
示例1:影片风格转换
示例2:物体材质转换
示例3:汽车外观转换
示例4:场景转换
示例5:人物转换
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Google I/O 大会上,DeepMind 团队推出全新多模态视频模型 Gemini Omni,被视为视频领域的 “Nano Banana”。该模型从底层架构重新设计,支持图像、视频和音频混合输入,通过日常语言即可完成复杂视频编辑。其核心优势在于高可控性和时间维度感知,例如可让画面中的物体凭空消失或改变摄像机视角,同时保持背景与动作一致。用户仅需提供几张照片和一段语音,即可生成高度还原的个人虚拟分身。Omni 还展现出未经过专门训练的涌现能力,如自动同步视频与音乐节奏、根据剧情逻辑续写场景。
Runway 估值达 530 亿,正从视频生成工具转型构建 AI 世界模型。其核心逻辑是利用视频数据中蕴含的物理规律,弥补文本数据的偏见,目前已发布 Gen-4.5 并规划了交互式模拟、机器人训练等五步路线图。凭借好莱坞付费用户形成的反馈闭环与经常性收入,Runway 具备较强商业基础。尽管面临算力瓶颈及 Google、Luma 等激烈竞争,且 Sora 退出留下市场真空,但 Runway 通过“先有生意再有研究”的策略,试图验证视频生成通向世界理解的工程化路径。

如何让 AI 视频拥有电影质感?提示词应采用导演语言而非被动描述,需包含主体、微动作、环境、摄像机、灯光、风格、情绪、物理细节、渲染质量九层结构。文章还总结了微动作工程、摄像机定义、布光逻辑、情绪编码及可控混乱等策略,并提供了多条完整示例。创作者需注意框架易致同质化,真正的竞争壁垒在于对细节分寸和不可模板化判断的把握。
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