AI餐饮短视频创意脚本与视觉风格生成系统

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    我需要开发一个AI餐饮短视频创意生成系统,帮助短视频创作者快速生成有吸引力的餐饮内容创意和视觉风格方案。
    
    系统交互细节:
    1. 输入阶段:用户输入餐饮品类(如火锅、烘焙等)、目标受众特征和视频主题关键词
    2. 创意生成:系统使用LLM文本生成能力,自动生成3-5个短视频创意脚本,包含剧情梗概和台词建议
    3. 风格匹配:根据脚本内容,文生图功能自动生成对应的视觉风格参考图,展示适合的色调、构图和氛围
    4. 音乐建议:基于内容调性,系统推荐匹配的背景音乐类型和节奏
    5. 输出整合:系统将所有创意方案整合为可编辑的文档,包含脚本、视觉参考和音乐建议
    
    注意事项:提供创意评分功能,让用户可以快速筛选最符合需求的方案,并支持一键导出到剪辑软件。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

作为一个短视频创作者,我经常为餐饮类内容的创意枯竭而头疼。最近尝试开发了一个AI辅助的餐饮短视频创意生成系统,记录下整个开发过程和使用体验,希望能给同行一些参考。

系统核心功能设计

  1. 用户输入模块:系统首先需要收集用户的基本需求,包括餐饮品类(如火锅、烘焙等)、目标受众特征(年龄、性别、消费习惯等)和视频主题关键词(如"家庭聚餐"、"情人节特辑")。这些信息将作为AI生成的基础。

  2. 创意脚本生成:利用大语言模型的文本生成能力,系统可以自动产出3-5个创意脚本选项。每个脚本包含完整的剧情梗概、分镜描述和台词建议。为了确保质量,我设置了创意评分机制,基于新颖性、传播性和与目标受众的匹配度三个维度进行自动评分。

  3. 视觉风格匹配:这是最让我惊喜的部分。系统会根据生成的脚本内容,自动调用文生图功能,为每个创意方案生成对应的视觉参考图。这些参考图展示了适合的色调、构图和整体氛围,比如温馨的家庭晚餐会生成暖色调、柔和光感的参考图,而年轻化的快餐内容则会呈现更活泼鲜艳的风格。

  4. 音乐建议模块:背景音乐对短视频情绪传达至关重要。系统会分析脚本的情感基调,推荐匹配的音乐类型和节奏。比如浪漫的西餐内容会推荐舒缓的爵士乐,而热闹的火锅场景则可能配上动感的电子音乐。

  5. 输出整合功能:最后,系统将所有创意方案整合为结构化文档,包含完整的脚本、视觉参考和音乐建议,支持一键导出到剪辑软件,大大提升了后期制作的效率。

开发中的关键考量

  1. 创意多样性:确保AI生成的创意不重复且有足够差异性是个挑战。我通过设置不同的提示词模板和创意角度,让系统能产出风格迥异的方案。

  2. 视觉一致性:脚本内容和视觉风格的匹配需要精细调整。初期经常出现脚本描述和生成图片不符的情况,通过优化提示词和增加风格限定条件,这个问题得到了明显改善。

  3. 用户体验优化:为了让创作者能快速筛选方案,我加入了收藏夹功能和对比视图,可以并排查看不同创意的优劣。

使用体验与效果

实际使用中,这个系统极大地提升了我的创作效率。以往构思一个餐饮视频创意可能需要半天时间,现在几分钟就能获得多个高质量的备选方案。视觉参考图的自动生成特别实用,省去了大量找参考图的时间。

最近一期关于"夏日轻食"的视频,从创意生成到最终成片只用了2小时,发布后获得了比平时高出40%的互动量。系统推荐的薄荷绿主色调和轻快音乐确实很契合主题。

平台使用感受

整个项目是在InsCode(快马)平台上开发和测试的。这个平台最方便的是无需配置复杂环境,直接在线就能完成开发和调试。AI功能的集成也很顺畅,文生图和大语言模型的调用都只需简单几行代码。

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最让我意外的是部署流程的便捷性。系统完成后,一键就部署成了可用的Web应用,可以直接分享给团队其他成员测试使用。整个过程完全不需要操心服务器配置和域名解析这些技术细节,对内容创作者来说特别友好。

未来我打算继续优化这个系统,考虑增加用户反馈收集功能,让AI能根据视频的实际表现数据不断优化创意生成策略。同时也会尝试接入更多餐饮专业知识,让生成的建议更专业实用。

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    我需要开发一个AI餐饮短视频创意生成系统,帮助短视频创作者快速生成有吸引力的餐饮内容创意和视觉风格方案。
    
    系统交互细节:
    1. 输入阶段:用户输入餐饮品类(如火锅、烘焙等)、目标受众特征和视频主题关键词
    2. 创意生成:系统使用LLM文本生成能力,自动生成3-5个短视频创意脚本,包含剧情梗概和台词建议
    3. 风格匹配:根据脚本内容,文生图功能自动生成对应的视觉风格参考图,展示适合的色调、构图和氛围
    4. 音乐建议:基于内容调性,系统推荐匹配的背景音乐类型和节奏
    5. 输出整合:系统将所有创意方案整合为可编辑的文档,包含脚本、视觉参考和音乐建议
    
    注意事项:提供创意评分功能,让用户可以快速筛选最符合需求的方案,并支持一键导出到剪辑软件。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模优化调度策略。研究结合实际电力负荷电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率模型精度。
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