如何让 AI 替你学习并制作一个动画视频
作者分享了一套用 AI 学习教程并制作原创 IP 动画的完整工作流:将公开教程与成片交给 Codex 学习拆解,整理成可迁移的“创作方法卡”,再结合原创 IP「哎呀」的新故事与角色素材,生成导演脚本并调用 MiniMax H3 制作动画。文章详细讲解了参考资料准备、提示词设计、导演脚本编写、如何把模糊感受翻译成具体修改指令、角色情绪反应设计、内容包装分层,以及发布前的原创性检查清单。核心理念是:AI 降低生成门槛,但创意、审美与判断仍由创作者决定。
作者分享了一套用 AI 学习教程并制作原创 IP 动画的完整工作流:将公开教程与成片交给 Codex 学习拆解,整理成可迁移的“创作方法卡”,再结合原创 IP「哎呀」的新故事与角色素材,生成导演脚本并调用 MiniMax H3 制作动画。文章详细讲解了参考资料准备、提示词设计、导演脚本编写、如何把模糊感受翻译成具体修改指令、角色情绪反应设计、内容包装分层,以及发布前的原创性检查清单。核心理念是:AI 降低生成门槛,但创意、审美与判断仍由创作者决定。
文章提供了一套完整可复用的'让AI学习教程再创作'工作流,含大量具体提示词模板、修改指令模板和原创性检查清单,实操性强;对情绪反应、指令翻译等有独到洞察,结构清晰易读,发布于今日时效性极佳。
文章介绍了用 Codex 作为总导演指挥 AI 视频工具 Muse,将一张古堡场景图制作成 50 秒雄鹰穿越短片的完整流程。作者分五步讲解:准备场景图与飞行参考视频;让 Codex 制定分镜与制作方案;用清晰语言描述飞行路线(贴地、穿拱、盘旋等);由 Muse 参考前段末帧逐段生成视频,保持方向、速度与主体连贯;最后由 Codex 统筹配乐、成片检查与导出。成片为 1216×672、24fps。文中提供了可直接复用的提示词模板,建议新手先尝试 10 秒短片练手,是一份可照做的 AI 视频创作 SOP。
本文是一份面向非程序员自媒体创作者的 Codex 实操教程,基于 @miles_mazy 的《Codex 入门指南》改写。文章以“把 30 份网页、PDF、截图和旧笔记整理成公众号深度稿”为贯穿案例,详细讲解了如何用 Codex 完成内容生产全流程:包括区分 Chat/Project/Task 三层概念、设置本地执行模式与权限沙盒、建立规范的项目目录结构、撰写六项编辑任务书、进行研究与来源台账管理、从材料推导观点与大纲、分段写作并保留个人语气、三轮审校(事实/结构/语言)、生成配图,以及多平台改写与发布检查。核心方法是:材料进入项目,任务拆成阶段,每步留下文件,最后逐项验收。
本文介绍了一套AI视频生成工作流:使用Codex(GPT 6)进行分镜设计和空间推理,操作Blender完成白模预演,再结合Seedance 2.5进行视频渲染。该方法可提前预演视频骨架,节省视频生成积分,并通过自然语言多轮修改分镜。文章提供了复杂运镜控制和人物对话正反打两个案例的详细提示词,涵盖角色资产锚点、场景描述、镜头节奏、音效设计和负面提示词,实现高可控性的AI视频生成。
本文是一篇面向内容创作者的保姆级教程,介绍如何在不写代码的情况下,借助 Codex 将爆火的小黑配图 Skill 改造成符合自己风格的配图系统。作者详细拆解了七个步骤:从让 Codex 分析原 Skill、复制新版本、提供个人角色与视觉规则,到正式修改、生成测试图、根据反馈迭代,最后安装使用。核心思路是保留原 Skill 成熟的工作流,替换角色、配色、提示词和检查标准,并通过“生成—反馈—修改—重测”的循环不断优化,最终形成真正适合自己的个人配图系统。
作者拆解了热门的AI视频换人技术,基于机智波玩AI发布的MiniMax H3角色替换工作流(RunningHub画布),讲解如何用现成模板最快做出第一版换人视频。文章指出应先认准真正生效的上方分支,第一步保留原视频只换角色参考图,第二步只修改提示词中换人对象的定位描述(用位置加衣服锁定目标),第三步照抄采样等参数不做凭感觉的调整,第四步通过分帧核查验证新结果并按错误类型逐项排查。最后总结可迁移的控制逻辑:视频给动作环境、图片给角色身份、提示词限定改动范围,建议按风险从小到大逐步修改素材。
作者用可灵4.0与Seedance 2.5进行五组视频生成对比测试(女团舞、武士打斗、镇妖斗法、森林逃亡、耳机广告),并分析双方效果与成本差异,可灵1080P单价更低。随后作者展示用可灵4.0制作一部都市短剧的完整流程:将可灵MCP/CLI接入Codex,通过GPTS编写剧本,制作白底三栏人物参考图和场景资产,用专业视听语言模板编排视频提示词,再生成、返修和剪辑,全程与AI对话完成,无需剪辑软件。文末附完整提示词和Skill工具推荐。
作者基于 PNAS 一篇近 1000 名高中生参与的随机对照实验,用 AIPOCH Open Science 复现研究数据:练习阶段用 AI 的两组成绩明显更高,但撤掉 AI 独立考试时,GPT Base 组比对照组低 17%,带引导的 GPT Tutor 组基本持平。结论是问题不在用不用 AI,而在于人有没有参与思考:直接抄答案只是完成任务,只给提示不给答案的 AI 才能促进真正学习。作者还提出三条检验是否真正学会的标准,并用 .science 研究包把研究交给 Codex 接力分析,展示了可复现、可继续的开放式 AI 科研工作流。
作者分享了用 Opus 5.5 作为 AI 导演,从剧本到成片全自动制作 AI 短剧《神文觉醒》的完整流程。人只参与三件事:提供剧本、回答问题、看片提意见,其余写提示词、出图、生成视频、挑片、剪辑、配乐全部由模型完成。文章提炼了 16 个技巧,包括分段生成、连戏表锁定细节、角色三视图、首尾帧生成画面文字、表演状态控制台词语气、抽帧审核等,并介绍分镜师 4.0 九环节工作流和 Studio 看片插件,展示了 AI 从操作员工具进化为导演的实践路径。