影音創作

前言 如果你最近混 AI 影片圈，一定聽過「HappyHorse」這個名字。阿里雲在 2026 年初推出的 HappyHorse 1.0 以「神祕黑馬」之姿橫空出世，短短幾個月內就衝上全球 AI 影片模型排行榜第二名——而且它的競爭對手正在一個接一個倒下：OpenAI 的 Sora 因為每天 100 萬美元的營運成本宣布停產，字節跳動的 Seedance 2.0 也因版權爭議無限期擱置。 而在這個節骨眼上，阿里雲丟出了 HappyHorse 1.1。這次升級不再只是炫技 demo，而是直指商業生產場景：多角色一致性、原生音訊同步、電影級鏡頭語言。這篇文章我會把 HappyHorse 1.1 的核心能力、技術架構、與市場定位一次講清楚，幫你判斷它值不值得進到你的工作流。 - 廣告 - 技術架構：150 億參數的統一 Transformer HappyHorse 1.1 的底層架構是基於一個 150 億參數的統一自注意力 Transformer。它最特別的地方在於——文字、影像、影片、音訊 token 全部塞進同一個 token sequence 裡處理。 這意味著什麼？傳統影片生成管线通常需要：先跑一個影片生成模型，再用另一個 TTS 模型產語音，最後用唇形同步工具把嘴型對上。HappyHorse 1.1 因為所有模態共享同一個架構，可以在單一步驟內同時生成影片和音訊，並且做到「零漂移唇形同步」（zero-drift lip sync）。 ...

前幾天在 r/comfyui 上看到一則貼文，標題平平無奇——「LTX 2.3 Video Builder UI for ComfyUI - High Level Beta Overview」，點進去看完整個 Demo 影片後，我第一個念頭是：AI 影片生成工具終於要從「極客的玩具」變成「創作者的武器」了。 這篇文章不只是想介紹這個工具，我想帶你從 LTX 2.3 模型本身聊到 ComfyUI 上的 Video Builder 工作流程，再聊聊它對整個 AI 影片生態的意義。如果你曾經用過 Runway、Pika 或 Sora，但苦於不夠靈活；或者你已經在用 ComfyUI 做影像生成，卻覺得影片流程太零散——這篇文章應該會讓你眼睛一亮。 - 廣告 - LTX 2.3 是什麼？為什麼它值得關注？ LTX 2.3 是以色列公司 Lightricks 推出的開源影片生成模型，架構上採用 Diffusion Transformer（DiT），是目前高階生成式影片的主流架構。它的最大賣點可以用一句話概括：「一個模型，搞定影片＋同步音訊。」 核心規格亮點 能力 說明 最高解析度 4K（4096×2160） 最高幀率 50 FPS 影片長度 最長 20 秒 畫幅比例 16:9、9:16（原生支援）、1:1 音訊 原生同步生成 授權 年營收低於 1000 萬美元的企業可免費商用 這裡有幾個關鍵升級值得注意： ...

前言 如果你曾經用過 VideoScribe 或 Doodly 做過白板動畫，你就知道這套視覺語言有多麼強大——手繪線條在白色背景上一筆一筆出現，搭配旁白，能把複雜概念講得連阿公阿嬤都聽得懂。但問題也很明顯：手動選素材、排時間軸、錄旁白，一支兩分鐘的影片花個半天是常有的事。 現在，一位開發者 Yogendra Yatnalkar 推出了一個開源專案 Storyboard AI ，主打「輸入一段文字，自動產出一支完整的白板動畫影片」，從腳本、分鏡、插圖生成、動畫到配音字幕，全流程 AI 驅動。這個專案在 Reddit 的 r/SideProject 上引發了不少討論，目前已經獲得超過 59 個讚。 這篇文章帶你深入認識這個工具，看看它到底能做到什麼程度，以及跟市面上其他方案相比，有什麼優勢和限制。 - 廣告 - Storyboard AI 到底是什麼？ 簡單來說，Storyboard AI 是一套 Agentic Pipeline（智能代理管線），它的核心概念是用一個「導演代理（Director Agent）」來統籌整個影片製作流程。你只需要提供一個主題或一段文字描述，它就會自動完成以下步驟： 研究與腳本撰寫：根據你給的主題，自動生成一段有吸引力的敘事腳本。 分鏡規劃：把腳本拆解成多個場景，規劃每個場景的視覺呈現方式。 素材生成：為每個場景生成白畫風格的插圖。 動畫製作：模擬手繪過程，讓畫面以「邊畫邊出現」的效果呈現。 配音與字幕：合成語音旁白，並精準對齊字幕。 整個過程你幾乎不需要插手，這就是它被稱為「E2E（End-to-End）」的原因。 技術架構：它怎麼做到的？ Storyboard AI 的技術堆疊相當紮實，我們來拆解它的核心組件： 1. Director Agent 與子代理架構 Director Agent 是整個管線的大腦。它會將你輸入的高階主題拆解成多個場景，然後將每個場景的任務委派給專門的子代理： ...

前陣子在 r/comfyui 上看到一則讓社群瞬間沸騰的貼文——VNCCS 3.0 正式發布了。這個由開發者 V-chan（AHEKOT）打造的視覺小說角色創建套件，從去年 9 月推出 V1.0 以來，短短不到一年就跳到了 3.0，迭代速度之快令人咋舌。 這篇文章來好好聊聊 VNCCS 3.0 到底更新了什麼、為什麼它能在眾多角色一致性工具中脫穎而出，以及對一般 AI 繪圖玩家來說，VNCCS 3.0 有什麼值得關注的地方。 - 廣告 - 什麼是 VNCCS？先搞懂角色一致性這個痛點 在深入 VNCCS 3.0 之前，先來理解它要解決的核心問題：角色一致性（Character Consistency）。 你用 AI 繪圖工具（Midjourney、Stable Diffusion、Flux 等等）生成角色時，最頭痛的是什麼？同一個角色，換個提示詞、換個姿勢、換個服裝，長得就不像了。眼睛顏色不對、髮型走樣、連臉型都變了。這對單張插畫來說還好，但如果你要做視覺小說（Visual Novel）、遊戲角色、或是需要同一角色出現在多個場景的系列作品，一致性就是生死關鍵。 VNCCS 的全名是 Visual Novel Character Creation Suite，直譯就是「視覺小說角色創建套件」。它的核心思路很直接：先建立一個「角色基準表（Character Sheet）」，然後基於這個基準表，在所有後續的生成中保持角色外觀一致。 可以想成先畫一張角色設定圖（正臉、側臉、全身），然後所有後續的表情、動作、服裝都參考這張設定圖來生成。這聽起來不難，但要做到「自動化」且「高品質」，背後需要一套完整的 pipeline。 VNCCS 3.0 的重大更新 V-chan 在 GitHub 上宣布 3.0 時用了這樣一句話： ...

前言 前陣子在社群上瘋傳的「AI 角色替換動畫」，你應該也看過了——一張靜態照片配上參考影片，就能讓照片裡的角色做出跟原片一模一樣的动作。效果驚人到讓人懷疑人生。 這項技術背後的主力，就是阿里巴巴旗下通義千問團隊開發的 Wan2.2 Animate。跟之前只能做「圖轉影片」或「文轉影片」的模型不同，Wan2.2 Animate 專攻「角色動畫」與「角色替換」兩個場景，而且完全開源、Apache 2.0 授權、本地就能跑。 這就引出一個很實際的問題：如果你是個經常需要產出 AI 動畫內容的創作者或團隊，「自己架 GPU 跑 Wan2.2」跟「訂閱 Runway Gen-3 / Gen-4」，到底哪個更划算？ 這篇文章就來好好算一筆帳。 - 廣告 - Wan2.2 Animate 是什麼？技術亮點一次看 Wan2.2 是 Wan 系列視頻生成模型的第二次重大升級，2025 年 7 月正式發布。它在架構上從 Dense Transformer 升級為 Mixture-of-Experts (MoE) 架構，這是它最核心的技術突破。 MoE 架構：一次推理，兩個專家 簡單來說，Wan2.2 的 14B 模型總共有 270 億個參數，但每一步推理只激活其中 140 億個參數。它的運作方式很聰明： ...

前言 最近 GitHub 上有一個名為 MoneyPrinterTurbo 的專案迅速竄升，短短時間內星數暴增超過一千顆。這個專案號稱能讓你「一鍵生成高清短片」，從腳本、旁白、字幕到素材全自動處理。 但它的名字雖然叫「印鈔機」，實際上真的能幫你印鈔嗎？本地部署和雲端部署各適合什麼人？有哪些隱藏的限制？今天我們就來深入拆解這個熱門專案。 - 廣告 - 什麼是 MoneyPrinterTurbo？ MoneyPrinterTurbo 是一個開源（MIT 授權）的 Python 應用程式，核心功能是將一個主題或關鍵字轉換成完整的短片。它的架構採用 MVC 模式，同時提供 WebUI（基於 Streamlit）和 API（基於 FastAPI）兩種介面。 整個工作流可以簡化為以下五個步驟： 輸入主題/關鍵字 → LLM 自動生成腳本和搜尋詞彙 TTS 語音合成 → 將腳本轉成旁白音檔 字幕對齊 → 自動生成並對齊時間戳記 素材獲取 → 從 Pexels、Pixabay、Coverr 等免費素材庫抓取相關影片片段 組裝渲染 → 用 MoviePy 組裝、FFmpeg 輸出最終影片 支援的輸出比例包含 9:16（直式，適合 TikTok、Reels）和 16:9（橫式，適合 YouTube），解析度最高到 1080p。 ...

在 AI 生成音訊的領域中，Stability AI 推出的 Stable Audio 3.0 無疑是一個里程碑。這套全新家族式的音訊生成模型，不僅支援從短促音效到長達六分多鐘的完整音樂作品，更重要的是——它採用完全授權的音樂數據集訓練，意味著你生成的作品可以直接商用。 而 ComfyUI 作為目前最靈活的 AI 創作平台，已經在 Stable Audio 3.0 發布當天就提供了首日支援（Day-0 Support）。這篇文章將帶你從零開始，了解 Stable Audio 3.0 的模型差異、ComfyUI 中的部署流程，以及實際使用技巧。 - 廣告 - Stable Audio 3.0 模型家族概覽 Stable Audio 3.0 並非單一模型，而是一個針對不同使用場景設計的模型家族。理解這些差異，能幫助你選擇最適合的方案。 模型變體 主要用途 最大長度 硬體需求 3.0 Small SFX 音效、環境音 ≤ 2 分鐘 CPU 即可運行 3.0 Small 完整音樂創作 ≤ 2 分鐘 CPU 即可運行 3.0 Medium 高音樂性、長曲目 ~6 分 20 秒 需要 GPU 3.0 Large 進階音樂性、低延遲 ~6 分 20 秒 API / 企業部署 幾個值得注意的亮點： ...

前言 最近 Z-Image-Turbo 在社群中掀起了一波熱潮——這個由阿里通義實驗室推出的影像生成模型，以極低的推理步數（僅 8 步）就能產生媲美競爭對手的品質，而且推理速度在 H800 上可達毫秒級。但對於想訓練角色 LoRA 的玩家來說，如何從零開始準備高品質的訓練素材，一直是個痛點。 這篇文章整合了 Reddit、HuggingFace Blog 以及多個 GitHub 社群的最新實測經驗，整理出一套完整的 Z-Image-Turbo + IP-Adapter FaceID 工作流，幫你從參考圖到訓練素材一次搞定。 - 廣告 - IP-Adapter 對 Z-Image-Turbo 的支援現況 首先，我們需要釐清一個關鍵事實：Z-Image-Turbo 目前沒有專屬的 IP-Adapter FaceID 模型。但這不代表不能用 IP-Adapter，只是需要透過幾種替代方案來達成面部一致性。 方案一：SD3 IP-Adapter 轉換法（開發中） 研究人員 DragonDiffusionbyBoyo 發現，SD3 的 IP-Adapter 經過修改後可以跟 Z-Image-Turbo 相容。這個實作已經包含在 Boyonodes 中，檔案包括 zimage_ip_adapter_nodes.py 和 zimage_attention_wrapper.py。截至 2026 年 3 月仍在持續開發，是未來最有潛力的方案。 ...

前言 每次要剪個影片、轉個格式，第一個浮現的畫面是什麼？ 打開 DaVinci Resolve 等三分鐘、開啟 Premiere 等五分鐘、或者打開某個線上工具、上傳檔案、等進度條、等伺服器處理、然後下載——整套流程下來，一杯咖啡都涼了。 如果你曾經受夠了這種流程，這篇文章就是為你寫的。 今天介紹一個叫 ffmpeg-webCLI 的開源專案，它把整個 FFmpeg 塞進你的瀏覽器裡。沒有伺服器上傳、不需要安裝軟體、甚至離線也能跑。30 多種影片操作，從格式轉換到浮水印疊加，全部在本地完成。 重點是：你看完這篇文章的時候，應該已經會用了。 - 廣告 - 先搞懂一個問題：FFmpeg 怎麼跑在瀏覽器裡？ FFmpeg 原本是命令列工具，Linux 伺服器上的常客。但 FFmpeg 團隊做了件很酷的事——把核心編譯成 WebAssembly（WASM），讓它能在瀏覽器裡跑。 ffmpeg-webCLI 的背後就是 ffmpeg.wasm 這個庫。簡單說，你第一次打開網頁時，會下載約 31 MB 的 WASM 檔案（之後瀏覽器會快取，下次幾乎秒開）。之後所有影片處理都在你的裝置上完成，檔案不離開你的電腦。 這意味著什麼？ 隱私：你的影片不會上傳到任何伺服器 速度：不走網路傳輸，直接處理本地檔案 離線：首次載入後，關掉網路照樣能用 第一步：打開它，花 30 秒上手 直接到 ffmpeg-webCLI 的官方網站 （或把原始碼 clone 下來用 npx serve docs 在本機跑）。 ...