【AIGC】一条视频 144 万点赞,AI 萌宠时尚走秀,视频素材直接下载去养号做号

文摘   科技   2024-09-19 08:00   浙江  

不少朋友应该在抖音、快手等平台刷到过下面这种的视频吧?

AI 萌宠时尚走秀

细看一下数据,可以发现这种内容的流量还是非常不错的,比如上图第一条:21 万点赞,3.5 万评论,1.7 万收藏,18.4 万转发。这不是孤例,后面几条相似内容的点赞、评论、收藏、转发数也是动辄过十万。

还有下面这条内容,数据更猛:144.1 万点赞,12 万评论,9.4 万收藏,87.8 万转发

AI 萌宠爆款

这种内容结合了 AI 技术和艺术,为观众带来了新鲜感,从而为内容创作者迅速带来了流量和粉丝。

如果你也有用这种内容去做号、养号、获取流量、赚钱的想法,但是又不是很懂如何使用 AI 来生成,那你可以看看这个工具:

1、直接下载内容使用

这里我们可以使用 AIGCHub App,它是一款 AI 图片和视频内容平台,上面直接提供了 AI 生成的一些图片和视频内容可供下载,这些内容可以直接发布到抖音、快手、小红书等平台来做号养号。

AIGCHub App

这样有什么好处呢?

  • 爆款概率高。AIGCHub 上提供的内容一般会同步目前在各平台上流量较好的内容,使用这样的内容去养号可以提高爆款的概率。
  • 时间成本低。AIGCHub 上的内容直接下载即可使用,不用花时间去研究内容是怎么制作的,时间成本大大降低。
  • 快速试错。由于时间成本低,内容覆盖范围广,使得我们可以快速尝试不同的内容类型,哪种能跑出流量,就持续更新对应的内容,甚至这时候再去学习对应内容的生产方式来维持后续的更新也为时不晚。
  • 批量养号。基于 AIGCHub 的内容可以实现批量养号,放大你的收益。

目前要下载这款 App 需要使用国外地区的 Apple 账号。将下面链接复制到浏览器打开即可:

https://itunes.apple.com/app/id6503489047

如果你下载过程出现任何问题,可以加我微信联系帮忙解决。

联系我解决问题

2、自己生成萌宠走秀内容的流程

2.1、用 AI 工具生成提示词

这里可以使用的 AI 大模型来完成,比如 ChatGPT、文心一言、通义千问等等。这里我们使用豆包 App 来做这一步。

  • 启动豆包 APP,通过搜索功能查找文生图提示词
  • 简要描述胖橘走秀的场景,软件将智能生成更精确的提示词。

这一步骤至关重要,能有效减少创作过程中的摸索,提高效率。

生成提示词

2.2、用 AI 绘图工具生成图片

这里可以使用 Midjourney、Stable Diffusion 等 AI 绘图大模型来完成。我们这里使用即梦 AI App 来做这一步。

  • 启动即梦 AI APP,进入想象标签页,并将之前创建的提示词粘贴进去。
  • 在输入框中,选择默认的即梦通用模型 v 2.0,并设置图像比例为 9:16
  • 点击小星星图标,开始生成图像。
  • 生成后的图像点击 HD 按钮高清保存到相册。
生成图片

2.3、随机更换装扮

我们可以更换萌宠的装扮来获得不一样的素材。

  • 重新启动豆包 APP,文生图提示词对话框输入换一套衣服,软件会根据上下文语境生成新的提示词,这种模式类似抽卡,新装扮是随机的。
  • 重新启动即梦 AI APP,将新生成好的提示词粘贴进去。
  • 点击小星星图标,开始生成图像。
随机更换装扮

2.4、指定装扮风格

当然,我们也可以略加修改上述流程来指定装扮风格。

  • 重新启动豆包 APP,文生图提示词对话框输入换一套衣服,文艺风格,指定文艺范,软件会根据上下文语境直接生成新的提示词。
  • 重新启动即梦 AI APP,将生成好的提示词粘贴进去。
  • 点击小星星图标,开始生成图像。
指定文艺装扮风格

下面是指定圣诞风格的示例:

指定圣诞装扮风格

2.5、用图片生成视频

接下来我们可以用上面生成的图片来继续生成视频。这里可以使用 LUMA、Runway 等工具来完成。我们这里使用可灵 AI 来做这一步。

  • 启动快影 APP,进入 AI 创作模块。
  • 在 AI 创作界面,选择 AI 生视频功能
  • 选取上一步骤的高清效果图,输入 T 台走秀,向前走 作为提示词。
  • 选择高性能模式(需要精细动作时可以选择高表现模式),设置视频时长为 5 秒。
  • 点击生成按钮。
图片生成视频

完成这些步骤后,我们的主要素材就生成好了,接下来可以剪辑一下视频,增加一下背景音乐,就可以完成了。下面是我们做的一个示例:


如果上面的教程对你有帮助,不妨关注一下我们跟进后续的内容:

如果你想快速上手学习 AI 绘画相关的技术,欢迎购买《零基础玩转 Stable Diffusion》这本书:

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