01
OpenAI Blog
OpenAI 官方介绍 GPT-6 Astra(该产品 9 月 4 日已发布),定位为企业级最强模型,主打高级推理、计算机使用(computer use)能力,以及更强的写作和设计判断力。面向商业场景,可嵌入自动化内容生产与办公流程。对 AI 创作者来说,其写作与设计判断能力可用于批量生成脚本、分镜描述和视觉方案初稿,计算机使用能力则可能打通从创意到成片的自动化操作流程。
OpenAI 面向企业的最强模型,推理、操控电脑、写作和设计判断都升了一档。做 AI 短剧和内容生产的团队可以关注它接进工作流后,批量出文案和分镜的效率变化。
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02
@mark_k
Suno V6 发布,官方承诺生成速度更快、音频质量更高、音乐更具表现力。核心创意控制功能包括:用自然语言编辑单个段落、无需重建歌曲即可修改单句歌词、将多首轨道组合成混搭曲、支持从文本/音频/图像/视频生成音乐。共三个模型:V6(精准)、V6-Wild(实验性)、V6-Mini(免费用户可用),两个大模型需 Pro 或 Premier 订阅。注意:自 9 月 3 日起,Pro 用户普通歌曲下载上限为每月 20 首,Premier 为 60 首,超出需额外付费,Premier 用户通过 Suno Studio 保留无限导出。
做 AI 配乐和短剧 BGM 的后期可以实测一下:自然语言改单句歌词、不用重建整曲,能省不少返工时间。
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03
@Taesung
可控图像生成研究团队 Reve 宣布与 OpenAI 建立战略合作伙伴关系,其研究团队整体加入 OpenAI,继续可控图像生成方向的研究。Reve 联合创始人 Taesung Park 在推文中确认了这一消息,并提到 OpenAI 最新发布的 GPT Image 2.5 进一步巩固了其在图像生成领域的领先地位。
做视觉和图像生成的可以关注:Reve 团队并入 OpenAI,可控图像生成能力大概率会沉淀进 GPT Image 后续版本,视觉师可以留意接下来 GPT Image 的更新方向。
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04
X
LTX-2.5 开放权重视频世界模型更新,支持本地部署和微调,前代 LTX 下载量已达 18M。新解码器提升人脸清晰度、文字招牌可读性和快速运动表现;原生 Multishot 在镜头间保持角色、环境、光照与语音一致;IC-LoRA 支持对象移除、连贯性修复和环境更换;更强的蒸馏模型把更多质量带入本地 GPU。(该产品 8 月 12 日已发布)
开放权重视频模型,能本地部署和微调,做短剧和视觉的可以自己跑,角色一致性和人脸清晰度是这次升级重点。
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05
@foxshuo
红果短剧8月热度榜Top 10中AI剧占9部、真人剧仅1部,且是在平台下调AI剧收益后的表现。作者复盘月度数据:4月AI剧0部、5月2部、6月3部、7月7部逐月上升,认为暑假是转折点,偏好玄幻等AI剧题材的学生观众放假,直接改变了头部格局。
红果8月热度榜Top10里9部是AI剧,还是在砍收益之后。做AI短剧的可以看看这个趋势,题材和受众定位有参考价值。
06
@lovart_ai
Lovart 发布两款新图像模型:Flare 主打快速生成、透明背景素材,面向规模化批量创作;Sunburst 主打更锐利的细节、更丰富的纹理、更清晰的文字渲染,并强调跨编辑的一致性。两款模型均面向创作者开放使用。
做视觉和美术的可以上手测一下 Sunburst 的细节和文字渲染,Flare 适合批量出透明底素材,跑一遍就知道合不合用。
07
@AntLingAGI
蚂蚁百灵发布 Ling-3.0-flash-VL(124B/5.5B MoE),具备原生图像和视频理解能力与 1M 上下文窗口,SGLang 上线 Day-0 支持。模型采用 ViT 编码器加 MLP projector 的原生多模态方案、VideoRoPE 时空编码,以及 42 层 KDA 加 Gated MLA 按 5:1 组成的混合骨干网络以支持长上下文。
底层视觉理解模型发布,主打长上下文和原生多模态,对拍片创作没有直接可迁移的东西,做工具链整合的可以扫一眼 SGLang 的 Day-0 支持。
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08
MarkTechPost
巴黎语音 AI 公司 Gradium(从 Kyutai 研究实验室分拆)推出 Voice Design,输入 1 到 500 字符的描述即可在 3 到 5 秒内生成 1 到 5 个候选语音,无需参考音频,支持英法西葡德 5 种语言,已在 Gradium API 和 Studio 全部套餐免费开放。
做配音和短剧的后期可以接 API 试一周,按角色描述批量出音色,省掉找参考音频和谈授权的环节。
09
@Kling_ai
可灵 AI 官方宣布将于 9 月 10 日亮相多伦多 TIFF 市场,与电影人、制片人及行业领袖探讨 AI 如何支持更一致、可控的电影化叙事,议程与演讲嘉宾阵容已公布。
可灵官方下场进主流电影节市场,跟电影人、制片人聊 AI 叙事一致性。做 AI 长片和短剧的可以关注议程,看头部厂商怎么跟传统制片体系对接。
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01
@GeekCatX
知识猫AI实验室分享一套复杂运镜/多人走位工作流:用 Blender 灰模(方块+圆柱+Mixamo 人偶)搭场景、K 相机关键帧,渲染成 MP4 白模视频作为骨架,锁死机位路径、人物走位、遮挡关系,再作为参考视频喂给 Seedance 2.5 全能参考模式,附角色图+风格图,AI 只负责换皮。白模阶段零成本(Blender 5.2 免费、Mixamo 免费),生成费 30 秒 720P 即梦约 780 积分(63-84 元/条),fal 约 13.9 美元/条。实操 4 步:搭地面人偶设 120 帧、相机首尾帧 K 关键帧、Workbench 渲 1280×720 MP4、即梦全能参考输入白模+角色图+风格图并注明灰块含义。要点:白模越粗糙越好,先 480P 抽卡定方向再 720P 出片,超 5-8 秒运镜先拆段。
复杂运镜和多人走位一直靠抽卡,这套用 Blender 白模锁死机位和走位再喂给 Seedance 2.5 换皮,废片率能压下来。做短剧和编导的可以直接抄这套流程,白模阶段零成本。
02
@FLORAai
FLORA 官方展示一种工作流:先用 Astra 在 Blender 里建出鞋楦的 3D 模型并完成动画,把运动轨迹锁定后再交给视频生成模型 FLORA,避免纯靠 prompt 猜运动导致的不确定性。
做产品动画和需要精确运动的创作者可以看看,用 3D 先锁运动再喂给视频模型,能省掉反复抽卡调 motion 的功夫。
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03
@ponyodong
创作者波妞PONYO 用 ChatGPT Image 2.5 关键帧生成 + 即梦做动作运镜,复刻古画《五王醉归图》并补拍宴席前情。分享三条经验:先分别定好五位王爷的脸、衣服、神态再进同一场景;提示词写到动作发生之前(如写目光落杯沿、手指在袖中收紧而非直接拦杯);归画镜头从第一张图就按原画设计站位、马匹朝向、衣服颜色。
做 AI 名画复活或历史题材的编导、视觉师可以细读,三条经验(先定人物关系、提示词写到动作前、归画从首帧设计)都是能直接套用的工作流。
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04
@op7418
博主歸藏实测:GPT-6 Astra 不仅能做 3D 游戏,做 2D 游戏同样出色。核心工作流是用 GPT-image-2.5 生成游戏素材,包括背景图、跳跃平台、怪物、人物及怪物动作的精灵图,再将这些精灵图做成关键帧动作,配合 JavaScript 实现。技能音效也由 AI 生成。
用 GPT-image-2.5 生成精灵图再拼关键帧动作,这套做游戏素材的思路,做动画和短剧的可以借鉴,角色动作不用一帧帧画了。
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05
@CharaspowerAI
创作者 Pierrick Chevallier 发布一支 AI 预告片,主打「无怪物、无爆炸、无威胁」的悬疑氛围,核心悬念是「如果地球在试图告诉我们什么」。作者附上了完整提示词,包含 IMAX 航拍、ARRI Alexa 65 写实感、变形宽银幕镜头、直升机视角、快速跟拍、慢动作等电影级参数,并明确要求男女主角视觉一致性,分镜按 0-5 秒、5-10 秒逐段拆解。
预告片质感拉满,作者把完整提示词和分镜节奏都贴出来了,做 AI 长片和短剧的可以直接套这套提示词跑一遍看效果。
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06
@3three_AI
博主 @3three_AI 用同样 6 个 prompt 逐字不改,分别用 GPT Image 2.0 和 2.5 各生成一张图做对比,无后期处理,直观展示两代模型在相同指令下的出图差异。
视觉师可以点开看 2.5 在同样 prompt 下比 2.0 强在哪,判断要不要升级工作流。
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07
@Hunter_Weiss
剪辑师 Hunter Weiss 分享用 Davinci MCP 在 Claude 中编辑一整天的体验,称节省约 10 小时,并对原始 Alexa 素材完成调色,计划次日测试 Astra。个人体验分享。
后期剪辑师亲测 Claude 接 Davinci MCP,一天省 10 小时,还能对 Alexa 原始素材做调色。做后期和剪辑工作流的可以关注这个方向,等 Astra 测试结果。
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08
@magnific
Magnific 官方发布一条 15 秒电影感真人短片示例,配完整提示词:荒诞冷幽默题材,16:9 横屏,四段精确剪辑镜头,视觉定位为 1990 年代高端街头服饰广告片,35mm Kodak Vision3 胶片质感,含细腻有机颗粒。
官方晒的 15 秒短片提示词,带完整分镜和 35mm 胶片质感设定,做 AI 广告和短片的可以直接抄这套 prompt 跑一遍看效果。
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09
@invideoOfficial
Invideo 官方演示用编辑器+代理实现匹配剪辑的工作流:选一张中心有圆圈的参考图,据此生成其他圆形主体图片;上传音频后让代理检测节拍并打点,再将生成的图片对齐到节拍标记;用编辑器标尺保持剪辑与主体对齐。整个过程约 40 分钟完成。
官方演示用编辑器+代理做匹配剪辑的完整流程,从参考图生成到音频节拍对齐,后期和编导可以照着跑一遍看效率。
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@LinearUncle
博主 LinearUncle 推荐 OpenAI 官方《GPT Image 2.5 提示词指南》,强调除描述外参数设置同样关键:图片文字较多且需清晰度时,可调高 size 和质量档位;追求更高清效果可优先尝试 GPT Image 2.5 Sunburst,并与 Flare 版本对比差异。指南链接指向 OpenAI 开发者文档。
做视觉和海报的可以点开官方指南看参数设置原理,文字多时调高 size 和质量档位这条对出图清晰度挺实用。
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