动态贴图制作教程:用ChatGPT+Gemini快速生成表情包
作者介绍动态贴图当前在小红书、微信等平台非常火爆,甚至有专门卖课的现象。文章完整复刻了动态贴图的制作流程:先用ChatGPT设计角色并生成4×2的8格角色图,再用Gemini根据详细提示词将8格图生成约10秒的动画视频,要求白色背景、角色固定、前后5秒动作完全不同,最后通过StickerFaller网站的「影片图板切割」功能,快速完成一套可变现的动态贴图。
作者介绍动态贴图当前在小红书、微信等平台非常火爆,甚至有专门卖课的现象。文章完整复刻了动态贴图的制作流程:先用ChatGPT设计角色并生成4×2的8格角色图,再用Gemini根据详细提示词将8格图生成约10秒的动画视频,要求白色背景、角色固定、前后5秒动作完全不同,最后通过StickerFaller网站的「影片图板切割」功能,快速完成一套可变现的动态贴图。
提供完整的动态贴图制作流程和详细提示词,实操性强且非常及时,但分析深度不足,信息密度一般。
本文是 OpenAI 于 9 月发布的 ChatGPT Images 2.5 的详细使用教程。作者从正确入口讲起,介绍了 Flare(重速度)与 Sunburst(重精细控制)两个模型的选择,并以一张中文咖啡活动海报为案例,完整演示了从初稿生成、提示词撰写原则(先用途、再主体布局、准确文案、约束)、参考图分工、到连续局部修改的全流程。文章强调每轮修改要明确指定底图与保留条件,及时回退到满意版本,并介绍了选区、评论、草图和模板等功能。最后将方法迁移到封面、商品图、角色 IP、信息图等六类任务,帮助读者把 AI 生图真正用于工作。
本文是表情包制作教程的续篇,讲解了如何把整套静态表情批量变成动态 GIF 并制作成个人 IP 桌面宠物。作者详细介绍了完整流程:用 ChatGPT 生成无外描边的透明九宫格表情并切分打包,填充纯色背景以便后续抠图;然后对比两种批量生成动态 GIF 的方案——用 Grok/豆包等视频模型生成动作后逐帧抠图转透明 GIF,或用 Codex 编写 Pillow 脚本直接生成关键帧动画 GIF。文章分析了两种方案在自然度、一致性、稳定性上的差异,最后介绍了如何将 9 个动作 GIF 制作为 ChatGPT 桌面端的自定义 Pet 桌面宠物。
作者从帮朋友拍视频翻车的经历出发,深入研究了光影表达的底层逻辑,结合《教父》《肖申克的救赎》《银翼杀手》等影史经典,讲解光如何成为'隐形编剧'。文章将28种光影按七大家族分类:光的方向(正光、逆光、侧光、顶光、底光)、光质(硬光、柔光)、经典人像布光(伦勃朗光、蝴蝶光、环形光)、特殊效果光(轮廓光、发型光、眼神光)、体积与氛围光(丁达尔光等)。每种光均提供学名、光源、效果、适用场景及可直接复制使用的AI生图/生视频万能基底提示词,可在豆包等平台测试。
本文以GPT Image 2为例,介绍了提升AI绘画质量的五个实用技巧。包括利用ChatGPT反向推导提示词寻找灵感、借助AI对话生成具体画面描述、通过专业图库(Civitai、Liblib)学习风格、利用模板仿写高质量提示词结构,以及从主体、细节到综述的“填空式”写作法则。
作者以致敬抗美援朝的AI音乐短片《茶汤》为例,完整拆解了AI短片制作流程:找对标、拆剧情、写剧本、查参考、做资产、生视频、后期。文中介绍了豆包辅助分析对标视频、ChatGPT写剧本、Gemini换装改图、即梦生成视频、剪映后期剪辑的工具分工,分享了角色与场景资产制作的具体提示词,并对比了海螺H3与Seedance 2.5在画面质感上的差异。文章附有可直接参考的提示词与操作截图,帮助读者从单镜头进阶到完整成片。
本文是一篇手把手教程,讲解如何在不使用任何 3D 模型、贴图或照片的情况下,用 AI 编程助手(Claude Code)写代码生成一部 3 分 05 秒的亚马逊雨林竖屏纪录短片。作者介绍了三个关键方法:先画以米为单位的平面图作为总契约、把场景拆成 13 个区让多个 AI 并行施工、以及通过截图对比迭代改进。教程涵盖生成参考图、搭建地基(固定随机种子、统一材质光照)、多智能体分工、镜头安排、黄昏到月夜的光线变化、渲染成片及用开源 AI 模型配环境音的完整流程,并总结了常见坑与解决方案。
作者分享了零基础也能上手的 ComfyUI 部署教程:租用云 GPU(RTX 4090 48G),把部署工作交给 AI(Codex),一句话完成环境配置,并提示优先使用平台公共模型库避免长时间下载。随后导入现成工作流,通过修改提示词中的中文引号内容生成带文字的海报图。文章还实测对比了 MOSS-Image 与 FLUX 3 Klein 两个 5B 级开源文生图模型,进行八组同题生成和 30 次连续造型编辑实验,给出构图控制适配器的解决方案,并附完整工作流与提示词下载链接。