Ae人物落版短视频

最新推荐文章于 2025-10-20 22:46:55 发布
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本教程详细介绍了使用After Effects（Ae）进行人物落版短视频制作的步骤，包括抠像、调整色彩饱和度、应用效果如线性擦除、添加发光效果以及调整画面最终效果等关键环节。

Ae人物落版短视频：1、在想要抠像的视频处切开，然后右键-时间-冻结帧，描边，对位置、缩放、旋转K帧，2、抠像图层独奏，蒙版视频，晕开背景亮度遮罩，3、背景-效果-颜色校正-色彩饱和度，4、毛笔-变暗，效果-过度-线性擦除，5、调整图层-风格化-发光，6、冲屏-缩放、位置、不透明度。

在这里插入图片描述

AI驱动短视频制作：掌握流量密码的新范式与实践挑战
专注信创数据库与云计算领域实践分享，深耕腾讯TDSQL、华为高斯DB等国产数据库，及华为云、腾讯云等云服务应用，记录技术探索与落地经验，与同行交流共进。
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摘要：AI技术正在颠覆传统短视频制作模式，将制作周期从"周级"压缩至"小时级"。通过"提示词+反馈"的交互方式，AI可快速生成包含图像、动态、音乐的完整视频。主流工具如Sora、文心一言等各具特色，但仍面临物理逻辑错误、同质化、版权风险等挑战。AI虽提升效率，但创意仍是流量核心，建议从业者从简单场景入手，掌握提示词技巧，在AI赋能下保持创意优势。
影视级跨平台视频制作技术的落地实践
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LiveVideoStackCon 2022音视频技术大会上海站邀请到了视杏科技的李志强老师，为我们分享影视级跨平台视频制作技术的落地实践。
基于 ComfyUI + Wan2.2 animate实现 AI 视频人物换衣：完整工作流解析与资源整合（附一键包）
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【AI视频换衣工作流教程】本文介绍基于ComfyUI+WanVideoAnimateEmbeds模型的视频换衣解决方案，支持上衣/裤子/裙子等多种服装替换。关键步骤包括：1）使用SegformerB2ClothesUltra模型生成精准动态遮罩；2）通过WanVideoAnimateEmbeds节点注入衣物纹理特征；3）采用WanVideoSampler保证时序一致性。作者提供了一键整合包（含预装模型和配置文件）及仙宫云预装环境，支持快速部署。当前方案在单人视频中效果良好，但对多人场景和极端动作仍存在局限。
AE 自动曝光系统原理与核心算法框架
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
07-01 1779
自动曝光（Auto Exposure, AE）系统是图像处理链路中最基础也是最重要的核心模块之一，其目标是使相机在不同场景和光照条件下自动调节曝光参数（如快门、ISO、增益等），以获得视觉上最合适亮度的图像。 本篇文章将围绕 AE 系统的整体原理展开，系统拆解行业主流的 AE 算法框架、曝光估计模型、测光区域定义策略以及曝光参数的闭环控制机制。同时结合 Android HAL3 架构下 AE 模块的典型实现路径，深入探讨 AE 的平台差异与调优策略，为影像系统研发人员提供可落地的实战分析。
【七.三维视觉与视频分析】【4.视频目标分割：STM/CFBI】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
03-17 237
想让你的视频剪辑水平从拼夕夕升级到苹果发布会？STM是记忆大师：适合长视频连续追踪（vlog人物跟拍）CFBI是闪电侠：需要实时处理的场景选它（直播换背景）边缘优化是灵魂：再好的模型也要会PS式后处理下次看到李佳琦直播间的动态试妆特效，别光顾着剁手——那背后可能是价值几个亿的VOS算法在燃烧算力。毕竟在这个视频为王的时代，谁能精准控制每一帧的像素，谁就掌握了流量密码。
训练成本暴降99%，35秒出1分钟高清视频！英伟达MIT等引爆视频AI革命
oubin1991的博客
10-18 964
刚把文案输入系统，冲了杯咖啡回来，1分钟的海边日落视频已经生成好了——画面里海浪的纹理、云层的流动，连阳光折射在水面的光斑都和真的一样。”短视频博主林夏盯着电脑屏幕上的成品，难掩兴奋。就在半年前，她为制作一条15秒的产品宣传视频，光是后期渲染就花了3个小时，外包成本更是高达2000元。这戏剧性的变化，源于2025年视频AI领域的一场“技术海啸”。
AI能让视频更智能吗？
喜欢打酱油的老鸟
07-29 2657
2016年，AlphaGo打败世界围棋冠军李世石，将强化学习送上了新的研究高潮，同时也推动着人工智能（Artificial Intelligence, AI）进入新的发展阶段——不少人也因此称2016年为人工智能元年。 同样在2016年，短视频行业兴起，抖音快手巨头领跑，各大厂商积极布局，硬生生将我们送入一个全民视频的时代。 如今四年过去了，两个行业在经过了各自的火爆、泡沫、与沉淀之后，进入了新的发展时期。无论是人工智能，抑或是长短视频，不少人称这两个行业均已进入了各自的下半场。 图 人工智能..
短视频特效“耍花招”：线上投篮、摆摊，让画中人摇摆，浅谈腾讯微视的AR基建...
优快云人工智能头条
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出品 | AI科技大本营魔性的背景音乐、酷炫的AR特效、多元的内容题材，让大众欲罢不能的短视频App正在成为内容生产和传播主要渠道之一。而短视频平台为了抢夺用户，正在通过各种方式提升用户...
超视频化到来，你能看见什么？
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当人类优渥于一种状态，总有想象力冲破平衡。 1905 年，爱因斯坦否定了绝对时空，引发物理世界三大革命。杨振宁曾说过，“爱因斯坦没有错失重点，是因为他对时空有着更自由的眼光。而要有自由的眼光，必须能够同时近观和远观同一课题。” 2021，阿里云视频云全景创新峰会，努力尝试站在近景和远景之处，全景观察这个时代的超视频化课题。 这是个怎样的时代？ 这是超视频化时代。 视频让流淌的文字和图像演化成时代语言，视频把情绪、立场、眼界、思维立体化封装。视频在时间域和空间域，不断地破维和延伸。 视频化是一场博物学，包罗
AI智能体 | 使用Coze制作单词滑入大脑视频，两个月狂揽16.6万粉丝，92.3万点赞！（附保姆级教程）
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本文介绍了一种利用AI工具"扣子"批量制作英语单词谐音梗短视频的高效方法。该方案通过智能工作流实现单词自动拆分、谐音梗生成、语音合成和视频剪辑全流程，2分钟即可完成一条魔性记忆视频的制作。教程详细展示了从单词输入、素材生成到剪映合成的完整步骤，包括音频处理、动画效果添加等关键技术环节，并提供了剪映小助手的配置指南。这种创新方法将传统枯燥的单词记忆转变为趣味内容，已成功打造出单月涨粉16.6万的爆款账号。
计算机视觉五大核心研究任务全解：分类识别、检测分割、人体分析、三维视觉、视频分析
2401_85325519的博客
07-22 2172
计算机视觉不仅是一门研究如何使机器理解和解释视觉世界的科学，更是一种追求让机器拥有与人类相近视觉处理能力的技术。它通过分析数字图像和视频，使得机器能够识别、追踪和理解现实世界中的对象和场景。此外，计算机视觉还包括图像恢复、三维重构等深入的研究方向。图像分类与识别作为计算机视觉的基石，其技术演进完美地反映了整个领域的快速进展。从手工设计的特征到复杂的深度学习模型，该领域不仅展示了计算机视觉的强大能力，还为未来的创新和发展奠定了坚实的基础。
AIGC与人类创造力的协同效应
AI天才研究院
02-03 766
文章关键词 AIGC（自适应智能生成内容） 人类创造力 协同效应 数字化转型 创意工作 技术与应用 未来展望 摘要 本文将深入探讨AIGC（自适应智能生成内容）与人类创造力
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
AE 2019中文版视频教程精选案例解析
资源摘要信息: "AE 2019中文版基础入门视频教程" 是一份针对初学者设计的视频教程，旨在教授Adobe After Effects (AE) 2019的使用。这份教程包含60课时，详细介绍了AE的基础操作，覆盖了多个方面的内容，以帮助学习...
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