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9月24日周四
  1. @AYi_AInotes45

    Pexo 主打"聊天即出片":用户只需描述想法、丢一个网址或素材,它自动定创意方向、为每个镜头挑选合适模型,并包办剪辑、配音、字幕、配乐与转场,直接交付可发布的完整视频。官方称不设时长上限,几分钟到十分钟以上都能在同一对话里续做,且会记住品牌语气与偏好风格。

    原始视频预览图;未保存可播放视频URL
    引用@AYi_AInotes@AYi_AInotes

    做 X 内容、做增长、想拿创作者收益的兄弟们,我干了件可能帮大家赚钱且少走半年弯路的事: 我决定把自用的这套 X Growth OS 增长操作系统开源给大家,回馈大家一直以来的关注和支持! 说实话,x是目前最值得投入的平台,我半年多副业都在x挣了有40多万,甚至说个暴论,要把x当做一家自己的公司去经营,X Growth OS 是一套纯本机优先、不可变草稿、每一步都在本地留下证据账本的独立系统。 为了把这套系统的逻辑彻底讲透,我顺手用最近大热的视频创作Pexo,全程纯聊天,从零到一捏了一条 45 秒完整的商业白板解说视频: 0 剪辑轨道、全程自然语言对齐,画面哪里不对直接在屏幕上画个红圈局部重绘,出来就是一条带配音、字幕和包装的可用成片! 我觉得对于做产品、搞运营、做知识科普的兄弟们, AI 视频圈真正能干活的生产力工具今天真的落地了, 绝逼是今年把商业视频门槛干得最碎的一次,没有之一! 你敲一句大白话: → 它在后台拉模型规划分镜、画线稿,自己去挑该用 Kling 还是海螺,把多轨剪辑和音画包装全包了; → 出来的不是一段需要你再导进剪辑软件缝合的 5 秒素材碎片,而是一条带配音、单行字幕、直接能发的 45 秒完整解说片; → 画面哪里不对,哪怕一个图标画错,不用切回剪辑软件,暂停视频在画面上画个圈批注,改字像在飞书文档里批注一样,鼠标画个圈打个点,它局部重绘,提示词不用删,更不用从头重抽! → 交付出来就是一条自带单行字幕、旁白、配乐和手绘动作的完整 45 秒商业成片! 我刚才拿自己刚做完的「X Growth OS 本机增长系统」45 秒产品白板视频做了一场全流程实测,咱们看下方视频: 我给它的第一道指令很简单:“把发推像拆炸弹的痛点,用真实人手拿着黑色马克笔在白纸上画出来,琥珀色代表决策,青绿色代表回执,先跑前 7 秒试片。” 指令一敲,它在后台直接开始拆解分镜, 很多人做视频第一步就踩坑: 迷信一句话直接生成大片,结果模型自由发散,出来的东西根本没法看。 Pexo 第一版试片给我弹了个花里胡哨的暗色 3D 风格, 我直接在对话框里回了一句:“风格太重,只要极简手绘线稿。”两秒钟后,白底黑线、真实人手画出散乱碎片的质感稳稳咬合住!把不确定性掐死在第 0 秒,整条片子的基调就不会跑偏。 确认完试片,后面 5 段顺着讲:划掉虚荣曝光、画出增长链路、画出不可变草稿与回执。 在同一个对话框里持续往下聊,它打破了传统 AI 视频 5 秒单次成片的硬顶,自己负责把段落拼合完整,并自动匹配语速节奏与转场,出来就是一条结构完整的长片,完全不用导出素材再进剪辑软件自己对音画。 最绝的是画面上的 Mark to Fix 批注修改,这绝对是全篇最聪明的一步: 做过视频的都懂以前有多崩溃, 憋脚本在 Notion,生成图在 Midjourney, 跑动效在 Kling 或 Hailuo, 最后还要扔进剪映拉几十条音轨与字幕轴,耗掉大半天拼出来的片子还是浓浓的拼接塑料感。 更搞人心态的是,一旦发现第 15 秒有个图标错了,整段提示词就得推倒重抽! 而在 Pexo 这里,就像在飞书文档里画圈批注一样: 直接在成片画面上框选打点,敲一句话告诉它把这里的按键改成青绿色回执,它结合对话上下文直接把那两秒局部修好,完全不需要切回剪辑软件切轨道。 前面定好的白纸黑线风格与冷色调标记,在生成后续因果图和数据看板时被它全部记住,不需要每开一次新对话就重新教一遍模型做人。 但先把丑话说在前头,这东西是搞生产力的兵器,绝不是拍大片的玩具, 如果你想拿它生成赛博朋克电影、漫威特效、或者搞短剧带货擦边,赶紧绕道,它压根就不是干这个的。 而且它绝不是闭眼不管的无脑生成器,你的输入 Brief 事实边界越糊,它画出来的逻辑就越扯。 你自己的业务逻辑和审美,依然是最后的总指挥。 它省的其实已经不是那几秒生成时间,是把以前找外包花两三千、在多轨剪辑软件里搬砖两天的折磨,彻底压缩成几轮确定性的对话。 做知识科普、产品说明、业务流程或者商业汇报的朋友,真的可以把工作流彻底更新一下了。 说穿了:视频模型在大脑里算得多快不重要,但能让你在画面上画圈改稿的双手,才真正决定一条视频能不能发出来。 大家平时做视频最烦哪个环节呢?我自己的感受是,在剪辑软件里给几十个散碎片段对音频字幕轴,简直是对耐心的折磨hh。

  2. SiliconFlow36

    并非每次模型调用都需要一个答案。有时,它只需要一个决策。 👏 欢迎 Kev-4B 加入 SiliconFlow。 Kev-4B 是 Jev 的开源社区版,基于 Qwen3.5-4B 构建,用于结构化决策。 路由。排序。批准。升级——无需再生成一段回复。 无需部署或适配。一个 SiliconFlow API key,Kev 就能接入你的工作流。 特别感谢 @jaredpalmer 开源 Kev。❤️ 在 SiliconFlow 上试试 Kev-4B。⚡️

9月23日周三
  1. @fofrAI66

    Gemini 3.8 Flash TTS 发布,作者用 Singing 风格演示其能自行推算出旋律,演唱了一段生日歌。据其引用的官方介绍,Gemini 3.8 Flash 与 Flash-Lite TTS 提供 2000+ 生产可用音色、声音复刻和 100 种语言支持,并在 Hume AI 语音基准上排名第一。

    原始视频预览图;未保存可播放视频URL
    引用@OfficialLoganK@OfficialLoganK

    Introducing Gemini 3.8 Flash and Flash-Lite TTS, our new SOTA text to speech model with: - a new voice design experience - 2,000+ production ready voices - voice replication - support for 100 languages - voice remixing (soon) - #1 spot on Hume AI's voice benchmarks and more!!

    推荐理由:作者的 Singing 风格实测展示可作为判断该 TTS 旋律生成表现的直观参考。

  2. @fofrAI58

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型,前者可设计带不同口音和特征的音色,后者面向效率与规模化,可选用自建风格或官方音色库。作者 @fofrAI 用一段描述 1930 年代中大西洋新闻片解说员的提示词演示了音色设计,并附上演示链接。

    原始视频预览图;未保存可播放视频URL
    引用@GoogleDeepMind@GoogleDeepMind

    Create and deploy custom audio with our new text-to-speech models: 🔵 Gemini 3.8 Flash TTS: Design unique voices with distinct accents and characteristics. 🔵 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS: Built for efficiency and scale, choose from your created styles or our expansive production-ready library.