内容形态
拿来就能用的实操内容：提示词技巧、工作流搭建、工具用法与踩坑经验。
97 条精选近 30 天 93 条共收录 252 条
ElevenLabs 发布 Eleven v4 的 Audio Tags 列表，用方括号内的自然语言提示词控制语音的情绪、音量、节奏、反应、口音和音效。标签不限于固定列表，可以组合成 [whispering, fearful] 或描述情境与角色，在 Eleven v4、Eleven v4 Turbo 和 Eleven v3 上通过 ElevenAPI 使用。
选题角度：官方给出 Eleven v4 的 Audio Tags 用法和情绪轮试听入口，适合录屏演示同一句台词加不同标签后的语气差异。
数字生命卡兹克发布 AI 修图教程，主要用 GPT Image 2.5 演示假期照片处理。视频展示了上传照片后删除背景游客、在图片编辑界面给局部添加评论改天空和头发、对人脸美颜并保持人物一致性，以及把游客照做成 3D 效果、城市拼贴海报和贴纸等玩法。
选题角度：博主用 GPT Image 2.5 演示删游客、局部评论改图、人脸美颜和拼贴海报，适合跟着做一期修图实操。
这条教程演示如何用可灵AI免费制作拥抱亲人特效视频，只需上传自己和亲人的照片即可生成。操作路径为在抖音点分享链接后打开可灵AI，进入一键同款页面，图片二上传亲人照片、图片一上传自己的照片，再点生成。视频称该特效已有超500万人想做。
选题角度：用可灵一键同款复现拥抱亲人特效，按上传两张照片到生成的分步操作录屏演示，并展示开门瞬间的成片效果。
Curious Refuge 让 GPT Astra 组织并剪辑一段视频，包括制作 VFX、SFX 和营销物料，并据此给出教程，说明哪些环节可行、哪些不可行。完整文字拆解和提示词见 curiousrefuge.com/blog/5-ways-to-use-astra-for-ai-filmmaking。
选题角度：作者用 GPT Astra 实际完成剪辑、VFX、SFX 和营销物料，可拍成实测记录，重点呈现哪些环节跑通、哪些没跑通。
ElevenLabs 发布教程，介绍如何用 Eleven v4 的 Audio Tags 为 TTS 脚本加入情绪指令，让同一句话按 [furious]、[excited]、[sarcastic]、[crying]、[worried] 等标签呈现不同表演。
选题角度：原文用同一句台词配 [furious]、[excited]、[sarcastic]、[crying]、[worried] 五种 Audio Tag 生成五版语音，适合做情绪标签前后对比的实测演示。
Reddit 用户 /u/Clasyc 用 Minimax H3 在本地生成了一段随机变装视频，全天共生成约 180 段视频。初始图像由 Krea2 生成，后续编辑使用 Qwen 2.1 edit 模型，全部采用首尾帧 i2v 方式，在 ComfyUI 中通过多个工作流完成并拼接，最后用自训练模型 Skrisp Texture 本地放大。
选题角度：作者用 ComfyUI 多工作流加首尾帧 i2v 生成约 180 段视频拼成变装短片，适合拆解这套本地生成流程。
作者整理了 GPT-Image 2.5 的 12 种照片编辑玩法，覆盖消除背景游客、自动调光、专业美颜、拍立得 3D 公仔、景点明信片、旅游碎片行李箱、演唱会氛围感照片、美食炸弹、文字涂鸦等场景，并给出全部提示词。
选题角度：原文给出12种GPT-Image 2.5照片编辑玩法的完整提示词和前后对比图，适合挑消除背景游客、拍立得3D公仔等玩法做上手实测。
杨博士说AI 解读小米 MiMo v2.6 的 demo，覆盖 3D 开放世界搭建、Blender 文字生成汽车 3D 资产、仿真环境交互、computer use 做 PCB 电路板设计、金属有机框架材料设计与形式化数学证明等场景。
选题角度：博主逐条拆解小米 MiMo v2.6 的 demo 场景，并对照 Code Midas 与 Google Dream 两篇论文讲清不靠蒸馏的 RL 自进化思路，适合做技术解读。
Midjourney 官方发布了一支视频，教用户如何使用其新的编辑模型实现角色一致性等效果。官方表示，很多人都在问怎么用这个新编辑模型，因此专门做了这支视频。
选题角度：官方为新的编辑模型出了一支教学视频，讲怎么保持角色一致性，适合跟着视频做同款角色复现实测。
数字生命卡兹克针对 GPT-6 上线后额度消耗快的问题给出三招：按阶段分配模型，规划用 gpt6 高推理模式、执行时降低推理强度或改用 gpt6sora；利用 chat 与 codex 额度独立但上下文可打通。
选题角度：博主给出三招省 GPT-6 额度的具体操作，可录屏演示 chat 上下文一键导入 Codex、把服务器封装成 MCP 插件这两步。
Curious Refuge 测试了一套混合电影制作流程，把实拍素材与 AI 结合，将简单的灰模镜头转换成全新的环境。视频给出完整流程演示，配套的书面拆解和提示词发布在 curiousrefuge.com 的博客页面。
选题角度：原文给出把实拍灰模镜头转成全新环境的混合制作流程，适合拆解步骤并对比灰模与成片效果。
晓辉博士分享一个提示词玩法：给 AI 一张空容器（类似饭盒）的图片，让它用所知道的关于用户的一切把容器两面填满，AI 会基于历史对话捕捉关键词做可视化表达。他实测后认为结果挺准确，填入了复杂系统、AI、创新创业、新可能实验室、出国旅行护照以及表达、连接、信任等理念；其他人则填出漫画形象、电脑设备、食物等不同内容。他表示会把图片和提示词贴在评论区，邀请大家用自己的 Agent 试一试。
选题角度：博主亲测一个让 AI 把空容器图填满的提示词，不同人填出的内容差异很大，适合照着复现并对比各自的生成结果。
歸藏开源了 Skill guizang-product-video-skill，用 React 组件加时间轴渲染画面、Python 代码合成配乐，不依赖视频生成模型和额外素材。
选题角度：作者开源了一个用代码渲染产品宣传片的 Skill，可录屏实测它读取自己代码库后生成的视频效果。
Theoretically Media 展示了一套完整的 AI 电影制作流程：在 Codex 中运行 GPT-6（Astra），调用 Runway 和 Seedance 2.5，最后进入 DaVinci Resolve，用约一天半重制了自己早期的 AI 短片，涵盖剧本、角色、镜头、调色、字幕和混音。
选题角度：作者用一天半重制旧片，完整展示 Codex 接 Runway MCP、语音执导到 DaVinci 调色的流程，适合拆解这套 AI 电影管线。
一位家长在豆包爱学功能全面升级后，用四年级孩子的数学错题做了实际体验，拍摄错题后可进入AI老师1v1讲解，孩子能随时打断提问，还能要求举一反三生成三道类似题。作者还尝试让孩子与AI复盘错题、约10秒生成知识闪卡，并把飞书文档资料输入定制课程，约3分钟生成课程用于旅行讲解。
选题角度：作者用自家四年级孩子实测豆包爱学，从拍错题到AI老师1v1、生成知识闪卡和定制课程，适合做家长视角的上手实测。
作者分享了一套从 AI 视频生成 Gaussian Splatting 模型的流程：先在 Minimax 用固定角色、相机 360 度环绕的提示词生成视频，再用 COLMAP 新建数据库并导入抽帧。
选题角度：作者公开了从 Minimax 视频到 COLMAP 再到 Gaussian Splatting 的完整流程，适合按步骤录屏复现并展示最终 3D 模型效果。
用户 dowati 在 r/StableDiffusion 分享了一套参考图转角色设计的工作流，输入一张图片后由 Gemma 4 根据图片写出角色设计提示词，再由 Krea 2 生成图像。工作流文件已嵌入其发布的图片中，并附有 catbox 图片链接和 pastebin 链接，艺术风格使用 civitai 上的 banjiesock 风格 LoRA。
选题角度：作者公开了参考图转角色设计的工作流和嵌入文件，适合按步骤复现同一张输入图的生成效果。