46条作品涨粉18.4万,AI育儿赛道全新玩法,保姆级教程一键解锁

家人们!AI+育儿赛道,真的每隔3个月,就有不同的内容形态出来,重点,每一次都能颠覆之前的爆款率。


像下图这个账号,起号1个多月,发布了46条作品,就涨粉了18.4万,单条最高点赞量31.7万。

类似的账号,只要在短视频平台随便搜索“育儿”关键词,就能刷到类似的账号,非常多近15天内起的账号,涨粉也很猛。


咱们先来简单分析下这类视频为什么会火,我们如果做这种视频的话,又能怎么变现?


01.这种视频为什么能火?


首先育儿是家庭刚需,尤其新手父母面临儿童情绪管理、学科启蒙等具体问题时,短视频提供“即看即用”的解决方案。例如“2分钟搞定孩子发脾气”,这类直击痛点的标题转化率极高。


其次是当代家长对科学育儿的重视与知识碎片化存在矛盾,短视频将复杂理论“如正面管教、蒙氏教育”拆解为“三步法”、“五句话”等可操作模块,降低学习门槛。



02.育儿类短视频如何变现?


(1)橱窗带货基本以图书/课程为主,推荐育儿书籍、线上启蒙课,佣金比例通常较高(20%-65%)。
像刚才举例的那个账号,橱窗带货销量也卖了百来件。

(2)知识付费育儿类短视频,既能吸引宝妈学习,又能收徒。有人靠30多条视频就涨粉5.8万,直接改昵称“收徒”。


这种一边自己跑这个赛道,还能边教别人一起做,确实蛮香。


03.这种视频怎么做出来的?


这类视频,其实跟去年爆火的育儿带货玩法类似,一样是那套短视频爆款文案,最大的区别,就是视频画面风格不一样。


这里也截取的两张对比图片,去年和今年的画面风格对比

OK,那么我们就可以举一反三啦,将之前那套教程,只需改变绘画风格词就能直接用。


(1)用Deepseek对话生产
同样的流程,将对标的爆款视频文案提取下来后,直接让Deepseek来进行文案二创。


并对改写后的文案,生成5个画面分镜提示词


(2)用即梦生成视频这一步就更简单了,先截取对标的一个视频画面,上传作为参考风格。


然后将提示词输入进来后,选择尺寸1:1,提交生成。


然后逐一将其他画面提示词,提交生成。


然后在单个提示词生成的画面中,选一个满意的,点击生成视频。


当然提示词这块,依然是Deepseek生成的AI画面分镜提示词。


如果单次生成效果,并不是你想要的,那么就可以多抽卡几次,知道满意为止,进而下载。


(3)剪映进行成片剪辑
打开剪映,把刚才生成的视频,文案,识别字幕配音、配乐BGM等一系列操作下来,完整的视频就生成好啦!剪辑这步就不过多赘述。


AI+育儿赛道,属于近2年互联网短视频平台上一直呈现猛增长的趋势,爆款文案,用AI生成新的内容形式,依然反复爆!


本期的AI信息差分享,就到这啦!4月圈子也会针对图书赛道开展一期特训,感兴趣的小伙伴欢迎来交流。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降、链路追踪、统一配置中心等企业中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升,推动了这一领域的持续创新。
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