AI 基础,不止会点工具 ↗
用系统课程理解神经网络、视觉、语言与 AI 伦理。
- 值得学
- 把概念、图解、练习和测验连起来。
- 先了解
- 偏技术基础,需要为影视学员补充中文案例。
先用一张图解释“模型为什么会认错角色”,再做一次小测。
查看原项目、理解优势与局限,再用一个小任务验证。
用系统课程理解神经网络、视觉、语言与 AI 伦理。
先用一张图解释“模型为什么会认错角色”,再做一次小测。
生成式 AI 应用与学习材料。
将每课改成一个影视任务,并保留官方链接。
按方法学习提示、检索和智能体设计。
同一段剧本做约束前后对照,记录失败原因。
用图片与提示词一起理解视觉指令。
链接到原案例;用自己的素材复现实验后写成教程。
将已有文档组织成小索引、章节和方法卡。
用学校自有课程提取“触发条件、步骤、反例、验收标准”。
把决策框架整理为可执行的方法步骤。
借鉴目录结构,重写集星自有导演判断方法。
帮助开发智能体建立视觉方向并检查截图。
用于新版官网的设计评审,不向学员自动执行脚本。
集中操作已经安装和授权的编程智能体。
用于网站开发与维护;学员站点不暴露其终端执行能力。
让智能体在专用浏览器中协作与测试。
在测试账号下复查报名、课程查找和手机页面。
用节点图组织图像与视频生成流程。
每份工作流附模型清单、输入图、预期结果和失败示例。
研究从文本、分镜到图片、视频与剪映交接的流程。
做一个 15 秒镜头,从分镜表检查素材关系。
研究小说、剧本、分镜、配音和合成的组织方式。
比较原著改编、资产生成和成片质检的交接字段。
剧本、角色场景、分镜与多模型素材生成。
把角色身份证、衣着和场景状态做成贯穿镜头的检查表。
结构化简历、模板和求职记录工具。
先写本人真实项目职责,再放作品链接与可验证成果。
可迁移的简历数据结构。
用统一数据生成不同岗位的简历版本。
用于发现候选工具,再回到官方来源核验。
先写适用任务、门槛、限制和实测结果,再推荐给学员。
可自建的实时音视频服务。
用于课堂媒体层,知识点与笔记由学校系统管理。
面向教学的开源课堂系统。
作为整套课堂方案的备选,与定制媒体层做成本比较。
下面是本站编写的导演助理指令模板,可复制后换成自己的剧情与参考图。
你是本项目的导演助理。 目标:把下面的剧情转成可制作的 15 秒镜头方案。 输入:[剧情]、[角色母版]、[场景参考]。 约束:保持人物身份、服装、发型、左右饰品与空间方向一致;每个镜头只承担一个清楚的叙事任务。 输出:时间、景别、机位、动作起止、运镜、声音、参考图编号、失败风险。 验收:动作有起因与结果;主体不越轴;相邻镜头首尾状态连续;无法确认的信息先标注待核实。 最后:列出最可能失败的三处和对应修正方案。查看原站完整 AI 指令库