感觉探戈对视频生成的难度不亚于武打动作 prompt: video_attributes: total_duration: 8s frame_rate: "30fps" film_grain: "无颗粒,追求干净锐利的数字影像质感" tone: "激情、戏剧性、紧张、充满力量" color_palette: "高对比度的黑、白、红三色调。硬光照亮主体,背景是深邃的黑暗,营造出舞台感。" audio: ambient: "一支强劲有力的探戈舞曲,以手风琴 (Bandoneon) 和小提琴为主奏,节奏感极强。没有其他环境音。" sequence: - shot_1: duration: "2.5s" composition: "低角度中景 (Low-angle medium shot),使用35mm镜头,让舞者显得高大而充满力量。" camera_motion: "从一个戏剧性的探戈起手式开始,镜头快速向右平移并提升,跟随他们第一个滑步动作。" lighting: "一束聚光灯从侧上方打来,形成强烈的明暗对比(伦勃朗光),在舞者身上雕刻出肌肉线条和服装褶皱。" subject: description: "男人:表情专注而严肃,下巴紧绷。女人:眼神锐利,充满挑逗和自信。" wardrobe: "男人:贴身的黑色衬衫和西裤。女人:一条高开衩的火红色连衣裙,背部裸露。" scene: location: "一个极简的黑色舞台或空旷的仓库空间。" time_of_day: "不明,仿佛在永恒的夜晚" environment: "地面有轻微的反光,除了舞者之外空无一物,所有注意力都集中在他们身上。" visual_details: action: "男人有力地将女人拉近,两人完成一个快速、同步的头部转动(gancho)。" props: "无" transition_to_next: "快速切换 (Hard Cut)" - shot_2: duration: "3s" composition: "快速剪辑的特写镜头序列:女人的高跟鞋在地板上敲击、两人紧握的手、男人锐利的眼神、女人裙摆飞扬的瞬间。" camera_motion: "手持拍摄,带有轻微的、有控制的晃动,以增强冲击力和节奏感。" lighting: "频闪的聚光灯效果,与音乐的重拍同步闪烁,冻结每一个瞬间的动作。" subject: description: "聚焦于身体的局部,强调力量、速度和精准。" wardrobe: "红色连衣裙的布料细节,黑色皮鞋的光泽。" scene: location: "同上" time_of_day: "不明" environment: "在黑暗中,只有被频闪光照亮的局部细节可见。" visual_details: action: "一系列快速的探戈舞步:勾腿 (gancho),踢腿 (patada),旋转 (giro)。" props: "女人的细高跟鞋。" transition_to_next: "J-cut (音乐的某个重音提前进入下一个镜头)" - shot_3: duration: "2.5s" composition: "广角镜头,仰拍,捕捉他们最后的造型。" camera_motion: "固定机位,但镜头略微倾斜 (Dutch Angle),增加画面的不稳定感和戏剧张力。" lighting: "唯一的顶光将他们笼罩,他们在光束中摆出最终姿势,周围是纯粹的黑暗。" subject: description: "两人都微微喘息,但眼神依然锁定对方。" wardrobe: "汗水使男人的衬衫紧贴皮肤,女人的裙子在静止时垂下。" scene: location: "同上" time_of_day: "不明" environment: "绝对的黑暗包围着被照亮的一小块区域。" visual_details: action: "女人向后倾倒,男人稳稳地支撑着她,形成一个雕塑般的、充满张力的结束动作。" props: "无" transition_to_next: "瞬间切黑 (Cut to black)"
我认为,这个时代的AI-native generation(AI原住民)应该做到以下几点: 1. 日常模模糊糊地关注各家厂商的LLM model,像旧时代关注手机和汽车评测的人们一样,看看发布会,看看benchmark,第一时间迫不及待地上手用一用; 2. 脑海中模模糊糊有信息论的观念,知道LLM不是算卦,不会指望万事万物让LLM 给一个标准答案,而是对prompt engineering有个轮廓的概念,知道充分给足什么条件和规则,才能让LLM输出一个可靠的答案; 3. 相信Agentic的方法,相信AI Agent,不迷信LLM本身能力,知道LLM一口气给一个结果一定会犯错,就像一个人用口算回答一个10位乘以10位的问题一样,知道LLM有幻觉,知道LLM如何用agentic的方法去调用外部工具,一步步解决问题; 4. 日常关注AI community,包括新产品、新模型、新的问题,看见以后愿意尝试用一用,或者试着思考一下这个东西是怎么做出来的; 5. 熟练使用SWE Agent(比如codex、openhands、claude code)和vibe coding工具(cursor、github copilot),模模糊糊知道工具和能力上限的轮廓,知道这些工具的作用是什么, 同时也知道作为人类如何驾驶这类工具时必须具备的品质和能力,不迷信“AI能代替程序员”,而相信“熟练vibe coding是人的技能之一”; 6. 对日常问题的搜索和学习,习惯用perplexity或者 快速提问,反复追问,而不仅仅是google,也等不及chatgpt慢悠悠的响应,明白AI时代最快、最顺手的搜索总结方法是什么; 7. 对于一个成体系的传统领域问题(比如EDA设计、传统建筑行业BIM、传统商业分析领域),模模糊糊知道如何搭建一个Agent或者workflow去自动化解决,或者提出一些新的方法,把传统问题转化成structured data,或者用AI Agent通过写程序和调用部分API来逐步解决,或者使用一些long term memory框架合理indexing, 并且看到某些中老年高管一提及“用AI解决问题”,就盲目把几千页文档和数据一股脑喂进vector database然后进行高成本query的行为,感到生理性不适。
Luyu Zhang
2个月前
Dify 是一家 Tech Startups 公司,像我们这样的公司基石应是工程师友好文化(Hacker-friendly),这是今天我们能成为 GitHub 全球 Top 50 项目,并且实现盈利的首要因素(尽管其它因素也很重要,但这点更重要,例如“贵人相助”、“广结善缘”)。 Hacker-friendly 不是无差别的把工程师放在首位,而是指一种尊重、激励、并尽可能减少干扰工程师创造力和效率的工作环境: - 以技术为第一生产力:技术和产品的优先级高于流程和官僚。 - 尊重代码与创造者:写出好代码、解决复杂问题的人受尊重,不论资排辈或头衔。 - 管理层理解工程复杂性:懂得 deadline 不应强压在架构重构、技术债清理上。 - 异步沟通优先:鼓励使用文档、issue、PR review 等异步方式沟通。 “工程师不友好”的典型特征: - 产品拍脑袋定 deadline,不能推 - 拒绝技术债重构,说“用户看不到” - 技术难题不被认可,简化成 KPI 问责 例如,在我们的公司价值观中提到的五条:上手折腾,知识驱动,立足前沿,开放协同,坦诚清晰。尽管当时在我写下这些的时候是带有一些羞耻感的(我也不清楚为什么要为此而羞耻)。 价值观就是区分什么重要,什么不重要。在众多重要的事情中,还需要区分什么更重要。 Hacker-friendly 不是仅适用于工程师,而应适用于所有知识型工作者。它是一种价值取向:鼓励价值创造,拒绝积累债务。鼓励事实讨论,拒绝情绪煽动。鼓励追求第一性,拒绝短期利益诱惑。鼓励激发善意,拒绝 PUA。 Hacker-friendly 需要同理心,需要相信有序和深度的思考下才能做出卓越的产品,需要相信最终这会指向一门好生意——从而给全员带来令人兴奋的回报。 说到这些容易,做到不容易。为了维系 Hacker-friendly,创始人就必须有一种清醒的人才观。在必要时候需要做到牺牲,可能放弃对增长的追逐,可能丢失一轮到了手边的融资,可能要被误解、羞辱、谩骂,但必须义无反顾的做这些事情,因为这是 Tech Founders 们创立一家公司的最大理由:选择和聪明的人,以聪明的互相尊重的方式工作。