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我自研的非常灵活的3D导演工作台——AWPlanet 即将发布。 目前市面上的3D工作台仍然是基于传统3D软件的规则，但在运镜实现上有很多的限制与不方便，AWPlanet工作台则将游戏引擎的方法引入3D工作台，可以选择控制角色或者控制镜头，让运镜自由自在！ 所见即所得的编辑你想要的分镜，Direct what you see！ AWPlanet 可以支持定义动作造型、雕刻地形、生成房间、迷宫，自定义上传obj道具，多镜头运镜设计以及fpv模式的自由运镜模式。

Hyperframe 结合 Claude Code 已经能通过单条提示词完成整个视频制作流水线。从脚本结构、分镜设计到字幕、配音及转录，这套流程实现了视频创作的全栈自动化。 接下来需要观察的是，这种全栈 Agent 落地后，单片制作成本的极限边界在哪里。

Seedance 2.0 这几天是真的火，X 上到处都是它生成的视频，又一次让海外 AI 圈羡慕国内 AI 圈。 影视飓风的 Tim 昨晚发了测试视频，对技术本身评价很高：分镜设计、运镜、音画匹配都是质的飞跃。 那条视频我也看了，其中他提到一个问题：上传自己照片做参考图时，生成视频的声音和他本人很像，而他从未提供过任何声音样本。 这倒不奇怪，影视飓风在全网有大量高清视频，肯定已经被用作训练数据。 之前谷歌 Veo 3 推出时，人们发现生成的视频也很像一些知名创作者的作品；OpenAI 最早推出 Sora 时，外媒也测试到它能高度模仿经典电影片段。用公开数据训练是国内外大模型的共同做法，Tim 作为明星级公众人物，素材进入公开数据集并不意外。 这种担忧挺合理的，但这趋势我们挡不住，现在已经没有人能阻挡 AI 的加速了。 最早音色克隆技术出来的时候，大厂掌握了技术但不敢放开，反倒是小团队先做出来发布了，慢慢大家也就跟进接受了。 这几天大火的 ClawdBot/OpenClaw 也是同样的路径，各种隐私安全问题被讨论，但因为是个人小团队项目，大家宽容度明显更高，等大厂后续下场反而更容易被接受。 这种事大厂反而能让人放心一点，大厂有能力也有动力去做合规限制，小作坊下料才是真的猛。 事实上即梦已经限制了真人人脸生成视频，大厂在技术狂奔时还是会守住一些底线。 结果倒是很多人在那哀叹，限制了真人人脸生成视频，少了一些可以测试的例子，很多视频都成了绝版。 与其焦虑不如多想想怎么在技术创新与数据合规之间找到平衡。 像 Sora 2 的分身（Chapter）功能就是一个不错的尝试方向，让你既能享受技术带来的乐趣，又减少一些隐私上的担忧。比如我给孩子制作了分身，我只会给家人分享，不会让别人用。 好消息是，人们对 AI 生成的音频视频正在建立起更多辨别力和免疫力，这本身也是一种自然的适应过程。我也经常跟家人朋友科普让他们小心 AI 视频。 我自己有个小技巧是先看视频时长是不是 10 秒 15 秒这种整数，不过这招已经快像看 AI 图片人物有没有六根手指一样不灵了。 你们都用什么技巧分辨 AI 生成的图片或者视频呢？

堕 落 学 院 都给我看！！！！！ 这套涩图终于可以火速发货了 导演 分镜设计 剪辑都是我 剪这个视频剪了一个星期😫 感兴趣的宝宝可以去微店拍！！！

AI 做视频，终于不用自己一帧帧剪了 分享 6 个可以直接用的视频类 Claude Skills： ① HyperFrames 一句话生成动效视频。基于 HTML/CSS，文章、推文、产品介绍丢进去，直接变成动效视频并渲染为 MP4。适合产品宣发、教程开场和社交短视频。 ② video-use 让 Codex 帮你剪视频。自动处理停顿、错句、口头禅、字幕和调色。口播、采访、教程视频的粗剪，能省下大量时间。 ③ Remotion Skills 用代码批量做视频。基于 React，字幕、动画和时间轴都能控制。排行榜、数据周报、产品更新等固定栏目，一次写好模板，后续改数据就能出片。 ④ Generative Media Skills AI 多媒体生成工具箱，覆盖图片、视频和音频生成。适合产品广告、UGC 视频、音乐短片和实验性创作。 ⑤ videocut-skills 面向中文创作者的视频剪辑 Agent，能理解中文剪辑需求，协助处理素材、字幕和短视频工作流。 ⑥ seedance2-skill 帮你生成 Seedance 2.0 专业视频提示词，根据创意设计分镜和镜头描述。适合有想法但不会写视频提示词的人。

在开发 我之前基本是按照3s-5s，来让AI设计分镜的。 等接入Seedance2.0的API后，分镜数量就真的能减少3/4。一个一分钟的视频，AI只需要设计4个Shots。 产品能有多好用，我都不敢想！期望早点能接上API

前两天用了ChatCut我以为它已经很牛了至少在某些程度上能替代剪映，没想到今天部署的这个开源项目OpenMontage更厉害，只需要接入大模型它就能直接帮你写好提示词分镜脚本，有哪里不对的还可以让它改，我刚就说了一句“帮我生成一个15秒的猫和老鼠的视频”，它就给我做了一个这样的视频出来，自从有了AI各行业的压力是越来越大了，以后动画设计那些我感觉越来越多人要失业了。

AIGC波妞的2026上半年干货总结帖 AI视频这条路我摸了大半年——从离开Peppa Pig，一头扎进AI视觉叙事和漫画IP孵化，陆陆续续发了上千条实测、教程和踩坑记录。制作、策划孵化了近百部 AI 广告、AI 漫剧作品。 很多朋友说想找我早期的干货但翻不到，所以这次把账号里互动数据最高、最值得看的内容按主题理成了一份清单：从方法论到工具实测，从爆款案例拆解到版权避坑，你可以直接跳到自己需要的部分看，少走弯路，也少踩坑。建议收藏，需要的时候直接翻。 一、AI视频/漫剧制作方法论 1. 玩AI视频角色老是换脸？3个月才搞明白问题出在哪儿（上篇） 2. 为什么放弃九宫格分镜，改用六宫格故事板 3. 大半年AI漫剧踩过的坑：多人戏一换机位就崩 4. AI漫剧最大难点是场景调度，不是画质 二、AI工具实测评测 1. 视觉锚点才是小红书封面的杀手锏（附爆款封面Skill） 2. Lyria 3音乐模型评测，附20多个提示词模板 3. 猜图测评：ChatGPT Image 2 VS 即梦Seedream 5.0 4. Nano Banana 2深度测评 5. Fable 5限时回归：全球IP导演风格图谱Skill 6. SkildArt实测：数字藏品展馆+数字人换装短片 7. ChatCut插件：一句提示词用Codex剪视频 三、爆款现象级内容拆解 1. 【喜剧爆款视频教程】 2. 如何用SeedDance 2.0拍摄闺蜜私房视频 四、版权与合规干货 1. 别等被甲方追责，才想起AI作品也有版权风险 2. 首个「AI作品版权自查Skill」上线 五、IP设计与创意系列 1. 卡牌设计第四弹：七龙珠概念海报 2. IP设计《银月狐灵》视觉开发全流程 3. AIGC新作《天枢记2070》机甲美学 六、个人故事/账号成长 1. 从离开Peppa Pig团队到成为AI创作者

我用 ChatGPT 5.6 测了 9 种漫剧男主脸，终于不是“AI帅哥流水线” 附全套漫剧男主脸提示词🤣 这次我用的是 5.6 模型，一口气测试了 9 种漫剧男主人设。不是只生成一张头像，而是从： 人物脸型 → 全身三视图 → 六宫格故事板 → 最终视频 完整跑了一遍。 这次最明显的感受是，ChatGPT.5.6 不只是把脸做得更精致了，而是开始真正接近“能继续拍戏的男主脸”。 我觉得它有三个地方特别好用： 1. 真人感更稳 脸部骨相、眼鼻口比例、皮肤质感都更接近真人，不会一眼看起来像 2D 插画。 尤其是侧脸和近景，鼻梁、下颌线、眉眼关系都更有层次。 2. 人设差异真的拉开了 这次测试了 9 种风格： 禁欲霸总、清冷校草、邻家少年、不羁青年、美式街头狼尾男、斯文精英、野性冷感硬汉、韩系花美男、校园阳光男神。 它们不是换个发型就结束，而是连眉眼、脸型、气质和穿搭都跟着变化。 你一眼就能看出来： 这个适合演霸总，那个适合演校草，还有的天生就是漫剧里的危险男主。 3. 角色脸更适合做视频 很多 AI 男主图片单张看很帅，但一动起来就崩。 这次我特意把角色继续做成故事板和视频，发现 GPT 5.6 设计的脸更适合特写、侧脸、低头、抬眼这些镜头。 也就是说，它不是只能做一张海报，而是可以继续往角色卡、分镜和漫剧视频里延展。 真正好用的“漫剧男主脸”，重点不是单纯帅。 而是要有： 清晰的骨相、能记住的眉眼、明确的人设气质，以及一张经得住镜头靠近的脸。 我的提示词习惯也很简单： 人设标签 + 骨相特征 + 眉眼细节 + 发型造型 + 服装身份 + 镜头光线 这样出来的脸，才不容易变成千篇一律的 AI 男模。 这轮ChatGPT 5.6 测试，我是真的有点惊喜。 如果你也想做漫剧角色、AI 短剧，或者想要 9 种女主人设的提示词，可以在评论区留：女主脸。 #ChatGPT# #AI漫剧# #漫剧男主# #AI角色设计# #PromptEngineering#

分享这个项目的成片 vs 分镜。 这条项目是音乐先行的，在用 suno 定下音乐后，我们会用 nanobanana pro 来画一些概念故事版，铺在时间线上，从而 preview 整体的结构。 分镜用草图，是因为这个阶段如果引入太多美术细节，反而会分散对于整体判断的注意力。 在确定大致结构后，我们会再围绕每个部分，仔细设计如何 convey the idea, 应当使用怎样的镜头组结构和美术，视频的模型使用的是 Seedance 2.0 在制作过程中，也常常会发有比策划阶段更好的想法，也会在此基础上迭代修改。