Deepseek+即梦+可灵制作古诗词动画：分镜设计+人物一致性+运镜剪辑全流程 用Deepseek+即梦+可灵AI三大工具制作古诗词《画》用即梦5.0模型生成分镜图并保持人物一致性；用可灵AI导入分镜图生成视频片段；最后用剪映添加转场、字幕合成完整从提示词到成片，全流程 学习链接：

女儿学校给布置了一道 AI 作业，用剪映和讯飞给一段无声视频配音，并给出了详细操作步骤文档。 经过半个月 vibe coding 的她，题都没看，直接把视频和 pdf 文档拖进了 codex😅，然后按下 fn 键开始微信语音输入，“帮我做这个作业”，👇

国家网信办：“剪映”“猫箱”App及“即梦AI”网站存在未有效落实人工智能生成合成内容标识规定要求等问题，违反《网络安全法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》等法律规定。对上述网站平台采取约谈、责令改正、警告、从严处理责任人等处置处罚措施。

果然，对 AI 图开始收紧了。网信办发文表示，剪映、猫箱、即梦 AI，存在未有效落实 AI 生成标识规定等问题，导致大量的 AI 假图，近期在互联网流传。 因此对相关平台，采取约谈、责令改正、警告、从严处理责任人等处置措施。 需要说明的是，这三个都是字节跳动系 AI 产品。

【Codex 真的牛！】 还在剪映里一帧一帧手动抠视频？ 醒醒，AI已经把剪辑效率卷疯了 我只在 Codex 里敲了一行字，装上 HyperFrames 插件， 一句话就能生成想要的任何视频。 动效、转场、字幕、配音全自动，不满意继续打字改就行，秒出新版本。 还可以批量生成。 下面这个视频是我让codex生成 【人类编程进化史】的视频，太酷了～ 用会 Codex，你就真正打开了 AI 内容创作的新世界大门。 我强烈建议所有自媒体人、内容创作者都要学会codex，这套玩法真的能把效率直接拉高十倍。 还有更多玩法，以后分享哦～

之前有张「中国AI vs 美国AI」的图（图1）很火，就在OpenAI和Anthropic齐发新模型的同时，元宝和千问正在开打红包大战，对比起来讽刺性拉满了。 但这个笑话的保质期很短，也不怎么好笑了，因为很快赶上了字节和快手同样先后的发了新一代视频模型，在外网刷屏的程度再次引起洋人对于中国AI实力深不可测的「刻板印象」。 所以说钱钟书老爷子写「围城」是有道理的，寰宇就是一个围城，里头的人眼馋外边，外边的人羡慕里头。 字节的Seedance 2.0很牛逼，可以说是完全改写了视频生成的方法，而且因为字节这家公司自带的外围声量一直很大，所以虽然发布更晚，评价增长却更快，但快手的Kling 3.0也非常强，我已经烧掉三个号了，保证绝对不是在强行塑造「双星闪耀」的概念。 这也和两个模型的路线差异有关，综合能力肯定都要对标视频大模型的Sota、也就是谷歌的Veo模型，但Seedance 2.0更侧重于Sora 2的那套运镜、理解、模仿、转场等效果，极大的利好短视频创作者生态，而Kling 3.0则更偏向于Runway代表的影视化、真实化和工业化的能力，是冲着专业导演和工作室去的。 所以博主和用户天然会对Seedance 2.0更有感觉，这没毛病，但我对Kling 3.0的上限期待很高，它真的是在抹平真实和虚拟之间的界限，不过从长期来看，路线差异必然是暂时的，最后大家都会殊途同归，解决抽卡问题的同时，全方位无死角的替代掉现有视频生产管线的一半以上，甚至更多。 相比「闷声发大财」的AI Coding，多模态才是AI接近普通人的破圈手段，去年ChatGPT和Gemini的两次「翻倍级」增长（图2），一个是因为GPt-4o的「吉卜力风潮」，一个是基于Nano Banana的降维打击，都是多模态在立功。 到了今年，战场开始继续前移，除了Seedance 2.0和Kling 3.0，同样是在这个月，马斯克发布了Grok专有的视频模型Imagine 1.0，谷歌也发布了打掉游戏引擎市值的Genie 3，发现共同点了吗？ 全，是，视，频。 人是视觉动物，所见即所得的信息量，是远超文本和语言的，视频模型以前主要吃亏在能力不足，训练难度居高不下，生成质量良莠不齐，无法形成类似「一键P图」的稳定性玩法，但是到了2026年，这个瓶颈期目测已经快要跨过去了。 还记得威尔·史密斯吃意大利面吗？那也不过是两三年前的事情，时间过得很快，也很扁平，技术的进化效率太可怕了。 多说几句开头那个对比吧，如果说中国AI公司眼馋Claude Opus 4.6和GPT-5.3-Codex，倒也确实没毛病，但这也不只是纯粹的技术代差，中美的商业环境决定了AI渗透的发力点不一样。 表面上看，美国的AI巨头都在发力AI Coding，容易货币化是一回事，再往深了想，Coding自由的终点是什么？是工具、软件甚至系统的零成本化，需要什么让AI去写代码就好了，所以美股里的SaaS赛道突然就崩了。 SaaS是一个积累了快30年的万亿级规模市场，非常适合拿来当作回应「AI投入太大、回报不足」的靶子，想象空间太大了，而大厦将倾的此情此景，实在是有种见证时代的残酷美学。 王慧文在即刻上发了一条非常精辟的动态（图3）： 「我们曾经以为，中国SaaS会像美国SaaS那么值钱，现在看，美国SaaS会像中国SaaS这么不值钱。」 大佬就是大佬，几句话就说到点上了，中国的AI公司在产业化方面有苦难言，尤其是面对美国同行的高歌猛进，原因就在于：你不可能去替代一个不存在的市场，拿走一份不存在的产值，讲述一篇不存在的故事⋯⋯ 但在多模态尤其是视频模型方面，就不是这样了，中国互联网的短视频、直播和创作者生态，是全球领先的，这是真的存在巨大的市场、产值和故事可以被AI接上的，所以字节和快手为视频模型的投入动力，是完全不虚美国大厂的。 快手Kling有先发优势，ARR涨得很快，在海外一直处于第一梯队，字节属于后来居上，多模态能力对豆包的留存拉动明显，更不用说GPU储备量是国内大厂里Top级的，真想做成事情，很难不做成。 昨晚很多字节的朋友都在转梁汝波和张楠用AI合拍的视频（图4），用来宣传搭载了Seedance 2.0的即梦，张楠的性格搞这个不意外，意外的是梁汝波也配合了，你们很少会看到他给字节的其他产品这么站台。 晚点LatePost的稿子里提过，字节内部是期待AI这波能有「下一个抖音」跑出来的，而且是完全用字节的方法去做选择——数据决定地位——也就是说，赛马机制已经启动了，目前至少有三拨势力在争这个「太子」： - 即梦，负责人张楠是把抖音做起来的第一人，她先去剪映，再到即梦，一直是被安放在从0到1的最前线，代表了字节在创业场景下最强的战斗力； - 豆包，所属的Flow团队负责人朱骏是 - 抖音自己，是的，抖音部门也希望「下一个抖音」能由自己孵化出来，而不是假手于人，比如抖音搜索团队做了一个名字就叫AI抖音的App，用户量不大，但占位置的意图很明显； 还是那句话，字节这家公司的活力之高和欲望之强，在大厂里真的很少见，丝毫看不到老化的痕迹。 最后我还想说，大的在后面，中国AI公司在这个月的重量级发布还没结束，我知道一些但是暂时不能说，等着吧，用心感受这神仙打架的一个月。

Codex 生成视频配音的做法也令人虎躯一震，它并没有按照文档指引（剪映+讯飞配音）来操作，而是采用工程手段，找到了一条比较通用的配音方案。 1）分帧截屏，将多图按序合成为一张图片（8x4，共 32 帧)，统一交给 AI 理解故事线，理解好了之后，AI 会生成每一关键帧的解说台词。 2）语音生成，它用到了开源的 text-to-speech 服务 rany2/edge-tts（10k star，这里应该是用到了我给它的全局设定，尽量“拿来主义”），将中英文台词分别合成为逐句音频，并严格对齐到时间轴。 3）视频合成，这个阶段基于 imageio/imageio-ffmpeg 提供的内置 ffmpeg，用 adelay + amix 完成配音与原声混音，再通过 subtitles 和 drawtext 一次性烧录双语字幕与缓动水印（视频里的水印被我处理掉了）。 这个模式感觉也适合将国语内容直接转换成英文内容，😄

缅A没有新鲜事，卖公司赚钱的人，干的第一件事，就是去买豪宅 杭州的望天际、奥映世纪，深圳的信悦湾，这些几千万，上亿的顶级豪宅，挤满了90后和95后。 这些年轻人，从事AI和半导体行业，在风口上精准套现，成了为新一批科技新贵。 这一波AI和半导体造富热，比2015年那一波互联网造富，更加猛烈。 他们年纪轻轻，身价已达A8或者A9级别，拿着韭菜们平时省吃俭用冲进AI和半导体行业的钱，买下了韭菜们一辈子都不敢奢望的顶豪。

行业里流传着一张表格，记录字节前员工创办的AI公司和加入的AI大厂，几乎每个月都在更新。 和把裁员解释成给社会输送人才不同的是，字节的这些离职员工基本上都是被挖走的，这才是真·输送人才，至少HR都明白，「字节系」是一块怎样的金字招牌。 于是就又有了字节是中国AI人才的黄埔军校的说法。 关于黄埔军校这个设定是好是坏，其实争议很大，往好的方面想，那就是「天下英雄尽出彀中」的霸气，这里出去的人，足够撑起半壁江山。 不过据我所知，在被递上这顶帽子时，大部分公司还是不太愿意认领的，因为很容易被读出潜台词：你是不是留不住人？ 字节怎么看内部人才流失的问题尚不可知，但客观上，那些离开的员工，确实有不少是在打造字节的竞争对手。 比如曾是字节视觉技术的负责人王长虎，创建了爱诗科技，核心产品是视频模型PixVerse，正在和Seedance抢市场。 以及想用AI重新做一个剪映出来的一长串名字，包括黄严的ArtArch、陈冕的Lovart、郭列的Flova等等，一个比一个响亮。 至于直接去腾讯、阿里、Meta、Google这些顶级大厂「追梦」的，就更多了，连DeepSeek的第一个员工、都是字节搜索团队过去的⋯⋯ 客观的讲，人才流动是一个正常且合理的现象，字节也不是没从其他公司挖过人，哪有不许别人撬墙角的道理呢？ 或者说，当一家公司的人才密度到了一定程度，就会产生外溢效应，字节这几年给AI业务疯狂扩招，必然带来数量大于匹配度的问题，不回吐才是不科学的。 但从「失血」情况来看，要说字节根深叶茂、完全不受影响，怕不是有些夸大其词了，伤口一定存在，就看如何止损。 俗套的说，干得好好的人突然要走，无非是两个原因，不是钱没给够，就是受了委屈，而我们也有所听闻，字节在管理上是有对症下药的。 去年全员的大幅涨薪措施，以及针对大模型人才发放的「豆包股」——这是一种类似期权的可回购虚拟股份——都是在解决钱够不够的问题，再就是核心部门Seed的考核期远比其他部门宽松，也是为了不用业绩来压力员工。 昨天我还看到晚点LatePost的爆料，说字节自从选定吴永辉担任大模型一号位之后，就完全相信了他的遴选策略： Seed不再通过外部招聘获取中高级技术管理者，改为从校招和实习生里培养选拔，Seedance 2.0的算法负责人就是2021年作为校招生入职字节的。 我说过很多遍了，每一代年轻人其实都会有属于他们的时代红利，只不过很多身在其中者，并没有意识到这一点。 记得A16z说他们出去投项目，没有在大厂干过的白纸履历，是绝对的加分项，而不是扣分项，因为「脑子保存完好，没被规训」。 大模型这波就是这么不讲武德，辈份、资历、经验都不值钱了，年轻的学习能力和攀爬欲望，才是最有价值的能力资产。 我也不是说应该如此理解字节的人才流失现状，只不过在事实上，字节可能是在用「换血」来应对「失血」，为此它要能够承受帮助对手变得更强的⋯⋯代价。 就像5年前，OpenAI也想不到，1个VP带着5个员工跑路，会整出Anthropic这么一个庞然大物出来，几乎是生吞活剥了自己在大模型行业的资本光环。 字节不可能不怕吧，哈哈哈。