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#Luma

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9月15日周二
  1. Luma · 创作产品与实践44

    Luma:AI 视频转场提示词——剪切、擦除与匹配剪辑

    AI 视频转场提示词通过结构化描述连接不同场景,帮助剪切、擦除与匹配剪辑形成连贯叙事。文章建议采用“镜头运动+主体+动作+环境+光照+风格/情绪”公式,并在关键帧转场中匹配镜头角度、色温和主体位置。匹配剪辑需在生成前规划视觉相似性,AI 转场也可减少广告制作中的重复修改。

  2. Luma · 创作产品与实践52

    LTX Studio 评测:故事板优先工作流是否值得投入

    LTX Studio采用故事板优先流程,先将脚本拆分为镜头并通过Elements管理角色、物体和场景,再生成视频,以提升多镜头项目的一致性并减少无效生成。原文指出,该平台的学习成本较高、与外部剪辑软件缺少原生连接,LTX-2.3比Kling 3.0 Pro、Seedance 2.0和Veo 3.1更节省资源。

  3. Luma · 创作产品与实践52

    Luma Scenes 与 Google Flow SceneBuilder 对比:哪种 AI 分镜方式更适合故事板制作?

    文章比较 Luma Scenes 和 Google Flow SceneBuilder 的 AI 分镜流程:Luma Scenes 先生成完整故事板并在渲染前审核,Google Flow SceneBuilder 则先生成视频片段,再通过时间线剪辑组装。文中还对比了关键帧级修改与片段级控制、跨镜头视觉一致性,以及 Google Flow 基于 Veo 3.1 models 的原生音频生成。

  4. Luma · 创作产品与实践49

    2026年最佳创意自动化平台:用于规模化制作广告变体的10款工具

    创意自动化平台可将一个获批的主设计在数小时内转化为数百个本地化、调整尺寸和个性化广告变体,生产时间减少50%或更多。指南覆盖 Luma Ray、Celtra、Adobe GenStudio 等工具,面向企业、区域团队和小团队的不同制作需求。Celtra支持100+市场的全球活动治理,Adobe GenStudio通过Firefly AI提供20+生成与创意操作。

9月8日周二
9月7日周一
  1. Luma · 创作产品与实践59

    InVideo AI 2026:功能与局限

    Luma评测 InVideo AI 2026,指出它能从单条提示词完成脚本、素材、配音、字幕、音乐和剪辑,适合高频社媒与 YouTube 内容生产。文章称其整合 200+ AI models,并接入 Sora 2 和 VEO 3.1,但精确修改常需手动调整或重新生成。免费层每周提供 2–10 AI minutes 和 4 次带水印导出,且生成失败仍消耗 credits。

  2. Luma · 创作产品与实践79

    Sora 关停后,创意团队如何评估视频工作流替代方案

    OpenAI 已于 2026 年 4 月 26 日关闭 Sora 网页和应用,API 将于 2026 年 9 月 24 日停止,用户需在期限前导出数据。文章建议团队从工作流整合、关键帧控制、精准修改和专业导出格式等方面评估替代方案,并介绍 Luma Ray 3.2 的 16-keyframe 控制以及 HDR、EXR 导出能力。

    推荐理由:文章以 Sora 关停为背景,提醒创意团队从数据迁移、版本修订和最终交付等完整流程评估视频工具。

9月6日周日
  1. Luma · 创作产品与实践45

    Luma:20 个 AI 图片编辑提示词:修图、重塑风格并转换任意图片

    Luma 整理 20 个 AI 图片编辑提示词,帮助创意团队在保留已批准布局、光线和阴影的同时替换产品、更新文案与背景,快速生成不同市场和平台的营销变体。提示词应明确主体、修改动作、需保留内容和风格;Uni-1 可分析布局、对象、文本及视觉关系,让编辑保持上下文一致,并缩短传统拍摄、修图和变体制作流程。

  2. Luma · 创作产品与实践54

    Luma 总结 18 个更接近真实摄影的 AI 图像提示词

    Luma 总结了18个面向写实 AI 图像的提示词示例,强调在描述主体之外,还要明确光线、镜头特征、环境细节、材质反射和自然瑕疵。文章将图像生成定位为起点,建议通过 Layers 进行局部编辑,并由 Luma Agents 在概念、修改、变体生成和最终交付之间保持创作上下文。

9月3日周四
7月7日周一
3月28日周五
12月16日周一
  1. Replicate · 模型与制作实践66

    AI 视频正迎来自己的 Stable Diffusion 时刻

    Replicate 作者 fofr 认为,Sora 让外界看到视频模型的可能性却无法使用,如今一批质量接近 Sora 的模型已经可用,AI 视频正经历类似 Stable Diffusion 的爆发。

    推荐理由:梳理了 Sora 之后一批视频模型的 ELO、速度、时长与开源情况,便于按质量、成本和可微调性做选型比较。