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视频改背景前沿信息_可以免费看视频的小程序(2024年11月实时热点)

内容来源：百业图库所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

视频改背景

剪映作为一款功能强大且易于上手的视频编辑工具，其智能生成微课视频的功能凭借先进的技术和便捷的操作流程，为广大教师开启了一扇通往高效微课创作之门。#教育分享# #微课堂# 操作指南: 1. 打开剪映专业版：首先，启动剪映专业版软件，找到“图文成片”。 2. 选择内容：在“图文成片”中，根据教学需求选择或输入相关的文案内容。比如，教师输入了关于用户画像的概念、原理、应用场景及风险等内容。 3. 智能生成视频：利用剪映的智能功能，根据所选内容自动生成视频。剪映会智能匹配相关的视频素材、背景音乐、动画效果等，以丰富视频内容。 4. 编辑视频：虽然剪映提供了智能生成功能，但用户仍然可以对视频进行进一步的编辑和调整。例如，可以调整视频的顺序、添加或删除某些片段、修改背景音乐等，以确保视频内容符合教学需求。 5. 导出视频：编辑完成后，将视频导出。在导出时，可以选择合适的分辨率、帧率等参数，以确保视频质量满足教学要求。 6. 分享与应用：将导出的视频分享至教师电脑或其他教学平台，用于课堂教学或在线学习。通过微课视频，学生可以更直观地理解课程内容，提高学习效果。

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「AI前沿速递」【Meta发布AI视频生成器 Movie Gen：可自动生成含声音的高清视频】Meta 公司宣布了一款新的 AI 视频生成器 Movie Gen，该工具能够生成带有声音的高清视频。几个月前，其竞争对手 OpenAI 也推出了其文本转视频模型 Sora。输入文本 Movie Gen 就能自动生成视频，还可以编辑现有的视频或静止图像。据《纽约时报》报道，添加到视频中的音频也是 AI 生成的，通过环境噪音、音效和背景音乐与视频相匹配，视频支持不同的纵横比。 Meta 表示，Movie Gen 还可以利用图像作为基础素材来生成特定的视频内容，或更改现有视频中的元素。 Movie Gen 还可以用于编辑现有视频并更改样式和过渡效果，或添加不存在的内容。媒体注意到，过去六个月，谷歌和 OpenAI 等主要科技公司以及小型初创公司都在开发类似的工具。OpenAI 的 Sora 于今年 2 月首次宣布，但尚未公开发布；本周，一位参与 Sora 开发的联合负责人离开了该公司，加入谷歌。 Meta 首席产品官 Chris Cox 在 Threads 上写道，该公司“还没有准备好将 Movie Gen 作为产品发布”，因为这项技术仍然昂贵且视频生成时间过长。（IT之家）

信息流视频剪辑，一键上手！大家好！最近收到很多小伙伴的私信，问我如何剪辑信息流视频。为了方便大家，我整理了一份详细的剪辑步骤，供大家参考。虽然实际操作需要一定的软件熟练度，但希望这份指南能帮助新入行的朋友们快速上手！𐟒ꊩ€‰择主播讲解画面 𐟓𙊩斥…ˆ，全选主播的讲解画面。这样可以确保剪辑过程中不会遗漏任何重要部分。智能调色 𐟎芦Ž夸‹来，选择智能调色功能，参数设置为60。这样可以自动调整视频的色调，让整体看起来更加和谐。美颜美体 𐟒„ 然后，选择画面中的美颜美体功能。美颜参数可以设置为40左右，肤色选择粉白色默认参数。这样可以提升视频的视觉效果。音频变速调节 𐟎𖊥﹤𚎩Ÿ𓩢‘部分，可以进行变速调节，让节奏更加紧凑。同时，还可以使用匀肤功能，让画面更加清晰。识别字幕 𐟓œ 识别字幕文本，选择智能字幕功能。这样可以自动识别并生成字幕。识别完成后，选择一个合适的预设样式，将字号改为11。修改字幕 ✏️ 识别字幕后，可能会有一些错误。需要手动修改这些错误字幕，并将超行的字幕分开成两个正常的字幕。添加产品镜头 𐟓𘊦 𙦍—幕和视频节奏，添加产品单独镜头片段。不要忘了在轨道上静音，以避免干扰。添加背景音乐 𐟎𕊦œ€后，添加背景音乐。以不影响主播声音为底线，尾部添加渐隐效果。整体流程 𐟓 整个剪辑流程基于文案进行。先有文案，然后让主播背诵，再用智能识别出字幕并手动修改。接着插入对应片段，先对音频再对视频和小特效，最后加上背景音乐。希望这份指南能帮助大家更好地剪辑信息流视频！如果有任何问题，欢迎随时交流哦！𐟒쀀

「敖瑞鹏超话」arp「敖瑞鹏镇魂街之热血再燃」短短几秒的走秀帅的直接封神，人群中也是最耀眼的一个，白月光简直了[憧憬] 视频来源：阿步步啊 (视频改了一个bgm和尺寸拿去当朋友圈背景了每次刷朋友圈都要先欣赏一遍[抱一抱]） @敖瑞鹏的微博敖瑞窝的饱儿的微博视频

Meta AI推出 Meta MovieGen AI 视频生成模型抛弃扩散模型使用Transformer架构，可以接收多模态输入并直接生成高质量的图像、视频和音频。 MovieGen 可以从文字生成视频，并同时直接生成与视频匹配的音效或背景音乐。而且你还可通过文字提示直接精确修改编辑视频，如更换人物对象、背景风格等。 MovieGen 模型的核心是一种多模态生成架构，它抛弃了触痛的扩散模型架构，是基于 Transformer 模型的多媒体生成模型，用于生成高质量的图像、视频和音频。这意味着它不仅处理单一的数据形式（如图像或文本），而是同时处理文本、图像和声音等多种输入。多模态生成架构的优势在于能够整合不同类型的输入数据，并生成具有一致性的多媒体输出。它主要包括两个基础模型：Movie Gen Video 和 Movie Gen Audio，分别负责视频和音频的生成。 30B参数的Movie Gen Video模型：Movie Gen Video是一个大型文本到视频生成模型，具有30B的参数，能生成高质量的16秒高清影像（16帧/秒），支持多种分辨率和视频长度。音频生成模型Movie Gen Audio：13B参数的音频生成模型，能够生成48kHz的高质量音效和背景音乐，并与视频同步。跨模态生成：MovieGen 可以从文字生成视频，并同时生成与视频匹配的音效或背景音乐。通过这项技术，系统能够自动生成完整的视频作品，减少了人工制作的步骤。高精度模型：MovieGen 的 AI 模型经过了海量数据的训练，具备理解复杂场景和生成高保真视频内容的能力。这使得生成的视频不仅具备视觉上的美感，还能够准确反映文本中的细节，如光影效果、人物动作等。个性化与可定制性：用户可以通过输入自己的图片或视频，并根据文本进行进一步的修改与定制，生成个性化的高质量视频内容。 Movie Gen在多个生成任务上超过了当前的商用系统，包括Runway Gen3、LumaLabs、OpenAI Sora等，尤其是在视频个性化生成和精确视频编辑上显示出明显优势。在音频生成方面，Movie Gen Audio模型在声音效果生成、音乐生成和音频扩展任务上也超越了ElevenLabs和PikaLabs等现有的商用系统。详细介绍及案例，以及技术报告解读 𐟔—：网页链接