第 12 篇 Sora 出现后 AI 短视频的学习方向

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Sora的出现显著提升了AI生成视频的能力,尤其在理解和呈现连续动作及镜头转换方面表现出色,为创作者提供了更多可能性。然而,要充分利用Sora,创作者仍需克服两大关键挑战:一是对场景和动作的精确描述,二是对动作的精准控制。精确描述需要整合表达能力、逻辑能力等元能力,而精准控制则需要对动作细节进行拆解和准确描述。尽管AI技术缩短了技术差距,创意差距和元能力的提升仍需依靠个人努力。因此,未来的AI视频创作者应注重积累创作灵感、了解观众需求,并通过学习案例集提升对细微动作和场景的精确描述能力。
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Sora 出现后的震撼不必多讲,至少 1 分钟的文生视频已经让大家开始畅想只用 AI 生成电影了。但是畅想归畅享,距离还是有很长的,虽然现在已经有很多创作者利用 Pika、Runway 制作了长达两三分钟的微电影,但是仍算不上真正的电影。

由于 AI 视频软件的性能限制,无法呈现高度连续的动作画面或者镜头转换。而 Sora 的出现无疑很好的解决了这个问题,它与其他 AI 视频生成软件不同的是可以很好的理解世界的规则。

即便 Sora 的出现可以极大的方便我们创作,但关键的问题是,如果你是未来的AI视频创作者,有哪些痛点是必须去克服的。

无非是两点:

第一,描述的精确具体;第二,动作的精准控制

描述和动作在电影制作的前期往往采用故事板进行讲解,但还是显得单薄,这时候导演常常会亲自进行示范,或者动作指导等直接上手指导。而动作的精确控制就像体育比赛选择的难度系数动作一样,作为观众只能模糊感知不能精确评判,第一点关于描述的精准具体,小七姐在提示词课程中反复提到的元能力就是将这一点强化的关键所在,包括你的表达能力、逻辑能力等等,只有将这些能力整合在一起,才可以产出一条合格的提示词,从而才可以发挥 Sora 的最大性能!

关键点已经显而易见,要想在 Sora 后时代做出好的作品,所谓的创新能力感知能力都太宽泛了。更好的表述是对于内容细微区别的精确描述能力和画面场景动作的精确控制能力,最好是学习有一套详细展示从简单到复杂动作的微妙区别并辅以精确语言描述的案例集。这样的案例集不好找但也还是有的,比如各种级别的健身动作知道视频,各种武术的指导教学视频等。

假设给定你一个题目,描述一个扣篮的画面,这个看上去很容易,但如果我说请生成21个级别的扣篮级别使得每个人物扣篮的动作难度依次升级是不是就很难写了,因为每个级别的扣篮动作都要准确描述,才可以生成达到预期效果的视频,而对每个动作的拆解描述就是我们需要提升的能力,虽然现在 GPT 已经有了视觉功能,但是如此细致的识别还是需要人来完成。

创作的前提是表达欲和目标观众。所以记录自己(积累创作灵感),早点创作(了解观众)比思考创作流程更前置。有趣的是,这一点在任何时代都适用,AI 的发展是缩短了每个人之间的技术差距,但是创意差距和元能力之间的差距是需要我们自身去弥补的。

思维导图生成中,请稍候...

问题 1: Sora 与其他 AI 视频生成软件相比,最大的优势是什么?
回答: Sora 能够很好地理解世界的规则,解决了其他 AI 视频软件无法呈现高度连续动作画面或镜头转换的问题。

问题 2: 作为未来的 AI 视频创作者,需要克服哪些关键痛点?
回答: 需要克服的两个关键痛点是:描述的精确具体和动作的精准控制。

问题 3: 如何提升描述的精确具体能力?
回答: 可以通过强化元能力,包括表达能力、逻辑能力等,整合这些能力才能生成合格的提示词,从而发挥 Sora 的最大性能。

问题 4: 为什么动作的精准控制对 AI 视频创作很重要?
回答: 动作的精准控制类似于体育比赛的难度系数动作,观众虽然只能模糊感知,但创作者需要精确描述才能生成符合预期的视频效果。

问题 5: 有哪些资源可以帮助提升动作描述的精确性?
回答: 可以参考健身动作指导视频、武术教学视频等,这些资源展示了从简单到复杂动作的微妙区别,并辅以精确的语言描述。

问题 6: 如何生成一个扣篮动作的 21 个级别难度视频?
回答: 需要对每个级别的扣篮动作进行准确描述,包括动作的拆解和细节,才能生成符合预期效果的视频。

问题 7: AI 的发展对创作者的技术差距和创意差距有何影响?
回答: AI 缩短了技术差距,但创意差距和元能力之间的差距仍需创作者自身去弥补。

问题 8: 创作 AI 视频的前置条件是什么?
回答: 创作的前提是表达欲和目标观众,积累创作灵感和了解观众比思考创作流程更重要。

问题 9: 为什么导演或动作指导在传统电影制作中很重要?
回答: 他们通过亲自示范或直接指导,弥补了故事板在描述和动作控制上的单薄性,确保画面和动作的精确性。

问题 10: 在 Sora 后时代,如何做出好的 AI 视频作品?
回答: 需要具备对内容细微区别的精确描述能力和画面场景动作的精确控制能力,并学习相关案例集以提升这些能力。