如果雲知道 1

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如果雲知道

如果雲知道


最近在忙一個 side project,裡面有段畫面是需要讓攝影機從半空中往地面移動,但我希望它是像坐電梯往外看去的視角。相機本身基本不動,只有機身做垂直移動,鏡頭沒有 zoom、沒有 tilt、也不要 pan。就目前查到的資料,最接近的是 boom 或 crane shot,試了幾次,都不對,還要繼續試,但也要建立一個「學習、試錯、學到、做得出來」的小流程。

在找了幾個教學影片、快速測試了幾個工具。我做了幾件事(有 AI 才做得到或做得更好),來解決一些階段性需求跟問題,在此記錄和分享這個應該可行的小流程:

已知

首先先列出幾個已知(階段性事實或假設):

  • 目前 AIGC 的影片工具,在鏡頭上都有一定的限制,Runway 有比較可定制、複雜且需要一定費用的設定選項。
  • 這些工具基本上離不開傳統影視運鏡的範疇,所以需要一定的專業知識(或整理)。

若後續測試學到一些東西,也可放入這個「已知」的筆記,加速學習,建立小知識。

問題與需求明確

接著列出(並整理)問題和需求:

知識面:

  • 我需要知道目前 AIGC 的影片工具,在運鏡有哪些功能?如何使用?需要考慮什麼?
  • 有哪些專業運鏡的知識?如何系統性的了解?

暫緩需求(或問題)舉例

  • 視覺元素:後面階段,我可能需要雲、飛機、甚至流星的視覺元素。
  • 剪接:如何跟後面不同工具結合?
  • 一致性:視覺一致性是否能保持

行動一:快速學習

關於知識面的需求,最近習慣用 gemini 做研究,若要移動、溜狗就生成語音摘要聽,加深印象。若要較好的閱讀、比較與分析體驗,會生成互動式網頁,好好的看看不足的知識點。

行動二:準備

再來是準備和 AI 溝通:

  • 若是文生影片,不同 AI 工具需要什麼樣的提示詞結構?如何撰寫?
  • 若使用圖生影片,那整個步驟與流程是什麼?有哪些限制跟可能?
  • 若一鍵生成影片,那有哪些選項?

提昇效率的重要問題(對,也要準備這些):

  • 測試過程中,怎樣算成功?有哪些可以取捨不做?

一般來說,我會準備中英兩個語言,有些大模型用中文溝通比較方便。翻譯過程中也會逼自己去閱讀每個字,不是簡單的複製貼上。

行動三:測試

  • 根據上述思路,我就開始測試了。
  • 每 30 分鐘或 2-3 次測試之後,就來看是否有進度,測試本身像是個小循環。

階段結果

行動一階段結果:讓 gemini 整理了兩個主題,一個是運鏡知識相關,一個是鏡頭相關,還算有用。

這是運鏡相關互動網頁(好像無法分享出來)的 screenshot,比較了 Midjourney、Runway、VEO 3 等可能用得的 AI 視頻工具。可快速檢索、比較,需要深入研究的話,也比較有針對性。

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行動二階段結果:我把部分準備事項,通過本篇文章記錄下來。(感謝閱讀,歡迎 follow 與分享)

行動三階段結果:Runway 的免費版本,花了100 credits 暫時證明了系統性編寫的提示詞,在面對更複雜的 AI 影片製作是比較有用的。

這是階段性測試影片: https://app.runwayml.com/creation/d9866c31-47b7-4033-b8d5-c01db31ea4b0

鏡頭動作正確了,儘管最後出現了奇怪的東西。

其他測試太繁瑣,就不分享細節了。

還是不太熟悉 MJ 的鏡頭控制

還是不太熟悉 MJ 的鏡頭控制

提示詞

測試用的提示詞(還要測試跟調整)

A short video where the view downwards vertically, moving from the exosphere which is at 10K meters in altitude toward the ground. The view or the body of camera does not pan, tilt, or rotate, it just moves downward with a fixed view like descending in an elevator and looking out from a first-person perspective until it reaches at 1.5 meters in altitude.

下一步

鏡頭移動大概了解了,準備去做其他的視覺素材,比方說「雲」... 所以本文標題是「如果雲知道」..... 🤣

如果有好東西,可以快速、有系統的整理與分享,我會利用空閒時候整理與分享。

然後,繼續測試、記錄、分析、分享、創作~

Peace 


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Design Compass 設計指北
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關於創新、設計與 AI 的快思慢想與成長筆記
2025/08/03
我學習跟 AI 圖像生成的提示詞可分成幾個階段,比方說一開始的純英文(自然語言)、比較有結構(自然語言)、標籤式(開始學 Stable Diffusion)、到混合(根據語言、模型或工具的差異)。到最近,重新整理自己的理解,我發現極簡單、極短的提示詞還是非常有用。
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