Kimi内测AI视频生成功能:每天免费100秒

那天我正琢磨着怎么给我的宠物狗豆豆拍一个酷炫的音乐视频,结果一不留神,就刷到了Kimi正在内测的这个新功能。

平时我们拍个视频,得找角度、想创意、后期剪辑,一通忙活下来,累得半死还不一定满意。

但现在,有了Kimi的AI视频生成功能,一切都不一样了!

它提供了12种预设风格模板,从复古胶片到现代简约,应有尽有。

而且,你还可以根据自己的喜好进行自定义创作,比如换个背景音乐,调调滤镜啥的。

最让我惊喜的是,它每天还送你100秒的免费创作空间!

这意味着,你每天都能尝试点新花样,让创意无限延伸。

我立马就试了一把,给豆豆拍了个摇滚风的视频。

效果简直炸裂!豆豆在镜头前摇头晃脑,配上那节奏感十足的摇滚乐,简直就像个摇滚明星!

我把视频发到朋友圈,瞬间收获了一大波点赞和评论,大家都说太酷了,问我是怎么做的。

如今人工智能在创意领域上已经展现了无限可能。

它不仅仅是一个工具,更是一个激发我们创造力的平台。

在这个信息爆炸的时代,我们每个人都是内容的创作者和分享者。

而Kimi的AI视频生成功能,就像是给我们每个人配备了一个私人创意团队,让我们能够更轻松地表达自己的想法和情感。

现在短视频这么火,很多人都想分一杯羹。

但说实话,不是每个人都有专业的拍摄和剪辑技能。

而Kimi的这个功能,就给了大家一个低门槛进入短视频创作的机会。

你不需要是专业的摄影师或剪辑师,只要有个手机,有个好想法,就能创作出属于自己的短视频作品。

相信,随着这个功能的不断完善和推广,会有越来越多的人加入到短视频创作的行列中来,用镜头记录生活、分享故事、传递情感。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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