Ai动态运镜描述词

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

以下是关于文生视频和运镜的相关信息： 文生视频： 即梦 AI V1.2 支持图生视频、首尾帧和文生视频。其中文生视频输入自然语言且具体的 prompt 即可生成视频。 文生视频的模型排序（从高到低）及特点： 海螺：语意遵循不错，模型解析有待提高，自带电影滤镜，但有些用力过猛，得益于海量的影视数据。 可灵 1.5：颜色失真，缺少质感，偏科严重，物理规律和提示词遵循较强。 智谱：语意遵循，质感较差，画质一言难尽。 mochi：动态丰富，想象力丰富，美学质感较好。 pd 2.0 pro：PPT 效果，训练数据较少，但是联想启发性很好。 runway：空间感强，语意遵循较差，流体效果一绝。 Seaweed 2.0 pro：质感略弱于可灵 1.5，整体感觉师出同门。 sora：运镜丰富，物理逻辑混乱。 Pixverse v3：动态稳，丝滑，整体美学强于可灵 1.5。 luma 1.6：语意遵循差，提示词随便，动起来算我输。 运镜： 运镜控制支持移动（左、右、上、下）、摇镜（左摇、右摇、上摇、下摇）、旋转（顺时针、逆时针）、变焦（推近、拉远）以及幅度控制（小、中、大）。 即梦 AI V1.2 运动速度支持慢速、适中、快速的调节，模式可选标准模式（正常自然速度，通用场景下保持）和流畅模式（相较于标准模式，每秒生成更多帧数，支持高动态、高速的视频效果）。

以下是关于 AI 广告视频运镜和镜头语言的相关内容： 脚本和分镜创作： 对于一个 30 秒时长的奔驰 GLE300L 广告脚本，要突出豪华感和车辆特点。脚本应包括时长、内容（开场白、汽车基本介绍、亮点展示、客户证言或推荐、呼吁行动）、音乐、台词、道具、景别和运镜等方面的规划。 可借助 Claude 生成脚本，若不满意可要求修改。 海螺超级创作者的经验： Jason Lee 用 DeepSeek+海螺 AI 组合，通过复杂的运镜，如电影级和游戏级的运镜，挑战视频模型的能力边界，并得到了意想不到的反馈。 这类大片级运镜涉及大量非常规的镜头语言，其复杂性在于“有限技术资源与无限创意需求”的博弈，需要在经费、技术、艺术表达之间不断折衷。 运镜宝典： 推镜头：在电影《教父》、广告的产品细节展示、AI 视频的人物情感变化强调等场景中有应用。 拉镜头：在电影《肖申克的救赎》、广告从产品细节到品牌标识的过渡、AI 视频的故事结束时的情感释放等场景中有应用。 摇镜头：在电影《指环王》、广告展示产品系列或空间连续性、AI 视频的虚拟环境空间介绍等场景中有应用。 移镜头：在电影《布达佩斯大饭店》、广告展示产品系列或连续摆放的物品、AI 视频展示虚拟展厅中的多个展品等场景中有应用。 跟镜头：在电影《鸟人》、广告跟随使用产品的人物展示使用过程、AI 视频跟随角色穿越不同场景保持叙事连贯性等场景中有应用。 升降镜头：在电影《泰坦尼克号》、广告从产品细节上升到品牌环境的转变、AI 视频从人物对话上升到展示整个场景的氛围等场景中有应用。

以下是关于 AI 广告视频运镜和镜头语言的相关内容： 脚本和分镜创作： 对于一个 30 秒时长的奔驰 GLE300L 广告脚本，要突出豪华感并展现车辆特点，包括动力配置、内饰配置等。脚本结构应包含时长、内容（开场白、汽车介绍、亮点展示、客户证言、呼吁行动）、音乐、台词、道具、景别和运镜等方面。 可利用 Claude 生成脚本，若不满意可要求修改。 海螺超级创作者的经验： Jason Lee 用 DeepSeek+海螺 AI 尝试复杂运镜，如电影级和游戏级运镜，挑战视频模型能力边界，并得到意想不到的反馈。 大片级运镜涉及大量非常规镜头语言，其复杂性在于“有限技术资源与无限创意需求”的博弈，需要平衡多方面因素，且对 AI 视频工具的空间理解能力要求较高。 运镜宝典中的应用场景示例： 推镜头：在电影《教父》、广告的产品细节展示、AI 视频的人物情感变化强调等场景中有应用。 拉镜头：在电影《肖申克的救赎》、广告从产品细节到品牌标识的过渡、AI 视频的故事结束时情感释放等场景中有应用。 摇镜头：在电影《指环王》、广告展示产品系列或空间连续性、AI 视频的虚拟环境空间介绍等场景中有应用。 移镜头：在电影《布达佩斯大饭店》、广告展示产品系列或连续摆放的物品、AI 视频展示虚拟展厅中的多个展品等场景中有应用。 跟镜头：在电影《鸟人》、广告跟随使用产品的人物展示使用过程、AI 视频跟随角色穿越不同场景保持叙事连贯性等场景中有应用。 升降镜头：在电影《泰坦尼克号》、广告从产品细节上升到品牌环境的转变、AI 视频从人物对话上升到展示整个场景的氛围等场景中有应用。

以下是一些与电影运镜相关的提示词： 1. POV（Point of View）：展示角色从他们的角度所看到的事物，让观众感觉与角色的经历有更多联系。常用于增强角色的主观感受，使观众更加身临其境，如《黑客帝国》中的第一人称视角战斗场景。 2. Two Shot：双人镜头，指画面中出现两个角色的相机镜头，常用于捕捉角色之间的互动或关系，常用于展现角色之间的对话或情感交流，增强人物关系的表现，如《罗马假日》中的主角对话场景。 3. Whip pan：快速移动拍摄，以高速移动摄像机来切换场景或角度，产生快速而动态的画面转换效果。常用于创造紧张刺激的氛围或快速转换故事情节，如《疯狂的麦克斯：狂暴之路》中的追逐场景。 4. Establishing shot：在电影中用来介绍场景或环境的开场镜头，通常通过广阔的景象或特征性建筑来帮助观众理解故事的背景和地点。常用于设定故事的背景和氛围，如《指环王》中展示中土世界的广阔场景。 5. Deep focus：深焦是一种影视拍摄技法，通过调整镜头和光圈等参数，使得镜头前景、中景和远景同时清晰对焦，在单个镜头中传达多层叙事。常用于增强画面的层次感和细节，如《公民凯恩》中的复杂场景构图。

以下是关于如何书写文生视频提示词达到连贯效果并且指导运镜的方法： 1. 在 PixelDance V1.4 中，支持在 prompt 里写入运镜控制，可用自然语言描述想要的镜头变化，例如“镜头环绕口红拍摄”“黑白风格，镜头环绕着戴墨镜的女人拍摄，从她侧面移动到正面，最后聚焦于女人的面部特写”“雨后模糊的玻璃逐渐聚焦，一个男人举着伞，带着一只金毛犬路过”等。 2. 对于更复杂的视频项目，在为 Generate video（beta）编写提示词时，可提供背景或背景故事，有助于生成连贯且引人入胜的序列。同时，Firefly 通常可以模拟真实世界的摄像机工作，可具体说明希望摄像机的角度或移动，如常见的相机方向有特写、广角镜头、平移/缩放/跟踪、从天而降、从下方拍摄等。 3. 在制作商业级的 AI 视频广告时，以汽车内饰片段为例，登录 runway 账户，在首页左侧点击“Text/Imagine to Video”，上传图片，更改大模型版本，在提示词方框中输入运镜方式，如“Roll Clockwise Shot slowly”（摄像机围绕垂直轴顺时针旋转）。不想动脑时可根据分镜表建议填写运镜方式，也可参照“运镜方式大全”。注意提示词不宜过多，可通过改变提示词、生成时长等多尝试几次。

以下是关于多模态 Agent 的最新动态： 《质朴发言：视觉语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象｜Z 研究第 2 期》 近期，生成式 AI 领域的浪潮催化了多模态模型的探索，研究人员不断尝试使用更多模态数据的编码，以训练出能够理解和处理多种类型数据的模型。本份研究报告集中讨论了基于 Transformer 架构的视觉语言模型，报告范围专注于视觉和语言之间的交互，不考虑单纯的视觉到视觉的计算机视觉任务。 从 2022 年 11 月 18 日到 2023 年 7 月 26 日，多模态 Agents 迅速增长。 LLM 多模态 agent 是将现有技术融合的新尝试，是一种集成了多种模态数据处理能力的 AI 技术。 优点：高度的灵活性和扩展性，可根据不同任务需求调用最合适的模型处理任务，适应多样化任务和数据类型，优化资源使用，提升效率；无需训练，系统开发周期快，成本低。 局限性：调试和工程化难度较高，维护和升级成本高；多个组件紧密耦合，单点故障可能导致整个系统风险增加；没有涌现出新的能力。 适用场景：需要综合处理视频、语音和文本等多种信息的复杂环境，如自动驾驶汽车；高度交互和灵活的用户界面，如客户服务机器人或交互式娱乐应用。 《2024 年度 AI 十大趋势报告》 随着大模型对图像和视频信息的处理能力快速提升，预计 2025 年将开始出现更为综合性的多模态交互，AI 能够通过物联网、特定信息等多种感知通道进行协同。 多模态输入和输出使 AI 交互性更强、交互频次更高，适用场景也更加丰富，AI 产品整体水平显著提升。 Agent 作为融合感知、分析、决策和执行能力的智能体，能够根据用户历史行为和偏好，主动提供建议、提醒并个性化执行能力，为用户提供高度个性化的任务。从 2025 年开始，AI Agent 即将广泛投入使用。 从个性化推荐到直接生成个性化内容，AIGC 能够使用户体验的个性化程度有明显提升，这将帮助产品进一步完善用户体验，并通过提高用户忠诚度和迁移成本，实现差异化定价和进一步的服务增值，对产品的差异化竞争有重大意义。目前，基于 AIGC 的高度个性化已经在 AI 教育、AI 陪伴、AI 营销领域有明显进展。在硬件端搭载的多款 AI 智能助手也已开始以高度个性的个人助理作为宣传重点。

以下是 2025 年 3 月 18 日 AI 行业的最新动态： 1. 3 月 AI 发展持续升温。 2. 3 月潞晨科技发布 OpenSora。 3. 3 月 Suno 发布 V3 版本爆火。 4. OpenAI CPO Kevin Weil 访谈亮点：GPT5 近在眼前，将融合多个模型能力，快速推进，AI 代码自动化将在今年内达到 99%，强化推理能力和大规模预训练是关键方向，AI 不仅会写代码，还将让人人都能成为软件创造者。 5. 2025 年职场思考与建议：高管们面临“经验贬值”与“转型焦虑”，非 AI 公司的估值与融资变难，软件开发方式正被重构，“等风来”的代价越来越高，加入 AI 公司也并非万能，市场冷却下招聘更挑剔。 6. 你的孩子可能已经在用 AI“作弊”。 7. 过去一年，头部 AI 应用的品类变化不显著，创意工具仍占据最大比重。 8. 2024 年 9 月，OpenAI 发布新一代语言模型 o1，采用全新训练与推理方案，结合强化学习技术，显著增强推理能力，可能通过生成内部“思维链”模拟人类系统 2 思维方式。 9. 5 月伊莉雅离开 OpenAI，AI 竞争白热化。 10. 5 月伊利亚成立新公司，估值超五亿美金。

以下是关于最新的 AI 技术动态的相关内容： AI 技术的学习路径： 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 2024 年 AI 大事纪： 3 月：AI 发展持续升温，潞晨科技发布 OpenSora，Suno 发布 V3 版本爆火。 4 月：英伟达发布硬件股价飙升。 5 月：苹果发布 AI 芯片，张吕敏发布 IC light，AI 竞争白热化，伊莉雅离开 OpenAI 并成立新公司，估值超五亿美金。 7 月：快手开源 LivePortrait 模型，表情迁移。 8 月：StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型。 9 月：阿里云发布模型，海螺 AI 参战，Google 发布 GameGen 实时生成游戏，通义千问 2.5 系列全家桶开源，华为发布 cloud matrix 云计算基础设施，GPT 高级语音模式上线，Meta 发布 AI 眼镜 Orion，AI 代码编辑器 cursor 爆火。 10 月：Pika 发布 1.5 模型，诺奖颁发给 AI 奠基人，特斯拉发布机器人，Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图，智谱 AI 发布 autoGLM，腾讯混元开源 3D 模型。 AI 技术的发展历程和前沿技术点： 发展历程： 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。 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。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是近期的 AI 新动态： 2024 年 3 月：AI 发展持续升温，潞晨科技发布 OpenSora，Suno 发布 V3 版本爆火。 2024 年 4 月：英伟达发布硬件，股价飙升。 2024 年 5 月：苹果发布 AI 芯片，张吕敏发布 IC light，AI 竞争白热化，伊莉雅离开 OpenAI 并成立新公司，估值超五亿美金。 2024 年 7 月：快手开源 LivePortrait 模型，实现表情迁移。 2024 年 8 月：StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型。 2024 年 9 月：阿里云发布模型，海螺 AI 参战，Google 发布 GameGen 实时生成游戏，通义千问 2.5 系列全家桶开源，华为发布 cloud matrix 云计算基础设施，GPT 高级语音模式上线，Meta 发布 AI 眼镜 Orion，AI 代码编辑器 cursor 爆火。 2024 年 10 月：Pika 发布 1.5 模型，诺奖颁发给 AI 奠基人，特斯拉发布机器人，Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图，智谱 AI 发布 autoGLM，腾讯混元开源 3D 模型。 12 月 5 日的 AI 新动态： Clone Robotics：仿生机器人公司致力于生产高仿真产品，技术和外观的进步让人类与机器人的边界变得越来越模糊。 Humane 发布 AI 驱动操作系统 CosmOS，具有多种核心功能，支持多种输入方式，并可实时从互联网获取数据为用户提供服务。 DeepMind 发布天气预测 AI 模型 GenCast，可预测未来 15 天的天气和极端天气风险，与顶级预测系统相比表现更优，且模型代码、权重和预测数据已开源。 OpenAI 的 ChatGPT 用户突破 3 亿。 在法律法规方面： 虽然 AI 概念不新，但近期数据生成和处理的进步改变了该领域及其产生的技术。例如，生成式 AI 模型的能力发展带来机会的同时也引发了关于潜在风险的新辩论。 并非所有 AI 风险都源于不良行为者的故意行为，有些可能是意外后果或缺乏适当控制导致的。 对 AI 特定风险及其潜在危害进行了初步评估，并参考了其威胁的价值，包括安全、公平、隐私、人权、社会福祉和繁荣等。 交叉的 AI 风险评估确定了一系列高级风险，框架将寻求通过适当干预来优先处理和减轻这些风险。例如，安全风险包括对人类和财产的身体损害以及对心理健康的损害。

目前在将图片生成动态立体图方面，相关技术和方法还在不断发展和探索中。常见的途径可能包括使用专业的图形设计软件，如 3D 建模工具，通过对图片进行深度分析和建模来实现动态立体效果。但具体的操作过程会因软件的不同而有所差异。另外，一些新兴的 AI 图像生成技术也可能在未来为这一需求提供更便捷的解决方案。

以下是关于最新的 AI 行业动态和进展（包含 2025 年）的内容： 2024 年： 图片超短视频的精细操控：包括表情、细致动作、视频文字匹配。 有一定操控能力的生成式短视频：风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。 AI 音频能力长足进展：带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现，可以稳定输出视频，可以直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟：记忆上有明显突破，可以较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 AI 的商业模式开始有明确用例：数据合成、工程平台、模型安全等。 可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，虽然大多数不会成功。 中国 AI 达到或超过 GPT4 水平；美国出现 GPT5；世界上开始现“主权 AI”。 华为昇腾生态开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代要稍晚）。 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧。 AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 2025 2027 年： AI 3D 技术、物理规则成熟：正常人无法区别 AI 生成还是实景拍摄。 全真 AI 虚拟人成熟：包含感情的 AI NPC 成熟，开放世界游戏成熟；游戏中几乎无法区别真人和 NPC。 AR/VR 技术大规模商用。 接近 AGI 的技术出现。 人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。 AI 生产的数据量超过全人类生产数据量，“真实”成为稀缺资源。 具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破。 “人的模型”出现，出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉。 AI 引发的社会问题开始加重，结构性失业开始出现。 AGI 对于地缘政治的影响开始显露。 此外，还有以下相关动态： 算力瓶颈不只是单纯的技术和建设问题，而是影响整个行业竞争格局的重要变量。 逐渐进入多模态灵活转换的新时代，实现文本、图像、音频、视频及其他更多模态之间的互相理解和相互转换。 人类劳动形式逐步“软件化”，复杂劳动被抽象为可调用的软件服务，劳动流程被大幅标准化和模块化，劳动能力像“即插即用”的工具一样易于获取。 AI 行业目前仍处于严重亏损的阶段，商业化进程仍有巨大提升空间。 云厂商是产业链中毋庸置疑的“链主”。 2024 年，头部 AI 应用的品类变化并不显著。创意工具（如图像和视频内容创作）依然占据最大比重。To P（面向专业用户）应用展现出强大的市场潜力，ToB（面向企业）应用发展路径相对复杂，ToC 应用面临较大的挑战。 在 AI 应用领域，Copilot 和 AI Agent 是两种主要的技术实现方式。 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额，众多中国 AI 公司积极出海。 2024 年 10 月的大事记包括： Gartner 发布 2025 年十大战略技术趋势。 DeepSeek 开源多模态 LLM 框架 Janus。 司南开源大模型能力评估模型 CompassJudger。 Anthropic 发布新功能 computer use，发布 Claude 3.5 Haiku，更新 Claude 3.5 Sonnet。 Stability AI 发布 Stable Diffusion 3.5。 x.AI 正式推出 API。 ComfyUI V1 官方桌面版开放内测。 华为发布纯血操作系统鸿蒙 OS NEXT。 Jina AI 推出高性能分类器 Classifier API。 OpenAI 发布图像生成模型 sCM。 Midjourney 上线外部图片编辑器。 Runway 发布动画视频功能 ActOne。 Ideogram 推出 AI 画板工具 Canvas。 Genmo 开源视频生成模型 Mochi 1。 荣耀发布操作系统 MagicOS 9.0。 美国 14 岁少年与 C.AI 聊天后离世。 新华社发文表示警惕「AI 污染」乱象。 港中文&趣丸推出 TTS 模型 MaskGCT。 科大讯飞发布讯飞星火 4.0 Turbo。 阿里通义代码模式开始内测。 Anthropic Claude 新增数据分析功能。 北京市大中小学推广 AI 学伴和 AI 导学应用。 稚晖君开源「灵犀 X1」全套资料。 OpenAI 高管 Miles Brundage 离职。

目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。

人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述： 在一个动画场景中，首先有一个传统工作流的部分，就像精心搭建的积木城堡，每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制，这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下，有一团混乱的色彩在飞舞，这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中，有一种力量在尝试引导和塑造，就像在狂风中努力抓住风筝线一样，这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中，动画展示了一个系统。首先，系统将视频输入编码成压缩的表示形式，就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后，扩散模型从随机噪声中不断改进音频，就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导，最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后，音频输出被解码，变成音频波形，并与视频数据完美结合。 总的来说，传统工作流在可控中寻找创新的随机，而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控，两者各有优劣，结合起来能创造出更出色的成果。

以下是为您生成爆款小说描述词的一些建议： 1. 遵循“形容词+主语+环境+行为+构图+参考风格+渲染程度+后缀”的公式。例如，对人物的描述要包括情绪、发型、穿着等细节，对环境的描写要涵盖天气、地理位置等要素，还要对摄影、灯光和成像质量进行描述，并规定绘图比例。 2. 对于写小说本身，提示词相对简单。但要注意搜索相关思路，用上下文告诉模型需求中的概念含义，并将搜索结果结构化，方便模型理解。 3. 当为儿童创作简单易懂的绘画描述时，要符合逻辑且简单直白，有镜头描述，不增加额外元素。若主体为中国相关，要在描述中提及；未明确古代则默认为现代场景和人物。描述人物要涵盖多个维度，描述场景也要考虑多个方面，且要强调主体。

以下是一些在国内可用且功能强大的视频生成工具： 1. VIGGLE：可以直接通过文字描述让任何静态图动起来，能做各种动作，如跳舞等。其核心技术基于 JST1 模型，能理解真实世界的物理运动原理，生成的视频很真实，还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换。核心功能包括可控制的视频生成、基于物理的动画、3D 角色和场景创建。 2. Pika：非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 3. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。 4. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 5. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 6. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有以下根据视频脚本生成短视频的工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，用户提供文本描述即可生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，您可以根据自己的具体情况进行选择。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于根据文字描述生成视频的工具： 1. Adobe Firefly：其“生成视频”（测试版）能将书面描述转换为视频剪辑。您可以使用文本提示定义内容、情感和设置，包括摄像机角度，还能合并图像为视频生成提供视觉提示。操作步骤为：在 Adobe Firefly 网站上选择“生成视频”，在 Generate video 页面输入文本提示，也可在图像部分上传图像用于第一帧并提供方向参考，在 General settings 部分确定 aspect ratio 和 frames per second。 2. VIGGLE：其核心技术基于 JST1 模型，能理解真实世界的物理运动原理，生成的视频很真实。核心功能包括可控制的视频生成、基于物理的动画、3D 角色和场景创建。用户可通过文字描述指定角色动作和场景细节来生成视频。 3. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑。 4. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，在图片基础上直接生成视频，是由 Stability AI 开源的 video model。 5. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 6. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 7. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 以上工具适用于不同的使用场景和需求，您可以根据自身具体情况选择。更多文生视频的网站可查看：。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

即梦提示词的描述结构框架主要包括以下方面： 1. 提示词基础架构： 主体/场景 场景描述 环境描述 艺术风格/媒介 调整句式和语序，避免主体物过多/复杂、主体物分散的句式描述。 避免模糊的术语表达，尽可能准确。 使用更加流畅准确的口语化措辞，避免过度文学化的叙述。 丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。 2. 提示词与画面联想程度的说明： 以单帧图像为例介绍提示词与画面联想的关系。 基础词示例：玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词 LOVE。 适度联想扩充：花园里（具体的位置描述）的透明（材质描述）玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词 LOVE，周围满是盛开的鲜花（具体的位置描述/环境描述），和煦的阳光洒满整个花园（环境描述），Claude Monet（艺术家风格），印象派风格（艺术流派风格）。 联想关键点： 具体详实的位置描述/环境描述：笼统来讲就是在进行构图，可以帮助构建画面的基本呈现效果。 艺术风格描述：进一步提升效果和氛围，统一画面风格。 此外，结构化提示词框架还包括： 1. 标识符：如 、<> 等符号（、 也是），依次标识标题、变量，控制内容层级，用于标识层次结构。 2. 属性词：如 Role、Profile、Initialization 等等，包含语义，是对模块下内容的总结和提示，用于标识语义结构。 您可以把结构化提示词框架当做提示词的八股文标准，在不了解如何开始进行提示词设计的时候，当做一个通用的标准格式来使用。结构化提示词的概念在行业内应用广泛且成熟度较高，您可以在即刻、知识星球、知乎等很多地方看到优秀的类型案例。例如以下案例： 关于结构化提示词的理论感兴趣想要进一步了解更多信息的朋友，推荐大家阅读李继刚和云中江树的详细理论原文： 结构化语法提示词示例：可以在 AGI 的下列板块看到非常多优秀的结构化 Prompt 示例。