西班牙语博主 @NicoGarcia_IA 称谷歌开放了免费 AI 视频生成入口 vids.new，点「用 AI 创建视频」即由 Gemini Omni 1.1 Flash 生成场景，可设定时长、延长单个镜头且保持人物不变、导出 1080p。个人账号每月约 6 次生成额度，适合试做一条广告或短视频，不适合批量做整频道内容。
免费额度每月约 6 条、可设时长、延长镜头不换脸、导出 1080p，够试一条广告或 reel 的量。做短剧和广告的先拿它跑几条看角色稳不稳，别指望它撑整季。
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MiniMax 官方汇总 H3 视频生成模型的社区生态进展，收录 11 项新增集成，涵盖 8 步参考条件视频加音频生成、4 步蒸馏、稀疏注意力、参考 token 压缩，以及在 GPU 服务器、TPU、Apple Silicon 上的部署与工作流集成，清单放在 GitHub 的 awesome-minimax-h3-integration 仓库。对需要自己搭生成流程的团队，这份索引能直接找到降步数、省显存和换硬件的现成方案。
8 步带参考条件的视频加音频、4 步蒸馏、稀疏注意力，还有 GPU 服务器、TPU、Apple Silicon 上的部署方案，官方把社区这批改进整理成了一份索引。自己搭生成流程的技术整合者可以照着这份清单挑着接。该产品的发布我们已在 2026-08-01 报过，这条是官方对已有能力的介绍，不是新上线。
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据 Testing Catalog 消息，Muse 从昨天起逐步上线语音通话功能，支持与 Muse 智能体进行实时语音对话。目前处于灰度放量阶段，对做虚拟角色对话、互动叙事和配音预演的创作者，这是把语音交互接进角色流程的一个新入口。
Muse 开始灰度放量实时语音对话，做虚拟角色和互动叙事的可以留意它接进对话流程后的表现。
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宝玉（@dotey）分享 BaoCut Skill，配合 BaoCut App 完成转录与对齐翻译，用一句自然语言指令即可产出横版版面视频：演讲画面只占局部、配双语字幕、按内容生成章节副标题，并自动检索相关历史图片填入版面，整体走档案馆/纪录片风格。Skill 说明文档已开在 GitHub 的 JimLiu/baocut 仓库 skills/baocut/SKILL.md。做访谈、口播、知识类长视频的后期可以拿它试排版自动化。
把「演讲画面缩到局部 + 双语字幕 + 章节副标题 + 自动配历史图」这套排版交给一句话指令，做访谈、口播、知识类视频的后期可以照着跑一遍。
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作者 @tobiadonadon_ 用 Claude 搭了一套自动化动画工作流技能：输入一段诗、一句引语或一个故事，再描述想要的画风（油画、水彩、蜡笔、水墨、绘本），它会逐帧绘制、旁白朗读、按词对齐字幕、为每条短片作曲，支持竖屏、方形、横屏，40 秒短片一分钟内渲染完成。Pro 档一天可做 50 条以上，5X 档 250 条。作者称整套工作流与技能免费放出，评论「animator」即可获取。
从一句诗到 40 秒动画短片，画面、配音、字幕、配乐全由 Claude 串起来跑，作者说 Pro 档一天能出 50 条以上。做批量短视频和短剧预演的可以要一份来试跑。
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作者 @slashui 分享用 GitHub 上的 ffmpeg-skill 配合 Claude 剪片：只给 Claude 一个 YouTube 链接，Claude 自己「看」视频、判断剪辑点、自动选最高画质并完成剪辑，作者称速度也快，目前表现近乎完美，但功能还没完全玩透。对后期和做批量二创的团队来说，这是一条把「找素材—看片—粗剪」串起来的自动化做法，可以照仓库跑一遍验证剪辑点准不准。
把链接丢给 Claude，它自己看片、找剪辑点、挑最高画质再切——后期和做批量二创的可以拿这个 GitHub 仓库跑一遍，看它剪出来的节奏能不能直接用。
作者以一段 20 秒「电车内跳舞」的 AI 视频为素材，在 Blender 里从人物动作生成 3D 身体，再转成粒子、闪电、火焰、方块；背景把单张画面按深度切成多层板，镜头在其中穿行，落地瞬间身体炸开、世界切换。字幕先在 Blender 里定位，再用 Python 逐帧导出镜头运动，按同一透视贴到地板和墙上，人物抠像后文字可绕到身后；实拍部分靠跟踪求出地板与墙面朝向。作者称完成度到七成左右顺利，再往上提质量最难，必要时推翻已有方向重来。
把一张 AI 视频拆成多层板子、让镜头在中间穿行，字幕按透视贴到地板和墙上跟着一起动——做后期和视觉的可以照着这套思路试一遍。
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作者给出用 HeyGen AV4 模型做数字人视频的低成本做法：数字人脸只出现在开头和结尾，中间段落用画外音；觉得不够生动的片段把数字人缩到角落小窗而非铺满全屏。按此方式一条 1 分 30 秒的视频成本不到 2 美元，且已把生成后未被剪进成片的废片计入成本。
把数字人只放在开头结尾、其余走画外音、不够生动的段落缩成角落小窗，1 分半成片成本压到 2 美元以内。做口播号和短剧的可以照这套省预算。
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Magnific 官方介绍《当下的力量》的制作说明（该产品 8 月 1 日已发布）：全片每个场景均由文本直接生成，未使用任何图像参考，人物表情（从尖叫到分娩中的母亲）也靠提示词完成；配乐使用 ElevenLabs Music v2 制作。这条讲的是纯文生视频路线下如何维持镜头与表情的可控性，工具组合为 Seedance 2.5 + ElevenLabs Music v2。
全片每个镜头都是纯文本生成、不用任何图像参考，连尖叫和分娩的表情都靠提示词顶住，配乐走 ElevenLabs Music v2。做 AI 短片想摆脱参考图的可以看它怎么控表情。
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作者花 5 天把分散在桌面定时、Webhook+后台 CLI、Dots 里的 Agent 自动化任务整合成一个微缩景观风格的可视化管理界面：预设自动化以包裹形式路由到两个 Agent 执行，并与现实时间、天气打通，现实下雪小镇也下雪。分工上 Claude Opus 5.5 搭整体视觉与框架并指挥 GPT-6 Astra 建模渲染，Codex 在自有 CI 机上做全流程测试，共消耗约 30% Claude 周额度与两管 Codex 额度。
把散在桌面定时、Webhook、Dots 里的自动化任务收进一个微缩景观界面，包裹路由到两个 Agent 执行，还跟现实天气打通。自己搭自动化流程的可以看看这套调度怎么串。
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陆三金（@threeaus）重度使用 Kimi K3.1 的 3D 能力后给出几条实测：three.js 做小场景时各模型差异已不明显，只剩审美和细节；K3.1 操控 Blender 做建筑类场景顺手，但装饰偏素，测试古建、卡通、废土三类后认为废土风格建筑效果最好；LLM 操控 Blender 做简单线条尚可，做人物动画仍不行。他同时反驳「K3.1 路由了 Tripo」的说法，认为 LLM 画的 3D 很容易辨认，并提出「LLM 操控 Blender 生成场景 + 3D 生成模型做人物/拆分资产」的组合思路。
做 3D 场景和美术资产的可看：K3.1 操控 Blender 搓建筑类场景顺手，废土风格出得最好，人物动画还停在「牛来」水平。
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探路AI 发布一条 AI 短片，画面走真实 MiniDV 纪实质感，角色设定为小镇里的「师妹」，配广东口音老板娘，正文附提示词供参考。属于个人创作者的生活流短片分享，工具与参数未在正文展开。
主打真实 MiniDV 纪实画面加广东口音老板娘，走的是生活流短剧那一路，提示词直接放出来了，做方言短剧和纪实感的可以拿去改。
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B 站 UP 主 CuiMao 复盘自己恶搞 Anthropic 达里奥的长篇 AI 视频爆火后为何停更：当时因 Claude 封号生气，花大量时间研究 Seedance 让镜头更像电影、人物动作和包袱节奏，视频全网几百万流量。他认为自己没发明技术，只是恰好撞上热点、有情绪、手里有工具；真正被验证的是编剧直觉——笑点放哪、人物怎么反应、镜头何时切、伏笔何时翻。他提醒：模型能出画面，但决定不了什么值得拍；工具越强，越容易把结果带来的成就感误认成自身能力增长，未来竞争从「人无我有」转向「人有我优」。
靠恶搞 Anthropic 爆了几百万流量后主动停更，作者复盘了「网感能带来流量，但决定不了你真正想拍什么」。做 AI 内容做久了有点迷茫的编导，可以看看这段自我拷问。
Grok 发布 AI 生成《奥德赛》系列第一集，约七分钟，与 Wonder Studios 及导演 Dev Walker 合作完成。此前马斯克曾宣布要做「历史准确」的长片版本，并公开批评诺兰改编版的选角。TechCrunch 的评价是画面「还行」，但谈不上艺术性、灵感或人文趣味。对做 AI 长片和史诗题材的团队来说，这是目前少见的、由大厂主导的连续叙事尝试，可看它在多场景、多角色下的画面统一度。
马斯克三个月前放话要做「历史准确」的《奥德赛》长片，现在先交出七分钟的第一集，和 Wonder Studios、导演 Dev Walker 合作。做 AI 长片的可以拉片看它撑不撑得住史诗题材的场面调度。
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