Veo 3.1 提示词编写指南：参考生视频与首尾帧控制
Replicate 介绍 Veo 3.1 的提示词编写方法，以及参考生视频、首尾帧生视频和增强图生视频功能。参考生视频最多接收三张图片并结合文本生成连贯场景，其余端点提供耗时低于 60 秒、价格约为标准版本一半的快速生成选项。
推荐理由：文章把镜头构图、焦段、风格和运动等提示词要素，与参考图、首尾帧及快速版本的使用场景对应起来，便于设计可控的视频生成流程。
全部AIGC创作动态
全部动态
今日 3 条Replicate · 模型与制作实践精选AI 评分8484
Replicate · 模型与制作实践精选AI 评分6868 Replicate 对多款图像编辑模型的对比评测：如何选择合适模型
Replicate 对多款图像编辑模型进行了对象移除、视角转换、背景编辑、文字编辑和风格迁移测试，并比较了价格与推理时间。
推荐理由：这份按对象移除、视角转换、背景编辑、文字编辑和风格迁移展开的对比，可为图像编辑模型的任务选型提供具体参照。
Replicate · 模型与制作实践精选AI 评分6060 如何用图像提示 Veo 3：Replicate 实测风格保持与文字动画
Replicate 发布 Veo 3 图像输入的使用技巧，实测显示模型能在动画中保持输入图的画风、滤镜和调色，并让文字在复杂背景中保持清晰可读。输入图始终作为视频首帧，可用提示词只动画局部元素、其余保持静止，也可先用 Ideogram 3.0 生成特定风格图再交给 Veo 3 做动作与运镜，从而把风格控制交给图像模型。
推荐理由：Replicate 实测了 Veo 3 图像输入在风格保持、文字动画和局部动画上的表现，可据此调整参考图加提示词的创作流程。
Replicate · 模型与制作实践精选AI 评分6262 Replicate 实测四款图像模型：单张参考图生成一致角色谁更强
Replicate 对比了截至 2025 年 7 月可用于单张参考图生成一致角色的四款模型：OpenAI gpt-image-1、Runway Gen-4 Image、Black Forest Labs FLUX.1 Kontext 和字节 SeedEdit 3，并补充了之后发布的 Ideogram Character 与 Gen-4 Image Turbo。
推荐理由：作者用同一参考图横向实测四款图像模型，给出角色一致性与风格化任务的选型建议和失败边界。
Replicate · 模型与制作实践精选AI 评分6060 Replicate 发布 Veo 3 提示词指南：如何写出最佳效果
Replicate 发布 Veo 3 提示词指南，建议在提示词中明确主体、场景、动作、风格、镜头运动、构图与氛围，并单独描述对白、环境音、音效和音乐。文中指出 Veo 3 对同一提示词多次生成结果高度相似，想探索不同效果应改用差异较大的提示词；保持角色描述逐字一致可提升跨场景视觉连续性。
推荐理由：Replicate 基于实测给出 Veo 3 的提示词结构、音频与角色一致性写法，可迁移到视频生成工作流。
Replicate · 模型与制作实践精选AI 评分7979 Google Veo 3 使用指南：从原生音频到镜头提示词
Replicate介绍 Google Veo 3 的视频生成能力，并分享一套涵盖镜头构图、焦段效果、风格和运镜的提示词方法。文章还展示了对话与口型同步、视频游戏世界等案例，并给出冰柱特写示例提示词。
推荐理由：文章整理了 Veo 3 的镜头构图、焦段、风格与运镜提示词，并结合对话、口型同步和游戏世界生成案例，便于复用其视频创作流程。
Replicate · 模型与制作实践精选AI 评分7777 Wan 2.1 如何制作风格化视频
Wan 2.1 支持从文本或图像生成视频，并可通过 LoRA 进行风格迁移。Replicate 提供了 480p 和 720p 的文本生视频模型，以及使用预制权重或自有图片训练风格 LoRA 的流程；自定义训练至少需要 25 张图片和一个 trigger_word。
推荐理由：材料展示了使用预制 LoRA 和自有图片训练风格 LoRA 的 Wan 2.1 视频工作流，包含可复用的输入与训练步骤。
Replicate · 模型与制作实践AI 评分5757 Replicate 汇总数字人、光剑效果与 LoRA 创作实践
Replicate 发布创作案例汇总，介绍 ShieldGemma 2、Hunyuan3D 2Mini、CSM-1B、Orpheus-3B、Luma 和 Kling v1.6 Pro 等模型与社区实验。
Replicate · 模型与制作实践精选AI 评分8080 Replicate 接入 Wan2.1，提供 API 生成 480p 和 720p 视频
Replicate 为 Wan2.1 提供可扩展云端 API，支持 480p/720p 文本生视频与图像生视频。14B 模型在 Replicate 上生成 5s 视频，480p 约需 39s、720p 约需 150s；另有面向消费级 GPU 的 1.3B 模型。文章还介绍了 guide_scale、shift 和 steps 等可调参数。
推荐理由：文章同时给出 Wan2.1 的文本生视频与图像生视频 API 入口、分辨率和参数设置，便于按实验速度与输出分辨率选择模型版本。
Replicate · 模型与制作实践精选AI 评分6969 WAN2.1 14b 文生视频模型参数扫描：guide scale 与 shift 如何影响画面
Replicate 对 Alibaba 的 WAN2.1 14b 文生视频模型进行参数扫描，测试 720p 输出中 guide scale 与 shift 对生成效果的影响。
推荐理由：这组参数扫描把 guide scale 与 shift 对 WAN2.1 14b 720p 视频输出的影响拆开，提供可复用的调参区间和观察依据。
Replicate · 模型与制作实践精选AI 评分8787 Replicate 支持微调开源视频模型 HunyuanVideo
Replicate 已将 Musubi Tuner 适配到平台，支持用户用自有视觉内容微调 HunyuanVideo 视频模型。文章提供从视频切片与字幕生成、LoRA 训练到浏览器或 API 调用的流程，默认训练通常需要约 5-10 分钟。
推荐理由：文章把视频微调拆成数据准备、训练和调用四步，并给出训练时长与参数调节建议，适合评估自定义视觉风格和运动效果的落地路径。
Replicate · 模型与制作实践AI 评分3838 如何用 Replicate playground 生成短视频
Replicate playground 提供一套生成 AI 短视频的工作流：先用 datacte/flux-aesthetic-anime 等图像模型生成起始图，再用 minimax/video-01-live 以首帧图加提示词生成视频，最后用 zsxkib/mmaudio 模型按提示词配音。
Replicate · 模型与制作实践精选AI 评分7878 Replicate 教你用合成训练数据改进 Flux 微调
Replicate 介绍了利用合成训练数据改进 Flux 微调模型的方法，涵盖从单张图片生成训练集、筛选模型优质输出再训练，以及组合多个 LoRA 扩展风格。文章还说明了通过 Replicate API 使用 `extra_lora` 和 `extra_lora_scale` 的方式，并建议在 0.9 到 1.1 的范围内调整 LoRA 权重。
推荐理由：文章将单图扩增、筛选微调模型优质输出和组合 LoRA 整理成可复用流程，适合改善 Flux 微调数据的多样性与风格范围。
Replicate · 模型与制作实践精选AI 评分7979 Replicate 教程：用 API 微调 FLUX.1
Replicate 发布教程，展示如何通过其 HTTP API 以编程方式微调 FLUX.1、发布模型并生成图像。教程覆盖训练图片准备、API token、模型创建、数据上传、训练状态检查，以及使用 trigger_word 调用微调模型。使用约20张图片和1000 steps时，训练通常约需20分钟、成本约为$1.85，训练运行在 Nvidia H100 上并按秒计费。
推荐理由：这篇教程把 FLUX.1 微调拆成可执行的 API 流程，涵盖训练数据、成本、版本发布和调用，适合复用到自定义图像模型工作流。
Replicate · 模型与制作实践精选AI 评分8282 Replicate 教程：如何用 FLUX.1 微调生成自己的肖像图像
Replicate 发布教程，介绍如何用少量个人照片在 Replicate 上微调 FLUX.1，生成包含本人形象的图像。教程建议至少准备10张不同角度、光线和场景的照片，设置独特触发词，并使用1000步训练。以约20张训练图为例，训练通常需要约20分钟、费用约为$1.85，完成后可通过网页或 API 生成图像。
推荐理由：教程给出个人照片微调、触发词设置和模型调用的完整步骤，并提供1000步训练约20分钟、约$1.85的成本参考，便于复用这套肖像生成流程。
Replicate · 模型与制作实践AI 评分4949 Replicate Intelligence #12：FLUX.1 工具、Deep-Live-Cam 与睡眠自博弈研究
Replicate 第 12 期周报聚焦 FLUX.1 图像生成工具、Deep-Live-Cam 换脸项目及睡眠中大脑自博弈研究。ReFlux 支持在无限画布上使用多个微调后的 FLUX.1 模型，Multi-LoRA Explorer 可在单张图像中组合多个 LoRA。Deep-Live-Cam 是开源项目，据称支持实时换脸，但作者在 MacBook Pro 上未达到满意帧率。
Replicate · 模型与制作实践精选AI 评分8484 Replicate：如何用自有图像微调 FLUX.1 [dev]
Replicate 支持使用 Ostris’s AI Toolkit 和 LoRA，通过网页或 API 用自有图像微调 FLUX.1 [dev]，以定制特定风格、角色或物体。
推荐理由：文章给出从准备 12–20 张图像到调用微调模型的完整路径，并说明训练时长、成本和 FLUX.1 [dev] 的商业使用边界。