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从实际案例来看，为了提高成功率，我开始尝试多图控制——就是先让AI画几张关键帧的图，再让视频模型参考这些图生成视频。，更多细节参见https://telegram下载
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进一步分析发现，这个逻辑，用杠杆来理解再贴切不过了：AI是杠杆的一端，真人制作是另一端，特效镜头是支点。 把AI放在特效这个支点上，它以最小的成本撬动了过去需要大量金钱才能实现的画面效果。
从实际案例来看，相较之下，Seedance 2.0的表现就自然了些许，不仅人物的神色拿捏得较为到位，并且在走出咖啡厅时，也展现了“出门”这一动作，而不是生硬地转场；
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进一步分析发现，之后，则是一段比较“人间”的物理性测试：
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