我把一城烟火、千里江山，交给了一个5B开源模型
作者实测开源的 MOSS-Image（基于 5B DiT 主干）文生图模型，创作宋城市集、汴京灯市、青绿千里江山等中国风作品。文中分享了通过 JSON Layout 控制构图、中文店招直出、参考布局改材质（丝绸、青瓷、墨金）等玩法，并给出具体参数与工作流：先写场景拆布局，再生成、放大核对、迭代修改。模型 Base/SFT 权重与代码已开源，支持 4K tokens 提示词与微调。
全部文档 / 作者: 波妞PONYO / 标签: AIGC
8 篇
Seedance 2.5能做30秒了，你的提示词应该如何进化？
文章指出Seedance 2.5支持30秒视频生成，创作者需承担导演职责。文中详细解析了如何通过一句话故事、分秒时间轴、参考素材分工及连续性锁定来优化提示词，并提供了可直接复制的提示词骨架，以提升视频质量和叙事逻辑。
SkildArt 实测：从文物展馆到换装短片的 AI 工作流
作者测评了 AI 视觉工具 SkildArt，通过两个案例验证其将创意转化为完整视频案例的能力。一是构建禁止出境文物数字展馆，利用首尾帧技术生成统一镜头语言与氛围；二是制作服装换装短片，实现人物一致性控制与单品同步展示。作者认为 SkildArt 不仅是画图工具，更是整合绘图、视频与排版的创意画布，大幅缩短了从素材到成片的创作路径。
Fable 5 深度测评：从翻车现场到 Skill 工作流的系统级重构
本文作者使用回归的 Fable 5 模型对自己开发的“AI 视觉风格导演” Skill 进行了 V3 升级。文章展示了 Fable 5 在处理复杂、多文件工程任务上的独特优势：它不仅能发现 V2 版本中缺失的 frontmatter 等基础 Bug，还主动补齐了双引擎编译、视频模型路由和风格资产沉淀等三层关键逻辑。作者认为，Fable 5 在生产链路判断和工程品味上超越了传统模型，适合用于解决高复杂度的“硬骨头”任务。
四模态喂料工作流：从抽卡到稳定出片
文章指出提示词时代正在退场，掌握“喂料能力”才是 AI 视频创作的关键。作者以 Seedance 2.0 为例，详细介绍了四模态（图、视频、音频、文本）的混合喂料方法，阐述了如何通过分别控制长相、运镜、情绪和剧情来提高出片稳定性。此外，文章推荐了 Edimakor 工具来实现从素材生成到后期缝合的工业化工作流。
一张图如何变成 IP 资产：从角色锚点到标志性动作
本文探讨了 AI 创作中将单张图转化为持久 IP 资产的方法。作者指出，90% 的初学者因混淆“类型介绍”与“人物指认”而导致角色不一致。文章提出“角色锚点”理论（硬、软、场景三层），并结合微表情与标志性动作确立角色辨识度。此外，对比了 AI 资产库（主体模式）与 LoRA 训练的优劣，提供了一套从快速迭代到商业量产的最佳实践路径。
AI 视频光影课：《银翼杀手 2049》四种光影系统拆解
本文通过拆解电影《银翼杀手 2049》，总结了摄影师 Roger Deakins 使用的四种核心光影系统：逆光剪影、霓虹反射、环境染色和漫射无影。作者指出，光影不仅是为了照明，更是为了控制观众的信息量和情绪。文章进一步探讨了这一逻辑在 AI 生图中的应用，强调适度的信息留白能带来更有张力的视觉效果。
聊聊分镜这件事：4张图怎么变成一段故事
文章探讨了AI视频创作中常见的“PPT感”问题，指出核心在于缺乏分镜思维而非图片质量。作者提出了适合AI创作者的导演视角，强调通过设计空间、主体、变化和结果来连接镜头。文中详细解析了景别的情绪功能、切镜的逻辑标准，并提供了一个实用的5镜头叙事结构，帮助创作者提升作品的连贯性与故事感。