近期可灵官网发布WEB网页端版本的AI视频工具界面。
我先看下它全功能开放状态下是什么样子的。
扩展了文生视频图生视频生成模式，分为高性能和高表现。其中高表现模式是限制使用的，每日最多3次使用额度。
整个使用界面基本上和移动手机端差不多，增加了额外的一些设置，如运镜和不希望出现的内容（负面提示词），图生视频增加了收尾帧的添加。
对于之前人物视频中的最大问题，这次开放了入口可以通过负面提示词来矫正。
我们使用之前模特走秀提示词来进行文生视频。预计生成时间2-5分钟。
图生视频增加了收尾帧的添加。（文生视频中没有这项功能，移动手机端也还没有扩展这项功能）
我们下来看下文生视频的效果。虽然特别定义了负面提示词，但是脸部扭曲变形的想象依然存在。及时使用了可灵AI+的“高表现”-画面质量更佳这个模式。首帧效果图（视频在下面）：
文生图这边我们上传一张之前商拍AI模特图来生成动态视频。
视频生成预计需要2-5分钟时长。
两个视频合并后的效果可以一起看下。
相较之前高性能模式下生成的视频有手部摆动穿越衣服，走动处没有阴影等问题已改良了很多了，还是相当强大的。画质上也有不同程度的改善。但是有个问题是背景部分的人物有些恍惚。
小伙伴们如果对AI生成视频的技巧，Prompt提示词，相关实操教程资料和相应的提示词生成工具感兴趣的都可以私信路上侠客，谢谢支持！
补充知识：
1. AI图片风格化概述
AI图片风格化技术是一种利用人工智能算法对图像进行处理，以赋予图像特定的艺术效果或风格的技术。这项技术在艺术创作、设计和娱乐等领域中具有重要意义。
2. 基于神经网络的图片风格化算法
风格迁移算法
风格迁移是一种将一个图像的内容与另一个图像的风格相结合的方法。这种算法通常使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的内容特征和风格特征，然后通过优化算法将它们重新组合。
3. 风格转换算法
风格转换是一种将一个图像的风格转换为另一个指定风格的方法。一种常见的方法是使用生成对抗网络（GAN）来训练一个生成器网络，使其能够将输入图像的风格转换为目标风格的图像。
4. 实现步骤及案例演示
数据收集与预处理：收集具有不同风格或样式的图像数据集，并对图像进行预处理，如裁剪、缩放和归一化。
神经网络模型设计：根据所选的算法，设计合适的神经网络结构。可以使用预训练的模型作为基础，如VGGNet或ResNet。
训练与优化：使用收集的数据集对神经网络进行训练。通过梯度下降等优化算法来更新网络参数，以使其能够更好地学习图像的风格特征。
图像风格化效果展示：使用训练好的神经网络模型对输入图像进行风格化处理。
5. 应用实例
腾讯AI工具PhotoMaker
腾讯最新推出的AI照片生成工具PhotoMaker利用强化学习技术，只需上传照片就可以生成多种风格的个人照片，无需进行额外的LoRA训练。用户可以迅速进行定制。应用的功能包括二次元风格、文艺复兴时期的绘画风格等。
6. GoogleAI的StyleAligned方法
GoogleAI的其中一个团队找到了对齐生成图像风格的方法，这一解法被称为StyleAligned。它通过在生成的图像之间共享注意力层来实现风格的一致性。这种方法采用U-Net架构，包括卷积层和转换器注意块。这些关注机制允许深度图像特征通过自关注层相互关注，并通过交叉关注层嵌入上下文文本。
结论
AI图片风格化技术的发展为图像处理带来了新的可能性。未来随着AI技术的进一步发展，我们可以期待图片的风格化效果将更加丰富和个性化。
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