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4/ 补充说明：这个视频没有使用任何视频生成模型，也没有使用额外的库。 只用了 JavaScript、Playwright 和 FFmpeg。 Claude 编写了网站动画，然后把它录制成了视频。

正在尝试让 GPT-6 Astra 使用骨骼驱动一个动画角色，将渲染结果叠加在视频帧上，以此方式创造已有视频当中的视觉元素。以往，我们需要构建一个虚拟的空间场景，来把一切东西资产化。但现在有两种路径可以达到这一点： 1. 用视频作为参考视频，使用视频生成模型来实现 reference video 的效果，但是这样成本比较高 2. 让 Codex 尽量理解视频当中的空间结构，然后直接在本地进行帧融合的方式来进行尝试 对于后者，我觉得还有很多有意思的地方可以去试试看

我又整理了一份2026年热门值得收藏的AI工具清单 一、核心AI/搜索（用于聊天、写作、搜索和研究） ChatGPT：综合能力最均衡，日常首选 Claude：长文理解和写作能力强 Gemini：多模态好，超长上下文处理稳 Perplexity：搜索+回答，信息源清晰 NotebookLM：文档总结和知识库好用 Manus AI：中文场景体验不错 二、AI编程/软件搭建（用于写代码、搭网站和做产品） Codex：代码生成能力强 Claude Code：编程辅助细致 Cursor：AI编程编辑器，用着顺 Lovable：快速搭前端/产品 Replit：在线写代码、部署方便 Base44：低代码搭建工具 三、AI视频/视觉创作（用于生成视频、图片和设计素材） Google Veo：视频生成质量高 Kling：视频生成速度快 Midjourney：艺术感和光影强 HeyGen：数字人/口播视频方便 Canva：设计模板多，上手快 Figma：设计协作主力 四、办公/设计/效率（用于文档、设计、邮件日常提效） Notion AI：笔记+知识管理一体 Gamma：快速做演示文稿 Granola：会议记录整理方便 Grammarly：英文写作检查强 Superhuman：邮件效率工具 Wispr Flow：语音转文字流畅 五、自动化/集成/增长（用于流程自动化、数据抓取等） n8n：开源自动化，灵活度高 Zapier：应用连接最方便 Apify：数据抓取工具 Chatbase：快速做AI客服 Clay：获客和线索整理 Beehiiv：Newsletter增长工具 再提醒一句： 以上仅为信息整理 工具在变，适合的才是最好的

正好最近我也在筹备，所以做过计算。 主要的 GPU 是 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB X 4 用 Max-Q 版本主要是因为功耗是 300 瓦，而标准的 RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 是 600W 。虽然 Max-Q 的峰值性能会稍微低一些，官方数据是 3511 AI TOPS 对 4000 AI TOPS，大概少了 12%，但两者都是 96GB GDDR7 ECC 显存，1792GB/s 显存带宽，对于 AI 视频生成来说，最重要的就是显存容量。 而且一旦用到四张 GPU，功耗差距就非常明显。4 张 Max-Q 满载是 1200W，4 张标准版单 GPU 理论功耗加起来就是 2400W。 这就意味着标准版已经很难按照普通工作站的方式长期运行。而前者仍然是可以家庭化办公使用。 对于 AI网剧，我个人也更看重并行产能。一个剧集最后可能有几百个镜头，与其让一张 600W 的卡把一个镜头生成得快一些，肯定不如四张 96GB 的 GPU 可以同时跑四个不同镜头。一张负责正式镜头，一张跑失败镜头重做，一张跑人物或者场景相关任务，一张继续处理下一批镜头，机器可以全天保持任务队列。 这样一台机器最终就是 4×96GB，一共 384GB 的物理显存资源。 当然对于新手来说，没有必要上来就拉满 4 块 GPU ，所以我自己的思路是先把工作站（主机）按照最终 4 卡规格买好，初期只装 1 至 2 张 RTX PRO 6000 Max-Q，等用工熟练并且能把生成队列跑满以后，再逐渐增加到 3 张、4 张。 如果最终做到 4× RTX PRO 6000 Max-Q 96GB，我现在估算整台高配工作站的硬件投入大约在 13 万到 15 万新币，大概就是 70 万到 80 万人民币。 其中最大投入就是 GPU 了，现在新加坡一张 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB 的公开价格大约是 24,550 新币。光 GPU 就已经接近十万新币。 另外就是软件部分，我大概列一下： 1. 核心生成平台：ComfyUI 2. 静态图阶段：Qwen Image 系列 3. 视频核心：Wan 2.2 4. 人物一致性和控制工具：LoRA，ControlNet / OpenPose 以及 IPAdapter / Reference 类工作流。 5. 后期软件：DaVinci Resolve 6. 声音部分：TTS / AI 配音 或 Character Voice Bible 我现在已经开始尝试做简单的内容了。当然主要是 AI 做，我负责打酱油。

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大家看看这个数字人主播感觉怎么样？效果还可以不❓ 全程使用 codex 完成，没有切换其他软件。 具体制作流程如下👇 包含完整八步流程： 1.生成并固定数字人主播图片 2. 使用GeminiTTS、ElevenLabs或其他TTS服务确定音色 3.调研选题并撰写快节奏口播文稿 4.将文稿拆成视频生成提示词与B-roll规划 5.通过FLOVA、即梦/Dreamina或其他CLI/API后端生成视频 6.整合数字人片段、录屏和B-roll 7.在ChatCut中完成音频、动效、中英字幕和成片封装 8.生成4:3、3:4封面以及标题、简介和标签

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我把我用 AI 视频做动画的 Skill 开源啦： 整个 Skill 的流程大概是这样的： 参考素材、表达目的和控制方式 ↓ 先确认开始、中间和结束时应该是什么样子 ↓ 使用 AI 视频生成这些画面之间的连续动作 ↓ 逐帧检查，删除停顿、重复和异常画面 ↓ 按照页面中的实际显示大小整理并压缩资源 ↓ 把滚动、鼠标、拖动、触摸或设备方向对应到动画进度 因为整个流程还是有点复杂的，所以我把我实际做的时候的一些实现做成脚本放进去了，这样生成后处理动画会更加稳定一些，而且我还补充了一些创意方面的参考文档，比如说大家能够在视频里面看到的那个苹果的滚动爆炸图的效果。 欢迎大家体验～

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