限制以及如何解决它们

人工智能视频有可预见的弱点，专业人士不会对抗它们，而是会解决它们。典型的伪像（画面中的可见缺陷）：“浮动”的手指和额外的肢体、弯曲的文本和徽标、闪烁的纹理、“呼吸”和变化的面孔、相互穿过的物体。原因机制：神经网络通过概率预测像素，并且在复杂的几何形状（手、字母）上最常犯错误。避免杆：使问题区域远离相机或运动（快速运动掩盖手部缺陷），避免手部特写，并在编辑时单独添加文本而不是询问模特。一个强大的工具是负面描述：列出不应该的内容（“没有多余的手指，没有扭曲的脸，没有摇晃，没有文字”）。业内人士：消极的提示往往比一半的积极提示更重要——它消除了最常见的失败。第二种技术是较短的视频和较少的动作：大多数伪影随着时间和动作的复杂性而增长。一个常见的错误是为了侥幸而多次生成相同的复杂框架。简化场景、隐藏问题区域和添加负面情绪会更快。