音视频

把 80+ 项音视频能力装进 Claude Code 后,我合上了 FFmpeg 手册

一、空手开箱编辑丢来一个任务:试试火山新出的 AI MediaKit Skill,写篇实测。我第一反应是翻硬盘找素材——想找段画质差的老视频,或者带硬字幕的片源。翻了一圈,一无所获。索性直接用官方 demo。后来想想这反而是件好事:空着手也能跑通全流程,恰好说明上手门槛低。于是我打开 Claude Code&#x

AI 视频生成能不能真正跑通?MoneyPrinterTurbo 本地制作、远程访问与授权验证

AI 视频生成能不能真正跑通?MoneyPrinterTurbo 本地制作、远程访问与授权验证 前言这次我想验证的不是“AI 能不能自动做视频”这个宽泛命题,而是一个更具体的问题:MoneyPrinterTurbo 能不能把“主题 → 文案 → 素材 → 配音 → 字幕 → 成片”这一整条流程真正跑通。原文本身已经给出了比较完整的测试路径:

不想先学一堆 React?用 Codex 帮你完成第一支 Remotion 动效视频

不想先学一堆 React?用 Codex 帮你完成第一支 Remotion 动效视频 前言我以前一直把视频制作理解成“时间轴上的工作”:剪素材、拉关键帧、调转场,再等渲染。Remotion 换了一个思路——把视频画面写成 React 组件,动画、布局和数据都交给代码控制。这个方向本身很有吸引力,但真正的门槛也很明显&#xff1

Codex + HyperFrames实现超帧视频编辑教程:用代码生成视频与3D动画

Codex + HyperFrames实现超帧视频编辑教程:用代码生成视频与3D动画SEO关键词:Codex视频编辑|超帧技术|AI视频生成|HTML Canvas动画|AI代理剪辑|产品演示动画生成 大家好 这里是「代码简单说`,欢迎大家关注同名公众号,不定时更新更多实用有趣的

一个主题直接生成完整视频:Windows 部署 Pixelle-Video,把文案、配图和配音串成自动流程

传统短视频制作其实是一条很长的生产链。确定选题之后,要先写文案,再根据脚本找图或者生成画面,接着处理配音、字幕、背景音乐和画面节奏,最后还要进入剪辑软件重新组合。每一个环节单独看都不难,但真正耗时间的,往往是这些工具之间不断切换,以及素材反复导入、修改和重新生成。Pixelle-Video 的思路&#

本地部署数字人视频生成工具:完全离线、永久免费、支持透明背景

这次我们来看一个本地部署的数字人视频生成工具。这个工具的核心特点是完全在本地运行,不依赖云端算力,通过消耗电脑自身的计算资源来实现数字人视频的生成。对于需要频繁使用数字人功能但又担心费用和隐私的用户来说,这种本地化部署方案提供了很好的解决方案。 从项目描述来看,这个工具支持无限时长的数字人视频生成,能够将AI数字人嵌入到PPT等场景中讲课,还支持透明背景融入。这意味着它可以用于在线教育、企业培

海光K100_AI单卡ComfyUI+MiniMax-H3环境调优实战:视频生成速度大幅提升

一、背景与目标MiniMax-H3是MiniMax开源的33B全模态视频生成模型,支持文生视频、图生视频、参考生视频三种模式,原生输出2K/15秒带立体声音频视频。然而,如此庞大的模型对显存和算力提出了极高要求——海光官方方案甚至建议单卡144GB显存。本文的目标环境是: 硬件:海光DCU K100_AI单卡(

剪映专业版视频转文字教程:智能字幕识别与字幕导出实测

上周接了个活,给客户一条八分钟的产品讲解视频配中文字幕。做短视频、口播、课程剪辑的人多半绕不开"给视频配字幕"这件事,而剪映专业版(电脑客户端,Windows 与 Mac 都有)内置的智能字幕,能把画面里的人声直接识别成一条字幕轨。对本来就要在剪映里精剪的素材来说,这是路径很短的一种做

PyTorch计算机视觉(3)——卷积神经网络(CNN)详解与实现

PyTorch计算机视觉(3)——卷积神经网络(CNN)详解与实现 0. 前言 1. MNIST 手写数字分类 1.1 数据集加载 1.2 模型构建 1.3 模型评估指标 2. 二维卷积的数学原理 3. 使用 ResNet9 实现 CIFAR-10 数据集分类 小结 系列链接 0. 前言本节将介绍如何构建并使用

Claude Code 装个 Skill,一段文字几分钟变 1080p 视频

在 Claude Code 对话窗口输入 /make-video,贴一段文字(博客、笔记、教程、PPT 大纲都行),纯渲染约 1 分钟出片(端到端含分镜和 TTS 生成约 2-3 分钟)。无需打开剪辑软件。 一、痛点写技术博客的人都有这个需求:把文章转成短视频。传统做法是:写脚