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AI「僕らを待つ場所」〜映画『AI崩壊』Ver.〜ミュージックビデオ公開❣️🎥🎥🎥 映画「AI崩壊」 主題歌「僕らを待つ場所」 主演：大沢たかお × 監督・脚本：入江悠 @AI_houkai #AI# #僕らを待つ場所# #AI崩壊#

映画『TSUSHIMA』公開初日舞台挨拶に登壇させていただきました！！ AIと人間のお話。 少し難しいお話ですが、 現代において考えさせられる部分が多い映画です。 たくさんの方に観ていただきたいです！

3/8公開映画『i ai 』 目の前のスクリーンから 一対一で語りかけられた時間 映画館に足を運ぶからこそ出逢える 劇場のスクリーンだからこそ生まれる 美しさと本物が広がっていました 沢山の人に届きますように (舞台挨拶の写真撮影OKタイム中の 素敵な皆様📷) #映画iai#

今天，正式介绍 同时送出 20 个免费会员兑换码。 请转发给你身边的剧作者、编剧、导演和故事创作者。 在剪映出现之前，Final Cut Pro 和 Adobe Premiere Pro 的复杂度，曾把大多数视频创作者挡在门外。 而在剧本创作领域，类似的事情也长期存在。 Final Draft 是好莱坞工业的共识工具，但它并没有真正降低普通人讲述故事的门槛。 想做的，是让更多人能够轻松编排心中的故事。 在 Laper，你可以用下拉选择器快速选择人物，按下 Tab 自动进入台词； 你可以在无限画布中，从不同数据视角观察你的角色、结构、节奏与冲突； 你也可以自由切换好莱坞剧本格式与亚洲剧本格式。 对于更专业的创作者，Laper 还支持由 AI 图像生成的全场景分镜。 让一个故事，从一句灵感、一页剧本，到一组可视化分镜，真正变得可见。 这不是一个简单的写作工具。 这是一次关于故事生产方式的重新设计。 只要人类还存在一天，故事就永远不会终结。 一切，都要从几百万年前，人类围着火焰讲出的第一个故事开始。 Laper is Lightning with Paper. 献给每一个故事的讲述者。

Codex 生成视频配音的做法也令人虎躯一震，它并没有按照文档指引（剪映+讯飞配音）来操作，而是采用工程手段，找到了一条比较通用的配音方案。 1）分帧截屏，将多图按序合成为一张图片（8x4，共 32 帧)，统一交给 AI 理解故事线，理解好了之后，AI 会生成每一关键帧的解说台词。 2）语音生成，它用到了开源的 text-to-speech 服务 rany2/edge-tts（10k star，这里应该是用到了我给它的全局设定，尽量“拿来主义”），将中英文台词分别合成为逐句音频，并严格对齐到时间轴。 3）视频合成，这个阶段基于 imageio/imageio-ffmpeg 提供的内置 ffmpeg，用 adelay + amix 完成配音与原声混音，再通过 subtitles 和 drawtext 一次性烧录双语字幕与缓动水印（视频里的水印被我处理掉了）。 这个模式感觉也适合将国语内容直接转换成英文内容，😄

女儿学校给布置了一道 AI 作业，用剪映和讯飞给一段无声视频配音，并给出了详细操作步骤文档。 经过半个月 vibe coding 的她，题都没看，直接把视频和 pdf 文档拖进了 codex😅，然后按下 fn 键开始微信语音输入，“帮我做这个作业”，👇

之前有张「中国AI vs 美国AI」的图（图1）很火，就在OpenAI和Anthropic齐发新模型的同时，元宝和千问正在开打红包大战，对比起来讽刺性拉满了。 但这个笑话的保质期很短，也不怎么好笑了，因为很快赶上了字节和快手同样先后的发了新一代视频模型，在外网刷屏的程度再次引起洋人对于中国AI实力深不可测的「刻板印象」。 所以说钱钟书老爷子写「围城」是有道理的，寰宇就是一个围城，里头的人眼馋外边，外边的人羡慕里头。 字节的Seedance 2.0很牛逼，可以说是完全改写了视频生成的方法，而且因为字节这家公司自带的外围声量一直很大，所以虽然发布更晚，评价增长却更快，但快手的Kling 3.0也非常强，我已经烧掉三个号了，保证绝对不是在强行塑造「双星闪耀」的概念。 这也和两个模型的路线差异有关，综合能力肯定都要对标视频大模型的Sota、也就是谷歌的Veo模型，但Seedance 2.0更侧重于Sora 2的那套运镜、理解、模仿、转场等效果，极大的利好短视频创作者生态，而Kling 3.0则更偏向于Runway代表的影视化、真实化和工业化的能力，是冲着专业导演和工作室去的。 所以博主和用户天然会对Seedance 2.0更有感觉，这没毛病，但我对Kling 3.0的上限期待很高，它真的是在抹平真实和虚拟之间的界限，不过从长期来看，路线差异必然是暂时的，最后大家都会殊途同归，解决抽卡问题的同时，全方位无死角的替代掉现有视频生产管线的一半以上，甚至更多。 相比「闷声发大财」的AI Coding，多模态才是AI接近普通人的破圈手段，去年ChatGPT和Gemini的两次「翻倍级」增长（图2），一个是因为GPt-4o的「吉卜力风潮」，一个是基于Nano Banana的降维打击，都是多模态在立功。 到了今年，战场开始继续前移，除了Seedance 2.0和Kling 3.0，同样是在这个月，马斯克发布了Grok专有的视频模型Imagine 1.0，谷歌也发布了打掉游戏引擎市值的Genie 3，发现共同点了吗？ 全，是，视，频。 人是视觉动物，所见即所得的信息量，是远超文本和语言的，视频模型以前主要吃亏在能力不足，训练难度居高不下，生成质量良莠不齐，无法形成类似「一键P图」的稳定性玩法，但是到了2026年，这个瓶颈期目测已经快要跨过去了。 还记得威尔·史密斯吃意大利面吗？那也不过是两三年前的事情，时间过得很快，也很扁平，技术的进化效率太可怕了。 多说几句开头那个对比吧，如果说中国AI公司眼馋Claude Opus 4.6和GPT-5.3-Codex，倒也确实没毛病，但这也不只是纯粹的技术代差，中美的商业环境决定了AI渗透的发力点不一样。 表面上看，美国的AI巨头都在发力AI Coding，容易货币化是一回事，再往深了想，Coding自由的终点是什么？是工具、软件甚至系统的零成本化，需要什么让AI去写代码就好了，所以美股里的SaaS赛道突然就崩了。 SaaS是一个积累了快30年的万亿级规模市场，非常适合拿来当作回应「AI投入太大、回报不足」的靶子，想象空间太大了，而大厦将倾的此情此景，实在是有种见证时代的残酷美学。 王慧文在即刻上发了一条非常精辟的动态（图3）： 「我们曾经以为，中国SaaS会像美国SaaS那么值钱，现在看，美国SaaS会像中国SaaS这么不值钱。」 大佬就是大佬，几句话就说到点上了，中国的AI公司在产业化方面有苦难言，尤其是面对美国同行的高歌猛进，原因就在于：你不可能去替代一个不存在的市场，拿走一份不存在的产值，讲述一篇不存在的故事⋯⋯ 但在多模态尤其是视频模型方面，就不是这样了，中国互联网的短视频、直播和创作者生态，是全球领先的，这是真的存在巨大的市场、产值和故事可以被AI接上的，所以字节和快手为视频模型的投入动力，是完全不虚美国大厂的。 快手Kling有先发优势，ARR涨得很快，在海外一直处于第一梯队，字节属于后来居上，多模态能力对豆包的留存拉动明显，更不用说GPU储备量是国内大厂里Top级的，真想做成事情，很难不做成。 昨晚很多字节的朋友都在转梁汝波和张楠用AI合拍的视频（图4），用来宣传搭载了Seedance 2.0的即梦，张楠的性格搞这个不意外，意外的是梁汝波也配合了，你们很少会看到他给字节的其他产品这么站台。 晚点LatePost的稿子里提过，字节内部是期待AI这波能有「下一个抖音」跑出来的，而且是完全用字节的方法去做选择——数据决定地位——也就是说，赛马机制已经启动了，目前至少有三拨势力在争这个「太子」： - 即梦，负责人张楠是把抖音做起来的第一人，她先去剪映，再到即梦，一直是被安放在从0到1的最前线，代表了字节在创业场景下最强的战斗力； - 豆包，所属的Flow团队负责人朱骏是 - 抖音自己，是的，抖音部门也希望「下一个抖音」能由自己孵化出来，而不是假手于人，比如抖音搜索团队做了一个名字就叫AI抖音的App，用户量不大，但占位置的意图很明显； 还是那句话，字节这家公司的活力之高和欲望之强，在大厂里真的很少见，丝毫看不到老化的痕迹。 最后我还想说，大的在后面，中国AI公司在这个月的重量级发布还没结束，我知道一些但是暂时不能说，等着吧，用心感受这神仙打架的一个月。

昆仑万维今天发的音乐大模型Mureka O1，指标上已经达到了SOTA，当然吹的文章你们肯定不想看，直接上作品最有说服力，这首歌曲从歌词到谱曲再到人声都是AI完成的，画面是后期用剪映配的，旧版本音乐大模型里挥之不去的那种AI电流感几乎已经听不出来了，你们觉得如何？客观打个分。