Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

怎么通过AIGC接单

Answer

以下是一些通过 AIGC 接单的方式和相关案例：

  1. 变现渠道：包括直播带货、橱窗带货（如抖音需 1000 粉丝、托管橱窗）、商单、介绍粉丝接项目等。
  2. 具体项目：如 AI 绘图十二生肖、化妆品公司产品设计、产品包装设计、海报设计、游戏背景设计、儿童绘本、AI 漫画、PFP 头像设计、AI 图片+视频（徐悲鸿教育系列 AI 内容）、AIGC+地方文旅、重庆美术馆数字人、长沙美仑美术馆数字人、玛莎拉蒂汽车宣传片、喜马拉雅微短剧等。
  3. 广告：可通过平台（如抖音星图、B 站花火）接广告，也有私单。视频广告价格可自定义设置。
  4. 视频挂载：如视频号挂载画小二课程，成交后返佣 299 元。

此外，还有一些与 AIGC 相关的节目形式，如节目单中的 AI 热梗串烧、AIGC 技术短片、AIGC 温情短片、原创 RAP、经典节目再现等。

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

References

案例：一个自媒体人通过AIGC如何做流量&变现的心路历程

略~~[heading2]3、橱窗带货：[content]抖音需要1000粉丝、托管橱窗。[heading2]4、商单[content]不是画小二有多牛逼，不接商单，现在有更重要的AIGC产业项目要处理。[heading2]5、介绍粉丝接项目[content]很多项目实在处理不过来，就交给粉丝来处理[heading2]6、画小二AIGC商业变现[heading3]6.1 AI绘图十二生肖[heading3]6.2化妆品公司产品设计[heading3]6.3产品包装设计[heading3]6.4海报设计[heading3]6.5游戏背景设计[heading3]6.6儿童绘本[heading3]6.7 AI漫画[heading3]6.8 PFP头像设计[heading3]6.9 AI图片+视频：徐悲鸿教育系列AI内容[heading3]6.10 AIGC+地方文旅[heading3]6.11重庆美术馆数字人[heading3]6.12长沙美仑美术馆数字人[heading3]6.13玛莎拉蒂汽车宣传片[heading3]6.14喜马拉雅微短剧[content]微短剧一，因为涉及具体内容，就不放视频了，只放截图了。微短二[heading2]7、广告[content]平台（抖音星图、B站花火）、私单。视频广告价格可以自定义设置，没有一定之规。[heading2]8、视频挂载：[content]视频号挂载画小二课程，成交后返佣299元[heading3][heading2]9、平台活动奖励

节目单

|序号|节目介绍（待优化）|内容简介|目的|需求内容（重点标红）|需求技术（排序有先后）|参考|申请负责人（可追加）|意见反馈||-|-|-|-|-|-|-|-|-||12|AI热梗串烧|23年的有趣回顾|圈内乐一下|热梗素材库|/|||||13|AIGC技术短片|打个响指到美国，说一句话换背景？|是时候展现真正的技术了！|<br>AI转绘+AI蒙版抠图<br>前景是同一个人<br>背景做相似性处理|SD<br>PR/AE|张世豪VisionFox-studio||||14|AIGC温情短片|讲AI对自己的改变。叙事为主|温情路线|故事脚本|Runway<br>PIKA/Pixverse<br>MJ v6<br>剪映/AE||MJMJ|||15|原创RAP|酷炫的AIRaper+MV|小燥一下|1、原创RAP<br>2、AI Raper<br>3、视频驱动|照片驱动<br>Runway|AI TALK|奇点|||16|经典节目再现|复活？要考虑下形式|重温经典|1、绿幕<br>2、小品脚本<br>3、口音合适的演员|||||

Others are asking
AIGC是什么
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 这种技术能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。AIGC 的应用非常广泛，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。 在内容生成方面，AIGC 包括文字生成（如使用大型语言模型 GPT 系列模型生成文章、故事、对话等）、图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等）、视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等）。 AIGC 与 UGC（普通用户生产）、PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式。UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，能反映用户真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-01-08
Aigc国漫风格制作流程
以下是 AIGC 国漫风格的制作流程： 1. 主题与文案：确定国漫风格作品的主题，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 2. 风格与布局：选择想要的国漫风格意向，背景可根据文案和风格灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选：使用相关的 AIGC 绘图平台，输入关键词，生成并挑选出满意的底图。 4. 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 相关的海报成果。 此外，还有一些相关的案例供您参考： 在制作海报方面，使用无界 AI 等软件，按照需求场景、大致流程进行操作。 在文旅视频制作中，如山西文旅宣传片，运用 Defense 及 SD 制作艺术字，通过 PS 处理和反复跑图提高画面完整度。 在游戏 PV 制作中，如《追光者》，结合多种 AI 工具，包括 chaGPT、MJ 绘图、SD 重绘等，进行前期脑暴拉片和风格参考情绪版的准备。
2025-01-08
Aigc国漫风格视频
以下是为您整理的相关内容： 关于 AIGC 国漫风格视频： 设计方面包括女执事、智能体、守护者等元素，有 3 种形态，平常翅膀呈隐藏状态，是人类的保护者和服务者。比如智小美，身材比 1:2，风格与智小鹿一脉相承但更智能，美貌与智慧并存，是智小鹿的妹妹。其设计灵感综合了导演、猫叔墨镜、影视元素等，猫叔在社区更新的万字编剧日记对创作 AIGC 有很大帮助。 关于 AIGC 小红书博主： 列举了多位小红书博主，如徐若木、笑笑（约稿）、吉吉如意令、发射井、惟玮、Sllanvivi、巧琢、上官文卿｜ZHEN、AI 离谱社、布谷咕咕咕、果果（禾夭夭）、壹见空间川上扶蘇、Goooodlan🍅古德兰等，涵盖了商业插画师、约稿、头像、国风人物、创意设计、视频、动画设计教程、壁纸、景观设计等不同领域。 关于 AIGC Weekly88： 封面提示词为“abstract network out of glass made of holographic liquid crystal,dark background,blue light reflections,symmetrical composition,centered in the frame,highly detailed,hyperrealistic,cinematic lighting,in the style of Octane Rendear 16:9style rawpersonalizev 6.1”，可查看更多风格和提示词的链接为：https://catjourney.life/ 。这周训练了一个 FLUX Lora 模型，为褪色胶片风格，推荐权重 0.6 0.8，适合生成毛茸茸的动物玩偶，人像会偏向复古褪色的胶片风格，在玻璃制品产品展示摄影方面表现很好，整体景深模糊自然柔和，下载链接为：https://www.liblib.art/modelinfo/4510bb8cd80142168dc42103d7c20f82?from=personal_page
2025-01-08
AiGc动画案例分享
以下为一些 AIGC 动画的案例分享： 伊利 QQ 星 AI 动画项目： 项目前期：进行沟通报价、确定方向和内容并写脚本，脚本创作可借助 AI 但要有自己想法。 项目中期：根据脚本出图，采用 MJ、SD、GPT 出图，涉及产品融入、合成等操作，同时进行剪辑、配乐等工作，还提及配音等相关经验。 项目后期：做项目总结，复盘优缺点。 AIGC 商业广告： 制作前期：先定框架，包含定向、写脚本，确定内容呈现形式、调性、风格和人物设定等。 制作中期：根据脚本出图，同步剪辑，收集音效配音，如遇到跑图中带文字乱掉等问题可进行 AI 处理和产品跟踪。 制作后期：对现有视频进行优化，做字体包装和跟踪字体。 ANIME ROCK, PAPER, SCISSORS 动画： 这是一个通过绿幕动作捕捉，在虚幻中制作虚拟场景，然后通过 Stable Diffusion 生成的动漫。120 个视觉特效镜头由一个 3 人小组在一秒钟内完成。 制作过程中使用的主要工具为：Stable Diffusion 模型+DreamBooth 微调、虚幻引擎+资产存储 3D 模型、Img2Img+DeFlickering 效果、大量的老式的 VFX 合成。 视频的制作步骤包括：训练模型复制特定风格、训练一个 LoRA 模型来认识一个角色、通过 img2img 处理绿屏动捕的视频、使用 Deflicker 插件减少闪烁、在虚幻 5 中添加 3D 元素、在 Resolve 中进行最终 VFX 合成/编辑。为了最后的打磨，添加了大量老式视觉特效，如强调运动的速度线、模拟电影摄像机/单元格动画的发光体、虚幻中的动态元素（如蜡烛）、设置室内气氛的体积光射线、编辑和设计声音。 在配音方面，商业片子做好配音很重要，普通话不标准时花钱找人配音比 AI 配音效果好。在字体方面，字体包装在视频中很重要，很多人在这方面常犯错，如温馨画面加黑色描边字体。在 AI 动态的后期包装与剪辑技巧方面，后期包装思路可通过添加光效渲染氛围，对素材进行跟踪以替换产品，还可进行素材叠加。剪辑在 AI 动画中占比 45%，好的剪辑师能将素材处理得更好，不成熟的剪辑师可能会把好素材搞砸。镜头主接需注意景别丰富，如全景、中景、特写、近景等。在空间关系中存在轴线问题，如人物位置突然变化会导致视觉跳跃，还有关系轴线和运动轴线，越轴会让观众观感不适。AI 动画的调色流程方面，对色彩有特别要求可在达芬奇里完成剪辑调色流程，简单调色可在剪映中通过肉眼大致判断校正颜色，剪映中有色轮和曲线可用于调色。
2025-01-08
我先系统了解AIGC 行业
以下是关于 AIGC 行业的系统介绍： AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）的发展历程可以从内容生产方式的演变来了解。在互联网发展过程中，内容生产方式经历了从 PGC（ProfessionalGenerated Content，专业生成内容）到 UGC（UserGenerated Content，用户生成内容），再到 AIGC 的转变。 在 Web1.0 时代，互联网内容生产以 PGC 为主，由专家和专业机构生产高质量内容，如雅虎、IMDb 等。PGC 的优势在于专业性和易变现，但存在创作门槛高、产量不足等挑战。 随着互联网发展和用户需求多样化，Web 2.0 时代到来，用户参与内容创作，UGC 成为主流。UGC 内容多样、个性化，通过推荐系统满足用户需求，降低了专业门槛，促进了互联网的民主化和个性化内容创作。 在当前，国内 AIGC 行业主要在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下，由《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》共同监管。 此外，还有一些具体的应用案例，如 Collov 是来自美国硅谷的家居垂直行业 AIGC 工具，专注于利用人工智能技术来实现空间设计与家具营销二合一，打通供应链，为企业提高更低成本、更智能高效的空间设计与家具营销解决方案。它能够完成人类设计师以及高美感内容的视觉理解、推理和生成任务，并将生成技术服务于家装、工装、建筑、具身智能机器人、智能驾驶等多领域的商业场景，替代传统人工设计和采集流程。AI 技术的应用显著提高了设计和营销的效率，减少了对传统人工的依赖，增强了客户的交付满意度，提升了企业的市场竞争力。
2025-01-06
推荐学习Aigc的入门理论书籍
以下是为您推荐的学习 AIGC 的入门理论书籍和相关资料： 1. 《AIGC Weekly19》：其中包括腾讯非常系统的 Stable Diffusion 介绍文章，马丁整理的关于 AIGC 的碎片化思考，多邻国创始人 Luis von Ahn 专访，Meta AI 发布的自监督学习“烹饪书”，以及回顾大语言模型发展历程的内容。 2. 《AIGC Weekly01》：包含对 Stable Diffusion 工作原理的介绍，Emad 写的关于 SD V2 模型的笔记，Hugging Face Inference Endpoints 指南，GPT4 预测相关内容，以及关于 AI 时代工作未来的读物。 3. 【AI 学习笔记】：介绍了 AI 大模型的相关概念，如生成式 AI、相关技术名词（包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等）、技术里程碑（如 2017 年谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文）等。
2025-01-01