分享自己的一个导演心得

Unity Timeline新手避坑指南:从导演思维到动态绑定实战 在游戏开发中,序列化动画与事件管理是构建沉浸式体验的核心技术。其原理是通过时间轴工具将离散的动画、音频、特效等元素组织成有序的叙事流,实现复杂场景的编排。这一技术的价值在于提升开发效率,实现非线性的内容创作,并支持动态交互。在应用场景上,广泛用于过场动画、剧情演出、技能连招等需要精确时序控制的环节。本文聚焦Unity Timeline这一具体实现,针对新手常见的三大痛点:混淆时间轴剪辑的缩放与固定模式,导致动画节奏失控;忽视Asset与Instance的差异,造成运行时绑定失效;以及Timeline与游戏状 阅读详情

      人生第一次当导演,真的是非常激动又担忧呐~自己深深地呼一口气,还好年会前一切都准备完好了!
      这次小小的导演经验,说起来也是很突然。年会前一周,项目经理提了个请求,问我可不可以拍个部门或公司的视频。我当时很惊讶,没想到该来的还是要来。我心里想的是,自己随便拍拍还行,拍公司就比较难入手了。一是没有拍摄经验,二是不知如何拍起。万事都得尝试才知道,我咬咬牙答应了。接下这个任务,我感觉就是给自己找坑跳。虽然说自己喜欢拍摄,但是这类的题材还真的没有尝试过呢!我自己给自己的评分都不及格,更何况要在年会上拿出这个节目。没办法,答应了就必须完成。刚开始的拍摄思路大致是搞笑的程序员小故事,拼接几个小故事起来就组成一个完整的视频。名字都想好了,叫《程序员日常》。我问了经理,他说主题叫什么,我犹豫了一下,感觉自己也答不出来。这个拍摄思路有些乱,感觉是临时凑时间用的,没有想对公司的表达或部门对公司的表达之意。年会应该是回顾过去,展望未来的。这类视频是搞笑风格的,还不如直接上台表演的好,拍成视频是有些勉强了。没办法,这个方案不行,只好再另寻它路了。接下任务后,一整天都在设想中。时间不多,只有一周了。我需要赶快想好拍摄题材,确认拍摄时间,然后进行剪辑工作。没有点子,只好在视频APP上搜了一些关键字,找了几个办公司搞笑类的视频。找了一下,发现一个视频题材还不错,也挺有创意的,于是借鉴一下,录了个视频。虽然视频我认为不错,但是也是要先征集同事们的建议。首先发给经理看,他说挺好的。哈哈,经理一确认,我就发到了同事群里。同事们表示还行,题材就这么确定了。现在缺少的是剧本和设备,花了小半天的时间,写出了一个文档,主要是把人物角色分配和剧情梳理在一起。公司用的outlook,所以用邮件带附件的形式发了这个文档出去。
在这里插入图片描述
由于缺乏经验,没想到要组织大家在一起开会讨论一下。是我太疏忽了,大家看文档不一定会太理解。开一个会确定一下角色是好的,也让大家了解下拍摄过程。开完会后,决定下班先排练一遍。视频道具,是不能少的。没有道具,整个视频就缺少了灵魂。我自己用文档制作了一些文字,用了特大号的字体,然后彩墨打印出来。其他不能打印的道具,只好在别的部门借来。一切准备完毕,就差开拍了。下班后,用手机录制了一遍。手机自带防抖功能,视频抖动的幅度不是很大,增稳效果妥妥的。回家后,把拍摄的视频准备导入电脑,发现软件不支持这个格式。转换格式,画质必定会压缩掉。在电脑上看视频,清晰度也不够。没办法,只好把家里的微单相机给带公司去拍摄了。相机很清晰,就是不能防抖。手持相机,总是不够稳定,防抖效果很差劲。公司有经费可以报销,可以买个稳定器加持。经费不多,最多可以报销100多。没办法,左看右看,买了个稳定器。稳定器不太好,手持走路还行,但是抬起来拍就很不稳定了。主要是看手,固定住手臂,增稳效果应该好一些。稳定器没到货,用相机下班前拍了一遍,拍摄效果不如意,主要是抖动太大,看得感觉眼睛都晃了。回家修了一下,配了个背景音乐,感觉有一点感觉了。稳定器到后,开始正式的拍摄,今天需要把该拍的都拍完。准备了一下,下午先拍固定人像的部分,下班再拍视频中人物走动的部分。固定人像后期制作比较难,我自己也对自己没啥把握可以制作出一模一样的出来。没办法,先拍好素材再说,回家再慢慢想。拍了一个下午,也指导了一个下午,头晕眼花,很想睡觉。第一次觉得当导演这么累,真的非常辛苦。一遍过不来了,还得来第二遍,反正要拍到满意为止。搞定固定镜头的部分,晚上开始拍摄走动的部分。前前后后拍了差不多4,5次,也拖了同事们下班的一些时间,自己感觉非常过意不去了。我感觉拍不好得再重新拍,不然总感觉心里过不去这个坎。开拍时,同事们也挺支持我的,热情的称呼我为唐导,说一切遵循唐导的安排。唐导听着怪奇怪的,不过我喜欢,O(∩_∩)O哈哈~ 视频拍摄完成,同事们也终于松一口气了,不用再听从我的指挥,哈哈。拍摄完成,剩下的就是剪辑了。没有啥剪辑思路,先搜搜剪辑教程看看吧。剪辑软件有一款用过,也学习过一阵子。后来没拍摄视频了,很久没动过了。这次重新拾起,也花了一番功夫重新认识它。视频教程看过了,真正动手的时间到了。先把视频都导入到电脑中,电脑没多少内存,删除东西都花了一部分时间。剪辑时间只有5天,只有下班后回来剪。周末的一天做好了片尾,弄了滚动字幕花絮那些。周一到周四都是在剪辑开头和全部的视频了。剪视频也是个累活,费的是手指和脑袋。电脑性能还要好,不然随时会卡机啊!这是最令人气愤的了,本来三个小时就弄的视频,足足要多花2个小时。视频特效转场不太懂,网上又急补了一些教程,才慢慢弄懂了。之前对这个软件不太熟练,剪了这个视频,真的熟练了很多啊!不得不说,最好的学习就是练习。整个视频大部分都是特效,硬着头皮也要弄完,不懂的只能百度。期间有问过一个大神,但是人家都没理我,唉~经过四个通宵作战,终于把成品弄出来了。导视频出了很多问题,不是电脑卡死,就是视频文件没处理好。导视频考验的真的是耐心,400M的视频,足足要花3个小时来导出。低分辨率的除外,小视频就非常好导出。之前不知道有渲染这个功能,加了特效转场或音乐的视频在实时播放时会非常非常卡,几乎不怎么动。按Enter键进行渲染后再播放,就一点也不卡了。但是一经修改,还是要再重新渲染,不然也非常的慢!有一次,是在晚上导视频,想好白天是可以导完的。但是起来一看,只有临时文件存在,根本打不开视频。说好给HR小助理的,不得不推迟一天。还有一次,导出的视频文件损坏了,只能播一半,另一半播着就卡死了。真的是汗颜啊,怎么啥问题问题都出来,关键时候非得掉链子!星期四不睡觉也要导出来,星期五就开年会了。这么多人的心血,我可不能交不成东西来啊!功夫不负有心人,终于导出来了,星期五完美交货!折腾了一周,感觉自己严重缺乏睡眠,精神状态不太好。但是看着自己的作品,还有年会上所有同事们的鼓掌认可,感觉一切辛苦都值了!
      通过这次视频的制作,我发现自己对拍视频又产生了很大的兴趣。未来还需继续努力,发挥自己最大的优势,加油!

AI时代文字工作者生存指南:策展人、校验官与导演的三重角色转型 在生成式AI深度渗透内容生产流程的今天,‘写作’正从线性创作行为升维为系统性内容决策工程。其底层逻辑是:AI接管可标准化的文本生成,而人类必须聚焦于更高阶的认知任务——精准定义用户意图、识别隐性风险、协调多模态触点。这一转变使‘Prompt工程能力’和‘VERIFIER七维校验法’成为新核心技能,尤其在电商文案、技术文档、教育科普等强场景依赖型领域,专业价值不再体现于字数产出,而在于对情绪安全、逻辑闭环、界面适配与价值对齐的实时判断。本文即基于17个真实项目沉淀,详解文字工作者如何完成从‘写手’到‘策展人+ 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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想要用AI技术一键创作专业级视频内容吗?ViMax智能代理视频生成框架正是你需要的终极解决方案!这个开源项目将导演、编剧、制片人和视频生成器等多个角色整合为一体,让普通人也能轻松制作高质量AI视频。无论你是内容创作者、营销人员还是技术爱好者,ViMax都能帮你将创意快速转化为视觉作品。在本文中,我将带你全面了解这个强大的AI视频生成工具,掌握从安装配置到实战应用的全套技巧。 ## 🎯 项目亮点

gitblog_00532的博客 465

Radarr私人笔记功能:为电影添加个人观影心得

Radarr作为一款电影收藏管理工具,除了提供电影的自动下载、分类和质量升级等核心功能外,还隐藏着一个提升观影体验的实用特性——私人笔记功能。这个功能允许用户为每部电影添加个人观影心得、影评或相关备注,让电影收藏不仅是文件的集合,更成为个人观影记忆的宝库。 ## 功能概述与使用场景 私人笔记功能可以让你在Radarr的电影详情页面中记录各种信息,例如: - 观影时的个人感受和评价 - 值得注意...

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一个好的导演拍不了一场好戏--"校园路-访谈戴谢宁"总结(2005.5)

每次看到这篇文章,我想,我的研究生生涯也值了。能做一件日后值得回忆值得一提的事情,会补偿我失去的很多很多。发信人: zjblue (c2k3.robot.net.wsad.不路), 信区: MsClub标 题: "校园路-访谈戴谢宁"活动总结发信站: 华南木棉BBS (Thu May 12 22:52:49 2005), 转信 ...

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mysql实践周心得_实践周心得体会

实践周心得体会实践周心得体会(一)这次的人任务是拍片,分别要求是一个新闻片一个专题片。我们组只有5个人,分别是,高X 冯XX 陈XX 金X 和我,可以说人尽其用。我们很早就讨论策划方案,并在网上启动了多人聊天,方便组员在网上交流讨论。由于我们不想于其他组的方案冲撞,所以否定了一些正好在实践周但是会有过多人的涉及的主题,比如:双选会。而后,大家探讨出有关“考研热”“经济危机”“文化遗留传统”“准黄色...

weixin_31582099的博客 472
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