我研究了最近60天的AI视频爆款，发现大家可能卷错了
作者使用 Apodex 1.1 Research Agent 系统研究了近60天爆款 AI 视频的共性，整理出23个案例、10+种玩法。研究发现：真正决定传播的不是画质和运镜，而是前2秒的 Hook 和低理解成本；纯视觉内容正同质化，需要叠加 Prompt、模型对比等信息层；同一视频在不同平台需差异化包装；经反向验证筛掉多个证据不足的结论。作者建议创作者先测 Hook、加信息层、分平台运营，并重视创意、节奏、叙事等传统内容能力。
全部文档 / 作者: Adam也叫吉米 / 标签: AIGC
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做了上千个 AI 图像视频之后，我发现 90% 的新手都在犯同一个错误（附完整学习路径总结）
作者基于自身创作上千个作品的实战经验，总结了新手学习 AIGC 图像与视频时常犯的三大误区：死磕参数、只看教程不动手、盲目追逐新工具。他提出了先跑通全流程、以 Prompt 工程为核心、带着项目学习的三大思路。此外，文章还展示了利用蚂蚁百灵 Ring-2.6-1T 模型规划并生成的一个完整 AIGC 学习路径网站，该路径分为认知启蒙、工具上手、Prompt 工程等六个阶段。
AI 影视作品感的正确工作流
针对 Seedance 2.0 等工具，指出用户因缺乏前期设计导致成片质量不佳的问题。文章提出了一套从“一句话故事”到“后期收尾”的六步标准工作流，强调通过情绪曲线、六镜头分镜表、基准镜头一致性控制及节奏时长分配等导演思维，提升 AI 影视的叙事连贯性和作品感，并附带了可复用的实操模板。