2. 生成式 AI 的诞生:在写文章、画画、写歌等方面展现出类似人类的智慧,能力惊人。 3. 发展阶段: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 4. 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 对于希望继续精进 AI 的人,可以尝试了解以下基础内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-12-27
聊聊ai的发展
AI 的发展历程如下: 1. 智能起源:早期的其他 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务,充满机器感。而生成式 AI 的诞生带来了变革,它能像人一样创作交流,在写文章、画画、写歌等方面展现出人类般的智慧,能力惊人。 2. 发展阶段: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 3. 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 如果希望在 AI 领域继续精进,还可以尝试了解以下基础内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-12-27
制作一个AI短片,工作流程是什么样子的
制作一个 AI 短片的工作流程通常包括以下步骤: 1. 项目规划:确定短片的主题和目标观众,制定详细的制作计划。 2. 剧本创作:编写故事脚本,设计角色和场景以及创意。 3. 分镜头脚本:根据脚本制作分镜头脚本,确定每个镜头的画面和动作。 4. 资源准备:准备动画制作所需的素材,包括背景、角色和音效。 5. 画面图片制作:利用 AI 出图工具,比如通过 ChatGPT、MJ、SD 等工具快速生成高质量的图片。 6. 视频制作:利用 AI 工具制作动画,通过 RUNWAY、Luma、Dreamina 等平台快速生成高质量的动画。 7. 后期剪辑:添加音效、配音和字幕,进行最终的剪辑和合成。 8. 发布和推广:将完成的动画短片发布到各大平台,并进行推广和宣传。 在具体实践中,可能会有所不同。例如,有的工作流是: 1. 写剧本。 2. 做分镜。 3. AI 生图。 4. 图生视频。 5. 剪辑。 6. 声音和音乐制作。 还有的工作流增加了 AI 声音制作这一步,流程为: 1. 写剧本/分镜。 2. 生图。 3. 生视频。 4. AI 声音。 5. 剪辑。
2024-12-03
目前有哪些值得关注的AIGC短片
以下是一些值得关注的 AIGC 短片: AIGC Weekly 76 中: Luma AI 发布的 Dream Machine 视频生成模型,图生视频表现惊艳,如美少女混剪(https://x.com/KakuDrop/status/1800928377693687890)和可爱怪物动画(https://x.com/LumaLabsAI/status/1800921393321934915)。 用已有的表情包图片生成的视频也生动搞笑,如奥斯卡合影图片(https://x.com/fofrAI/status/1801198998289608925)。 作者自己跑的测试(https://x.com/op7418/status/1801138865224454480)总结了一些要点。 Luma 官方发布的视频(https://x.com/op7418/status/1801828221996122144)介绍了模型特点和擅长内容。 AIGC Weekly 95 中: 将视频拆分为各个层级的 Demo(https://x.com/dmvrg/status/1851480809477455899)。 Midjourney 的图片编辑加上 C4D 渲染的 Framer LOGO(https://x.com/andyorsow/status/1851771716852420632)。 两个同事计划午餐约会的短片(https://x.com/iamneubert/status/1851615112878076164)。 Nicolas 这段 AI 视频素材混剪(https://x.com/iamneubert/status/1851256571856052467)。 此外,浙江在线报道了 AI 春晚,如《10 万人观看的这场 AI 春晚,有何不同》(https://china.zjol.com.cn/pinglun/202402/t20240212_26647577.shtml)提到了 Way to AGI 社区组织的相关情况。
2024-11-08
影视剪辑短片用什么AI软件
以下是一些可用于影视剪辑短片的 AI 软件: 1. 视频生成工具:Pika、Pixverse、Runway、SVD 可用于生成不同风格和类型的视频片段,如奇幻风格、风光片、纪录片、美食片等。 2. 声音制作软件: 11labs(官网:https://elevenlabs.io/)可用于英文对白制作,但存在声音缺乏情绪和情感的问题,需要通过标点符号调整语音效果,且需不断抽卡尝试。 国内的出门问问的魔音工坊,具有情绪调节控件。 3. 剪辑软件: 对于 1 3 分钟的短片,剪映较为方便。 对于更长篇幅或追求更好效果的影片,可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。 此外,在创作 AI 短片时,除了使用上述工具,还需考虑故事的来源和剧本写作。故事来源可以是原创(如自身经历、梦境、想象等)或改编(如经典 IP、名著、新闻、二创等)。剧本写作方面,虽然编剧有一定门槛,但短片创作可从自身或朋友经历改编入手,多与他人讨论并不断实践总结。
2024-11-04
制作艺术类图片或短片用哪个AI工具好
以下是一些适用于制作艺术类图片或短片的 AI 工具: Pika Pixverse Runway SVD 在制作 AI 短片时,剪映也是一个可选择的工具,它具有很多人性化设计和简单的音效库/小特效,但无法协同工作和导出工程文件,不利于与其他软件进行工程联通以达到更好的商业化效果。 剪辑流程通常包括: 1. 视频粗剪:先确定画面逻辑,声音可作部分参考,不必追求精美,快速把握片子全貌,便于后续调整和替换。 2. 视频定剪:将画面素材调整和替换至满意效果。 3. 音效/音乐:剪映中有简单音效库,复杂真实音效可能需另外制作,商用音乐要注意版权。 4. 特效:如在剪映中,可适当添加一些光的效果以优化 AI 视频生成中被吃掉的光影。 5. 包装(如字幕):字幕最后添加,剪映可智能匹配字幕再修改。 此外,还为您推荐一些剪辑相关的书籍。
2024-10-27