モデルの弱点を回避します。 JSON を返す {"problem":"...","prompt":"...","negative":"...","fix":"..."}: problem - どのようなアーティファクトが予想されますか、prompt - 問題領域を隠して再加工されたシーン、negative - 起こってはいけないこと、 fix - トリックバイパス (動きを単純化し、ブラシのクローズアップを削除し、編集時にテキストを追加します)。
AI ビデオには予測可能な弱点があり、プロは弱点と戦うのではなく、弱点を回避します。典型的なアーティファクト (フレーム内の目に見える欠陥): 「浮いている」指と余分な手足、曲がったテキストとロゴ、ちらつくテクスチャ、「呼吸」して変化する顔、相互に通過するオブジェクト。理由の仕組み: ニューラル ネットワークは確率によってピクセルを予測し、複雑な形状 (手、文字) で最も頻繁に間違いを犯します。回避レバー: 問題のある領域をカメラや動きから遠ざけます (速い動きで手の欠陥が隠れます)、手のクローズアップを避け、モデルに質問するのではなく編集時に個別にテキストを追加します。強力なツールはネガティブな説明です。「余分な指を入れない、顔を歪めない、震えさせない、テキストを入れない」など、してはいけないことをリストアップします。インサイダー: ネガティブな意見は、ポジティブな提案の半分よりも重要であることがよくあります。それにより、最も頻繁に起こる失敗が遮断されます。 2 番目のテクニックは、ビデオを短くし、アクションを減らします。ほとんどのアーティファクトは、時間の経過と動きの複雑さとともに増大します。よくある間違いは、運を期待して同じ複雑なフレームを何十回も生成することです。シーンを単純化し、問題のある領域を隠し、否定的な部分を追加する方が手っ取り早いです。
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