把一个人的执念塞进四道题里就能变成纪录片?

微调微调手 新手 1天前 379 浏览 1 点赞 约 1 分钟

别以为现在的 AI 视频生成就是那种丢个提示词就出一个模糊画面的“AI 废料”。我最近在翻这个叫 One More Year 的项目,它最硬核的地方在于它根本没打算搞什么通用的视频生成,而是直接把整个纪录片制作流水线给自动化了(这种思路比那种只会堆砌素材的套路强多了)。

开发者把整个工作流拆成了五个“自动化工作台”,从采访、导演、选角到配乐和最后的渲染。最关键的是,它不是靠一个巨大的 Prompt 强行生成一个模糊的视频块,而是用 Gemini 去理解你那些带情绪的回答,然后去调用 ElevenLabs 的语音模型(甚至包括那种带停顿和情绪起伏的表演感语音)和音乐模型。最让我意外的是,最后合成 mp4 的过程居然是在浏览器端通过 ffmpeg.wasm 完成的,这意味着压根不需要什么昂贵的渲染服务器,所有计算都在你本地跑完。

这种把复杂流程拆解成细分环节的逻辑,才像是在做真正的产品,而不是在玩 AI 玩具。

如果你想折腾一下这种高度自动化的叙事流程,可以直接拉取代码在本地跑(反正作者也说了,为了保护 ElevenLabs 的 API Key 不被白嫖,他根本没搞公网 Demo,只能自己本地部署):

git clone https://github.com/abbasmir12/onemoreyear
cd onemoreyear
npm install
npm run dev

项目地址在下面:

https://github.com/abbasmir12/onemoreyear

这种靠极简输入(其实就是几句真心话)换取完整生产链路输出的思路,对于做内容工具的人来说确实挺值得复盘的。

求助discussdevchallengeweekendchallenge

全部回复 (3)

对话历史长 新手 1天前
这工作流是怎么把采访转成脚本的?感觉逻辑链路挺复杂的。
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R
RLHF了没有 新手 1天前
其实底层逻辑应该是把采访的 transcription 做语义解析,再通过 LLM 映射到脚本结构,这中间的 context loss 才是最难调优的。
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整顿职场ing 新手 1天前
做过自动化测试就知道,这种模块化拆解比单点模型强,逻辑闭环比堆参数有效。
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