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跟着音乐一起动起来 贴吧
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一个人穷的时候最应该做什么事? 背叛底层人。 隔绝一切垃圾信息,拒绝输入,专心搞钱,与底层彻底决裂。 最近两年开始,几乎所有的新闻,我都不关注了。比如前几年的南方小土豆、哪吒电影票房、中美各种加息政策…… 因为我慢慢发现,绝大多数新闻跟普通人的真实生活没有多大关系,但特别擅长调动人的情绪。 今天把一个人捧上神坛,明天又把他踩进泥里;今天全民感动,明天剧情反转。你跟着愤怒,跟着感动,跟着争论半天,最后除了贡献几个小时的注意力,什么都没得到。 所以,我干脆不关注了。 当我看见一个宣传 DeepSeek 有多牛逼的视频,弹幕全是“赢了”“赢麻了”,我有时候会觉得很好笑。屏幕前大声欢呼的大学生,可能几个月后毕业连工作都找不到,但此刻却可以为了一个跟自己现实生活几乎没有关系的话题涕泗横流、义愤填膺。 媒体人只需要几个字,就能让你哭,让你笑,让你愤怒,让你站队。身体是你的,但情绪的遥控器在别人手里。 更讽刺的是,你的每一次愤怒、点赞和评论,最后都变成了别人的流量。自媒体靠你的注意力接广告、接商单,赚得盆满钵满,而你刷完两个小时手机,关掉屏幕,明天照样上班。 这个世界上 99.99% 的消息,其实你根本没必要知道。它不会增加你的收入,不会改善你的生活,不会提高你的能力,甚至连三个月以后你都不会记得。但它特别擅长制造情绪波动。 你打开短视频,第一个视频是一个伟大的科学家,为国家做了巨大贡献,坐了几十年冷板凳,生活极其节俭。配上激情澎湃的音乐,你看得眼眶发红,肃然起敬。手指往下一划,下一条是搞笑视频,你马上笑得前仰后合。再往下刷,可能又是一条社会新闻,你瞬间开始愤怒。 不到 5 分钟,悲伤、感动、快乐、愤怒全部经历了一遍。 仔细想想,这其实挺可怕的。你的情绪被算法拿捏得极其精准,让你哭就哭,让你笑就笑,让你愤怒就愤怒。我们以为自己在主动获取信息,很多时候其实只是被动接受别人安排好的情绪刺激。 短视频和垃圾讯息,某种程度上就是打工人的牢笼。 996 下班回到家,体力和精力已经被榨得差不多了,这时候人最容易沉迷于完全不需要动脑的内容。因为你已经没有精力读书、学习、思考,更别说规划未来。刷短视频是最廉价的快乐:不需要付钱,不需要努力,只需要手指不停往下滑。 问题是,一个人长期处于这种状态,会逐渐失去创造力,也失去深度思考的能力。他没有精力关注三年、五年之后的事情,更没有力气跳出现在的生活,去寻找其他可能性。 更可怕的是消费主义。 好不容易攒下来一点钱,今天告诉你最新款 iPhone 必须换,明天告诉你什么包、什么鞋、什么车才能代表生活品质。你以为自己是在奖励辛苦工作的自己,最后却把本来可以用于提升自己、投资自己、积累本金的钱重新送回市场。 互联网从来没有真正免费的东西。 所谓免费内容,很多时候只是换了一种收费方式:不收你的钱,收你的时间;不直接卖东西给你,就卖你的注意力。 而生命最重要的东西,本来就是时间。 如果你的时间不值钱,你当然可以自己慢慢练级;如果你的时间开始值钱,你就会发现很多事情花钱解决反而更便宜。能花 100 块钱解决的问题,就没必要耗三个小时;能通过专业人士半小时解决的问题,也没必要自己摸索一个星期。 所以想快速成长,无非两件事:花对钱,跟对人。 有时候,一个真正比你高几个层级的人,几句话就能指出你几年都没意识到的问题。他经历过你正在经历的阶段,踩过你准备踩的坑,所以一句话可能真的能让你少走很多弯路。 但很多人还有一种学生思维:希望所有东西都是免费的。 免费的知识,免费的资源,免费的建议,最好大佬还愿意花两个小时给自己分析人生。 问题是,一个人的时间越值钱,他越不会免费把时间分给陌生人。你想获得别人的时间,就要提供价值。这个价值可能是钱,可能是资源,可能是能力,也可能是你能帮别人解决的问题。 没有所谓凭空出现的贵人。 所谓贵人,本质上也是价值交换。 如果现在什么都没有怎么办?那就更简单:减少垃圾输入,把时间拿回来,提升自己,先赚钱。 普通人最应该关心的事情,从来不是今天网上又发生了什么,而是自己的收入有没有提高,能力有没有增长,身体有没有变好,家人的生活有没有改善,账户里的本金有没有增加。 很多人自己的生活一地鸡毛,却每天操心国际局势;工资几千块,却在网上讨论几千亿美元的博弈;现实里连老板都不敢反驳一句,到了评论区却开始指点世界。 宏大叙事最容易给普通人提供一种廉价的参与感。 因为改变自己的生活很难,评论世界很容易。 赚钱很难,骂人很容易。 学习很难,刷视频很容易。 健身很难,讨论别人为什么失败很容易。 所以真正想往上走的人,迟早要经历一个非常痛苦的过程:你必须主动背叛过去那个自己熟悉的环境。 这里说的“背叛”,不是让你看不起穷人,也不是让你抛弃家人朋友,而是背叛过去那套让你一直停留在原地的生活方式。 以前大家一起刷视频,你开始学习;以前大家发工资就消费,你开始存钱;以前大家讨论八卦,你开始研究怎么提高收入;以前大家觉得下班就应该彻底躺平,你开始把晚上的两个小时拿出来做自己的事情。 这个过程一定会不舒服。 因为原来大家都是毛毛虫。 突然有一只毛毛虫开始结蛹,旁边的人第一反应往往不是祝福,而是奇怪:你折腾什么?大家不都这样活吗? 等你真的开始发生变化,关系也会跟着变化。以前聊得来的东西,你慢慢不感兴趣了;以前觉得很重要的事情,你开始觉得无所谓;以前每天混在一起的人,也可能逐渐没有共同语言。 向上的路有时候确实很孤独。 但一个人真正的成长,本来就意味着不断离开旧的自己。 背叛那些浪费你时间的信息,背叛那些掏空你钱包的消费习惯,背叛那些让你获得廉价满足感的东西,也背叛那个明明对现状不满意,却什么都不愿意改变的自己。 很多人以为贫穷变富最难的是赚到第一桶金。 其实第一道坎往往更早。 你得先允许自己和过去的生活彻底决裂。
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#西双版纳# 街头偶遇神奇一幕,小螳螂跟着象脚鼓的音乐节奏轻轻摇摆,这节奏感绝了 #有一种叫云南的生活#
SEEDANCE 2.0 表情反转演示,热情转高冷,暗战之---《雪茄房里的极限拉扯》。 seedance 2.0 prompt: 时长:15秒 画幅:9:16竖屏 风格:未经处理的iPhone手持拍摄素材,所有设置均为自动,以第一人称男友手持自拍视角拍摄于高端雪茄房。没有灯光效果,没有调色,自动白平衡随室内暖黄灯光与阴影自然轻微偏移。轻微手持呼吸抖动和实时反应晃动,营造真实“我”随手拍感。一镜到底无剪辑。 角色:成熟女性 穿着 图片_20260520072337_205_1403 ,精致五官、带着 装饰眼镜,冷艳却带魅惑气质;搭配黑色高跟鞋。黑手套。所有角色均为成年人。 【机位与景别原则】 男友手持手机以第一人称视角拍摄,两人之间始终保持正常聊天的社交距离(约1.5–2米)。全片以全身和上半身景别为主,绝不出现脸部填满画面的大特写。 景别变化靠她真实起身或靠近产生: 起手:全身中景(她整个人在画面里,跪姿、脚下木地板和身后木质雪茄柜都看得到) 中段:上半身(腰部以上) 最近处:胸口以上的半身近景,头顶和肩膀依然完整留在画面内,上下都要有余量 镜头全程轻微手持呼吸抖动和实时反应晃动,无稳定器,自动对焦偶尔轻微失焦再合焦。 【环境】 高端雪茄房暖黄灯光,她跪在深色皮质沙发前的木地板上,身后是整面实木雪茄柜和玻璃门,浅景深把背景化成柔和的金色光斑。自动白平衡随镜头移动在暖黄灯光与阴影之间自然轻微偏移。全程无字幕、无滤镜、无美颜、无特效、无背景音乐。 —————— 【00:00-00:03】全身中景·冷艳递盘 起手是全身中景。她跪在地板上,身体已经微侧成流畅S曲线,黑手套托着浅木雪茄托盘,正低头认真把一支雪茄从托盘里拿出来。重心压在后腿,前腿膝盖微曲并交叉,胯部轻微侧推,黑色高跟鞋脚尖轻点地面。肩颈拉长,没在看镜头。 画外男声(很近、带手机麦克风的轻微失真,语气是随口一叫):“诶,看这儿——笑一个。” 她延迟半拍才反应:先极轻地“嗯”了一声,抬起头时颈部线条被刻意拉长,下巴微微抬起。视线透过装饰眼镜冷感转向镜头,半垂眼皮。 她的笑是克制到几乎不存在的笑: 嘴角只极轻微地向上提了一点点,立刻停住,牙齿完全不露 眼睛完全跟不上——上眼睑依旧半垂,眼尾没有任何笑纹,眼神带着距离感的冷 下巴微收,脖子线条绷紧,黑手套的手指在托盘边缘缓慢收紧 她保持着这个几乎没有的笑,用不太在意的语气问:“……这样?” 尾音平直,带着一点危险的余韵。 【00:03-00:06】上半身·冷冷反击 男友向前倾了半步,景别变成上半身(腰部以上,头顶留有余量)。 画外男声(笑着的语气):“跟你第一次给我点雪茄那天一样。” 她的反应分两层,中间必须有个停顿: 第一层(约0.5秒)——没听懂/不敢信:那个几乎不存在的笑还僵在脸上没动,但眼睛先失焦了,眉毛极轻微向上抬,嘴微微张开,头往前伸了一点点,是“你说什么”的空白。 第二层——冷了:眉头极轻微向中间聚拢,嘴角彻底放平,肩膀往上微耸,整个人往前逼近半步,声音压低却清晰: “那能一样吗……我那是在服务。” 说的时候她的黑手套跟着比划了一下、又缓慢收回,脸颊几乎没有泛红,眼睛透过眼镜半垂着瞪镜头,但眉尾是往上吊的——是带着距离的质问,不是真生气。 【00:06-00:09】上半身·嘴角失控的冷笑 话说完的下一秒,她自己先绷不住了——关键是她在克制,克制不住才漏出来: 第一步:嘴唇紧紧抿住、向内收,但一侧嘴角开始不受控地极轻微向上抽动 第二步:鼻子先泄气——一声极短促的气声从鼻腔冲出来,鼻翼微微扩张 第三步:眼睛这才跟上,眼轮匝肌轻微收缩,眼睛半眯成细长的弧,眼尾几乎不起纹 第四步:嘴角终于彻底松开,发出一声极低、断续的冷笑——不是放声,而是带着气音的“呵……” 笑的时候她的整个身体都在参与:上半身保持S曲线向前微弓又直起来,一只戴黑手套的手抬起来,手指缓慢轻触装饰眼镜边框,另一只手无处安放地轻拍了一下自己的大腿;她笑得克制,侧过身去把脸别向一边躲开镜头,冷笑了两秒才转回来,头发甩到脸上也没管。 转回来时还带着那点冷笑,一边笑一边补了半句、字都咬得慢:“……你还提这个。” 说完她伸手朝镜头虚拍了一下——黑手套从画面下方划过、擦过镜头边缘(不遮住整个画面),镜头被带得晃开又稳回来。冷笑余韵还在,肩膀还在极轻微地抖。 【00:09-00:11】上半身·笑被叫停 画外男声(语气突然收起来、变认真):“诶别动,你嘴角有烟灰。” 她的冷笑没有立刻停住,而是像刹车一样滑行着停下来: 笑声先变小、变成气声,然后断掉 抬着的黑手套放下来 弓着的身体一节一节直起来,重新回到S曲线 半眯的眼睛重新睁开一点,却依旧半垂 最后眉毛才极轻微抬起来,额头几乎不起纹,露出“啊?真的假的”的冷感 嘴角还残留着一点没退干净的冷笑意,混着新出现的距离感,两种表情叠在同一张脸上。 【00:11-00:13】走近·胸口以上半身近景·自检 她“嗯?”了一声,身体保持S曲线朝镜头挪了半膝——景别变成胸口以上的半身近景,头顶和两侧肩膀依然完整在画面内,绝不把脸放大到填满画面。她靠近时镜头本能地向后退了半步、稍微失焦又重新合上。 她一边靠近一边用极慢的语速问:“……哪儿?” 站定后开始一连串真实却带诱导感的自检动作: 头微微向下低、下巴内收,眼睛向上抬着透过眼镜看镜头,想把镜头当镜子用 抬起一只黑手套,手指极缓慢地在嘴角附近抹了两下,抹完低头看了一眼指尖 用舌尖从内侧极轻地顶了顶嘴角,脸颊被顶出一个几乎看不见的小鼓包 嘴唇左右极轻微抿动两下 眉头几乎不动,眼球快速地在镜头上下扫,半垂眼皮始终带着距离 【00:13-00:14】僵住 画外男声(放慢、放软,带着笑意):“……沾了一点危险。” 她当场僵住整整一秒:黑手套还停在嘴角旁边没放下,舌尖还顶着腮,眉毛几乎不动,眼睛还抬着透过眼镜看镜头。整张脸没有任何表情,只有眼球做了一次极小的横向移动——从镜头滑向旁边,又滑回来。 然后她短促地从鼻子里出了一口气,抬着的那只手慢慢放下去,手指却故意在眼镜边框上停留了一下。 【00:14-00:15】半秒危险眯眼→冷艳收尾 处理完了,第一反应是危险: 鼻梁向上极轻微皱起,鼻翼两侧几乎不起褶 眼睛眯成更细的缝,眉毛向中间锁一下 头向一侧偏,肩膀往后缩了半步,身体重新拉回S曲线 她从鼻子里极轻地“啧”了一声,身体后撤,景别退回到完整的上半身。 但这个危险只维持半秒——因为它是诱导的。 危险一层层融化成更冷的克制:皱起的鼻梁松开,锁着的眉毛舒展、眉尾微垂,眼睛重新半垂,嘴角一边高一边低地极轻微勾上去,嘴唇抿住又忍不住松开一点。 她不再直接看镜头了:眼神先向下瞟开、看向自己的膝盖,停半秒,再带着半垂眼皮重新抬起来冷感直视镜头,睫毛几乎不动。脸颊几乎没有红晕。 她抬起一只黑手套,手指缓慢轻触装饰眼镜边框,肩膀微微下沉,身体保持S曲线侧过去、只留四分之三面对镜头,头低下来又微微抬起拉长颈线,用极低、尾音拖长却毫无软意的语气说: “……你知道自己在说什么吗?” 说完她把脸微微别开,黑手套手指还停在眼镜边框上,另一只手垂在身侧轻轻攥住衣角,肩膀几乎不动;然后又从镜片后偷偷抬眼看向镜头,眼睛半垂成细长的弧、嘴唇抿得紧紧的却带着一点冷笑。画面定格在上半身景别里她半侧身、手指轻触眼镜、冷感直视镜头的样子。 —————— 【完整对白表】 时间说话人台词00:00.5男(画外)诶,看这儿——笑一个。00:02.5女……这样?00:03.5男(画外)跟你第一次给我点雪茄那天一样。00:05女那能一样吗……我那是在服务。00:08女……你还提这个。00:09.5男(画外)诶别动,你嘴角有烟灰。00:11.5女……哪儿?00:13男(画外)……沾了一点危险。00:14.5女……你知道自己在说什么吗? 【表演总纲】 情绪曲线:冷艳跪姿服务 → 配合但只给出克制半笑 → 被戳中软肋的冷冷反击 → 自己克制不住漏出冷笑 → 笑被打断的危险凝视 → 好奇却慢动作的自检 → 空白僵住 → 半秒危险眯眼 → 冷艳诱导收尾。 四条硬规则: 不许有表演性的大笑或甜美笑容。 所有笑必须是“克制不住才漏出来”的冷笑:嘴唇先抿住抽动 → 鼻子先泄气 → 眼睛才跟上半眯 → 最后嘴角极轻微松开。笑声极低、带回吸气声,不要均匀响亮,不要露牙龈。 开场那个笑必须是几乎不存在的克制笑,不是夸张的假笑。 嘴角只提一点点就停住,眼睛完全跟不上,整个人带着距离感的冷。 反击不是真生气,也不是撒娇。 眉头虽然皱,但整体是冷感质问,声音压低却清晰,说完自己先漏出冷笑。 全片景别以全身和上半身为主,最近只到胸口以上,头顶和肩膀始终完整在画面内。 任何时候都不许把脸放大到填满画面。全程保持S曲线身体、半垂眼、拉长颈线的海妖风姿态。 【音效】 纯现场收音,无任何后期包装:雪茄房室内底噪(轻微空调声、远处木质柜门轻响、偶尔的打火机“咔”声);男友的画外音因距离镜头近而音量偏大、带轻微近讲失真和气口声,说到好笑处自己也在憋笑;她的冷笑(极低、断续、带回吸气声)、呼吸声、黑手套摩擦雪茄与托盘的细微声、高跟鞋在木地板上的细微移动声、手划过镜头边缘的一声轻响、最后手指触碰眼镜边框的轻微声。无背景音乐、无音效贴图、无字幕。
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电影级无缝转场旅拍大片(seamless match-cut travel film)🎬 使用下面提示词替换成自己的照片,即可生成同款旅拍视频大片📺 prompt 👇 【风格】电影级无缝转场旅拍大片(seamless match-cut travel film),横屏16:9,高饱和电影调色,一镜到底般的丝滑观感 【时长】15秒 【场景】四个时空串联:①清晨城市街头(玻璃幕墙反光)→②金色沙漠(沙丘连绵)→③黄昏海边(浪花拍岸)→④星空雪山(银河横贯) 【角色】主角(每个场景换一套呼应环境的造型:城市风衣→沙漠长纱巾→海边长裙→雪山羽绒斗篷) [00:00-00:03] 镜头1:城市开场·抛帽转场(Hat Toss Transition) 画面:清晨街头,主角穿风衣迎着镜头走来,嘴角一扬把手中的帽子向空中一抛——镜头跟着帽子仰拍升上天空,帽子在阳光里翻转,落下时镜头跟随下移 特效:帽子翻转瞬间天空颜色从城市蓝渐变为沙漠金 音效:城市车流声渐隐,风声渐起,音乐节奏铺垫 [00:03-00:06] 镜头2:沙漠·纱巾扫镜转场(Scarf Wipe Transition) 画面:帽子稳稳落回主角头上——她已站在金色沙丘之巅,长纱巾在风中狂舞;她抓起纱巾一甩,纱巾扫过镜头把画面完全遮住 特效:接帽动作严丝合缝(match cut),纱巾掠过镜头的瞬间布料纹理清晰 音效:大漠风声,纱巾布料"唰"地掠过,鼓点渐强 [00:06-00:09] 镜头3:海边·转身甩发转场(Spin & Hair Whip) 画面:纱巾滑开——镜头后拉,主角已穿长裙站在黄昏海边,裙摆和海浪同频起伏;她赤脚踏浪奔跑几步,忽然原地旋转,长发和裙摆甩过镜头前 特效:纱巾颜色与晚霞色一致使衔接无痕,旋转甩发带运动模糊 音效:海浪声+海鸥,音乐进入副歌 [00:09-00:12] 镜头4:跃入星空·落地转场(Jump Cut to Snow) 画面:甩发扫过的瞬间天色骤暗——她纵身向上一跃,剪影跃入满天星河,镜头随她升起;落地瞬间双脚踩进厚厚积雪,她已披着羽绒斗篷立于雪山之巅,银河横贯头顶 特效:起跳在黄昏、落地在星夜,空中剪影是两个时空的缝合点,落雪溅起细腻雪沫 音效:跃起时音乐骤停半拍,落地雪声闷响接壮阔弦乐 [00:12-00:15] 镜头5:雪山收尾·回眸定格(Summit Finale) 画面:无人机环绕主角缓缓拉升,她立于雪山之巅眺望银河,斗篷在夜风中翻飞,最后回眸看向镜头轻轻一笑,画面在星空大远景中缓缓收束 特效:环绕上升航拍,星空延时感流动,收尾不硬定格 音效:弦乐推至最高再温柔落下,风声渐弱 【导演备注】①四次场景切换全部靠动作匹配无缝完成:抛帽接帽→纱巾扫镜→甩发变天→跳跃落雪,切换点前后主角的动作必须连贯延续,禁止硬切、黑场、闪白;②每个场景的色调有明确递进:晨蓝→沙金→霞橙→星夜蓝紫,转场瞬间颜色要自然过渡;③主角情绪贯穿始终:从容、自由、享受,动作行云流水不停顿;④四套造型随场景变化但人物始终是同一人;⑤音乐与转场点严格卡拍,跃入星空处留半拍静默是全片记忆点
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十分有趣的节目😂 上传自己的角色图片然后就能得到同款视频🎬 prompt 👇 【风格】真实综艺闯关节目实拍感(water park game show),横屏16:9,晴天热带水上乐园,阳光强烈、水面湛蓝通透,镜头带综艺纪实感 【时长】15秒 【场景】大型水上乐园闯关赛场:木质出发高台(棕榈树环绕)、巨大湛蓝泳池上漂浮着闯关道具(黄色圆形平衡目标台、缓慢旋转的圆盘浮桥、红白救生圈装饰、彩色滑梯背景)、远处看台坐满欢呼的观众 【角色】主角(穿粉红色运动款泳装) 【道具】滑索吊环(zipline handle)、黄色圆形目标台、旋转圆盘浮桥、终点浮台 [00:00-00:02] 镜头1:出发台开场(Starting Platform) 画面:出发高台固定机位,主角站在台边朝镜头和观众席用力挥手,兴奋地跳了两下热身,然后双手抓住头顶的滑索吊环,深吸一口气 音效:观众欢呼声、哨声,综艺感背景音乐起 [00:02-00:04.5] 镜头2:滑索飞越(Zipline Swing) 画面:主角蹬台荡出!镜头切跟拍视角——她吊在滑索上飞越湛蓝大泳池,脚下掠过漂浮关卡道具,头发和水面反光飞速后移,观众席从画面边缘掠过 特效:跟拍运动镜头带轻微晃动,速度感强 音效:风声、滑索滑轮声,观众"哇——" [00:04.5-00:06.5] 镜头3:空中松手落台(Release & Land) 画面:侧面机位——主角在最高点松手,身体在空中划出弧线落向黄色圆形目标台,双臂张开稳住,落台瞬间平台剧烈晃动,她双臂疯狂画圈保持平衡,惊险站稳 特效:落台瞬间水花从台边溅起,平台晃动物理感真实 音效:观众倒吸一口气再爆发欢呼 [00:06.5-00:09] 镜头4:旋转浮桥(Spinning Bridge) 画面:主角小跑冲上缓慢旋转的圆盘浮桥,踩着转动的圆盘连跳三步,中途一个趔趄又拽回重心,表情从紧张到得意,朝观众席比了个手势 特效:圆盘持续旋转,每步落脚溅起小水花 音效:节奏鼓点一步一响,观众跟着起哄 [00:09-00:11] 镜头5:终点跳跃·失败落水(Final Leap · Splash Fail) 画面:最后一跳冲向终点浮台——起跳瞬间脚下打滑,整个人横着飞出去,四肢在空中乱挥,脸上写满"完了",随后重重拍进水里,炸起一人高的巨大水花,浮台近在咫尺 特效:失败瞬间0.3秒慢动作强调,入水水花爆炸式炸开 音效:观众齐声"啊——!"接巨大入水声,音乐戛然而止 [00:11-00:12] 镜头6:水下瞬间(Underwater Beat) 画面:切水下镜头——满屏翻腾的气泡,阳光透过水面射下光柱,主角的轮廓在气泡中下沉又蹬水上浮 音效:闷闷的水下声,气泡咕噜声 [00:12-00:15] 镜头7:浮出水面收尾(Surface & Laugh) 画面:水面齐平机位——主角猛地破水而出,甩了下湿透的头发大口喘气,愣了一秒后自己先绷不住笑出声,一边拍水一边不好意思地朝镜头摆手,身后彩色滑梯和欢呼的观众席,笑容定格收尾 特效:破水瞬间水珠四溅,阳光在水面闪烁 音效:观众爆笑+鼓掌欢呼,音乐轻快收束 【导演备注】①这是"挑战失败"剧情:前四关顺利且惊险(滑索→落台→旋转浮桥),最后一跳必须失败落水,失败要滑稽不狼狈、无任何受伤感;②入水水花必须夸张巨大,是全片高潮;③主角全程表情生动:兴奋→紧张→得意→"完了"→大笑,禁止面无表情;④观众席反应与主角动作实时呼应(欢呼/倒吸气/爆笑);⑤水下镜头只保留1秒节奏点,收尾必须笑着面对镜头
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1/ star-cover 0.1版本 诞生啦!!一个本地跑的 AI 翻唱工作站。 想介绍一下我做这个的初衷,音乐是我的爱好之一,比重还挺高,一直想听喜欢的歌手唱自己私心喜欢的歌曲。 AI翻唱现在已经很普遍了,技术也很成熟,但是前期准备多,后期处理比较麻烦,所以想自己试试能不能打通。 2/ 把运行链路稳定了一轮。 修了 ffmpeg 找不到、bat 双击闪退、模型缓存路径、RVC 基础模型缺失这些问题。现在本地 CUDA、BS-Roformer 分离、RVC 转换、混音这一整条链路可以比较稳定地跑起来。其实这些我之前都不懂,跟着F5和codex干就完了。 3/ 补了一批歌手模型:Taylor Swift、Bruno Mars、Rihanna、ROSÉ,加上原来的周杰伦。 4/ 今天最大的改动是 GUI,终于落实。 之前用 cmd 和 Gradio 表格凑合跑,但群星分句特别难用。于是重做成自定义网页 UI:暗色界面、歌手卡片、任务摘要、逐句编排列表。 单歌手翻唱是一键跑;群星模式可以每一句选歌手、调变调、批量分配。 5/ 群星分句这个功能开始像“制作台”了。 一首歌先分离人声,再转录成一句一句。每句可以指定不同歌手,比如主歌周杰伦,副歌 The Weeknd,某几句 Rihanna,再单独给几句升降调。 6/ 下一步想训练一个更具体的音色:04-07 年周杰伦演唱会时期那种金属嗓。 今天也整理了训练思路:素材要偏现场、颗粒感强、观众声少、伴唱少。RVC 能学音色和共鸣,但“撕裂感”很依赖原始唱法,所以素材质量会决定上限。 今天输出的歌曲谈不上完美,继续优化。 有对这个项目感兴趣的,有建议的欢迎留言,我会持续改进并分享。 #BuildInPublic# #AI# #VoiceAI# #IndieHackers#
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特意给 Claude Fable 5 出了一道刁钻的题,做一幅会呼吸的莫奈。 鼠标划过,颜色就跟着指尖,像雾一样氤氲,流动,直到慢慢消散,背景音乐配上德彪西的月光。 这是Fable 5的成品。 我故意用雾气蒙蒙,氤氲,像雾一样散开这种没法量化的词为难它,它非常好的把握住了这种意境。 全程我也没提供任何配色参照,只说了莫奈的经典配色,它自己就提炼了干草堆,睡莲,日出等等几套经典色板供我选择。 而且整套配色没有一个纯黑,它甚至知道莫奈的阴影是蓝紫色的。
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前几天在新浪的「赛博对话」录了一期视频播客,话题是大模型厂商怎么就从烧钱走到了赚钱的转折点,主持人是高飞 ,嘉宾是庄明浩和我。 其实最开始是想聊豆包收费这件事情,我和庄明浩还在私下嘀咕,豆包传出付费方案的消息是在月初,早就不是热点了,实在是过了蹭的时机,但如果放大到AI这门生意终于迈过了亏本赚吆喝的那条线,就没问题了,这是一个相当长效的题材。 省流版总结如下: - 根据黄仁勋提出的五层蛋糕理论,应用层虽然是直接和终端用户打交道的,但它也是整个产业结构里盈利压力最大的那个,毕竟上面四层都是供给逻辑,有货就不愁卖,唯有应用层是需要竞争流量的,在这个前提下,收费堪比拔鹅毛但又不让鹅叫唤的艺术; - 豆包当初传出收费消息被猛带了一波节奏,很多人以为从此就没法免费使用豆包了,无论是从中国互联网的历史来看,还是ChatGPT作为先例的样板,收费模式必然是增值服务,大家现在怎么用豆包的还是怎么用,然后一些旗舰级的能力就只会放在会员方案里予取予求; - 再就是国内用户对于为产品功能买单这件事情极其抵触的特有生态,之前北京车展,The Information的记者过来跑了一圈新势力,发现它们的出海计划里都会把车机功能当作付费点,但在中国市场完全没有这个想法,负责人的解释也是很直白无奈,「中国人不会为软件付钱」; - 庄明浩和我都觉得豆包在绝对领先的地位上开启收费尝试是很有意义的,这点钱对于字节的CapEx来说无异于杯水车薪,但整个消费观念的转变很重要,甚至我相信千问元宝都会感谢豆包,否则都被卡死在给全国人民做公益这个沼泽里,「你不收,我怎么收?我不收,耿专员怎么收?大伙怎么进步啊?」 - 再就是豆包的定价梯度可能比较意外,或者说整个AI应用的订阅门槛都是偏高的,长视频平台还在10块钱、20块钱一个月的留人时,豆包的最低档会员就是68块钱一个月了,像是Kimi也是49块钱一个月的起价,越过了30块钱一个月这个标准; - 30块钱一个月就是手游里的月卡,再往上才是大月卡,即通行证/战令,这一档的定价通常从68块钱到98块钱一个月不等,至于豆包计划里最贵的500块钱一个月套餐,相当于一单648的8折价,是不是也很容易理解了; - 马化腾在财报会议上也专门讲了中国用户在2C市场的付费转化率不太高这个点,要知道腾讯已经是最能从用户口袋里掏钱的互联网公司了,它都这么为难,叠加年年喊崛起年年也没能支棱起来的SaaS,模型下游的商业循环在国内实在需要一点乐观趋势,要知道智谱、MiniMax、月之暗面本质上是出海赚美金的公司; - 对于收入能够保持同步增长的公司而言,CapEx其实不是问题,从谷歌Q1财报来看,营收1000亿美金出头,利润差不多600亿,毛利率比纯卖广告的Meta还高,所以烧钱有什么问题呢,烧不出回报才是问题,马化腾说以为上船了但发现船是漏的,就是这个意思; - 中国互联网除游戏外的订阅制付费上限,单产品差不多在1.3亿的水平线,爱优腾和QQ音乐在巅峰期都没能超过这个阈值,我个人不太相信AI应用可以创造例外论,但是抛开订阅不谈,被越炒越火的各种Token套餐如果真的普遍化了,搞不好还真能带来变数; - 其实模型厂商也倾向于按量计费的买卖,订阅制的商业模式就像健身房,赚的是那些开了卡但不经常来的客人的钱,如果大家都用满,在这么一个不太存在规模效应——用户越多,越容易摊薄成本——的行业,AI应用很容易成为一个失血点而非造血器,所以庄明浩看到了一个怀旧服的可能性出现; - 也就是各大运营商开始力推的Token包,这跟当年的流量包不能说是一模一样,只能说是完全一样,所以如果运营商能够成为一个分销Token的角色,像大王卡那样,用Token包去覆盖一些模型的用量,再去后端完成分账,这个故事是完全说得通的; - 不过,无论是订阅制还是卖Token,模型能力都是撬动市场的第一要素,就像GPT-Image-2出来之后所有代开会员的第三方价格全数涨价,以及「六小虎」里把编程套餐卖断货的行情,都说明生产力需求是可以无视价格敏感的; - 但我总觉得豆包的收费不会走生产力路线,豆包大模型可以有生产力市场的目标,比如配合Trae去打,豆包App却未必要这么把路走窄,它的人格化和陪伴性其实是可以在情绪价值市场做出更多可能性的,就像我看有数据显示开源模型超过半数以上的Token消耗用在了角色扮演上,这里的经济价值是被低估了的; - 高飞和庄明浩认为模型厂商还有一个创收机会,就是转移支付,借着全民AI这个热潮,去让市政单位、高校学府来买单,比如某个市的行政区,去给市民提供常态化的Token额度,或者大学对标自己和知网签年框的方式,让师生享有最基础的Token套餐,用财政预算去替大家消费AI; - 总的来看,头部的模型厂商基本不再担心会倒闭了,包括已经上市的财务数据都摊开了,一个基本事实是,如果不算预训练,毛利率都能是打正的,同时预训练的成本增加是一个线性的,而收入的增加是指数级的,所以Anthropic、OpenAI这种烧钱大户都预计能在2030年甚至2028年就实现正现金流,这个速度比亚马逊当年都要快得多; - 庄明浩说做上游投资的现在是在焦虑物理极限,什么意思呢,就是会不会说,地球上的铜不够用了⋯⋯包括要去太空建数据中心,也是因为缺算力缺成了连力大砖飞都搞不定的事情,光有钱没用啊,你得有地方花出去,全世界的工业品暴涨,核心原因就是产能跟不上,需求侧在竞价锁单; - 中美大模型的发展差异在于,美国是在追求速胜,一波钱砸下去,掉队的、认输的马上就出来了,集中度很高,「御三家」就是这么高速洗牌洗出来的,中国因为相对慢一些,同时大家对成本更谨慎,所以能有更多的玩家不下牌桌,赚钱的难度也会高一些,这是充分竞争的经济学理论; - 庄明浩举了Seedance 2.0的例子,按理来说这场仗就应该打完了,你不可能怀疑字节在视频模型身上的决心和疯狂,但实际上呢,快手的可灵、阿里的Wan和Happy Horse、MiniMax的海螺都是该怎么继续还是怎么继续,后面还跟着HiDream、Vidu、Pixverse、SkyReels一长串名字,它们甚至都能拿到融资; - 中国互联网的缠斗传统,加上大盘上涨的规律,意味着你可以不是吃到肉的那个人,跟着喝汤一样能够保存希望,而且AI行业的标的天然优于非AI行业,这种「种族优势」,决定了「投AI总比投别的强」的底层逻辑,于是纷纷续命,等对手犯错,等轮到自己,等一切可能性; - 还是用那五层蛋糕的比方来说,美国是标准的纺锤结构,稀缺性最高的英伟达在中间赚得盆满钵满,中国则更偏向于柱状结构,在产业指导的作用下,不会有哪一层特别明显的去吸整条上下游的血,所以这个蛋糕必然不会跟太平洋对面一样甜,一个人走得快,一群人走得远嘛; - 最后还有一个变数是硬件,庄明浩说,美国做硬件的Startup,拿到钱后的第一件事就是飞深圳,跟逛迪士尼乐园似的,什么梦想都能找到供应商,为什么一级市场那么喜欢投大疆、追觅、影石出来的人,就是因为他们有从0到1的经验,可以复用到AI这一波,难道文曲星和背背佳就不算应用了么,对吧; - 高飞说得很有意思,AI用的东西,都在涨价和赚钱,比如能源、光纤、芯片这些,只有人用的东西,是在通缩和亏损,那么AI应用赚钱很难就说得通了,因为这是给人用的,人类不争气啊,碳基世界完蛋了,哈哈哈哈; - 所以,虽然这话可能有政治不正确的嫌疑,但判断AI是否真正产生了价值的标准,就是企业有没有在大规模裁员......是的,AI替代人类很残酷,但这起码说明AI可以产生真实的经济效益,反倒是喊着AI改变一切,却凡事仍要人类亲力亲为,才是真的有问题。
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