Awesome Seedance 开源 AI 视频提示词资源库
2026年9月23日,Awesome Seedance 开源了一个 AI 视频提示词案例与模板资源库。据卡尔的 AI 沃茨报道,作者花数周测试 AI 视频提示词后完成该开源项目,内容包括 463 个可溯源案例、264 次跨模型复测结果、25 个可直接复制的模板以及 60 个可安装的 AI 视频 Skills。使用时挑选片段、复制模板、替换括号内容即可生成。目前该资源库已开源发布,GitHub 地址见原推链接。
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2026年9月23日,Awesome Seedance 开源了一个 AI 视频提示词案例与模板资源库。据卡尔的 AI 沃茨报道,作者花数周测试 AI 视频提示词后完成该开源项目,内容包括 463 个可溯源案例、264 次跨模型复测结果、25 个可直接复制的模板以及 60 个可安装的 AI 视频 Skills。使用时挑选片段、复制模板、替换括号内容即可生成。目前该资源库已开源发布,GitHub 地址见原推链接。
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2026年9月18日,Wan宣布Wan3.0在OpenArt Arena的Overall Video类别中排名第二。该消息由Wan官方账号发布,称30秒镜头、原生音频、任意参考是创作者喜爱Wan3.0带来的可能,并表示喜爱创作者用它做出的作品。同一时间发布的另一条官方内容提供了视频结果链接。目前没有后续发展事实,事件状态停留在该排名公布。
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2026年9月17日,Wan转发了一段由Wan3.0生成的动漫风格战斗视频。据Wan发布的信息,该视频呈现了一场完整的奇幻战斗——法师对战剑士,由Wan3.0制作,在时机、姿势和复杂布局方面已达动画水准。目前该事件仅有这一条第一方证据,尚无后续发展事实。
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2026年9月8日,MiniMax Design(H3)转发了一则H3视频风格化案例。该案例的表述为“H3可能就是Astra宇宙的完美视觉语言”,并配有星空表情符号。目前该事件处于活跃状态,尚无更多后续进展披露。
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2026年9月1日,Google DeepMind为Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash和3.5 Flash-Lite推出代理式视频理解功能。据官方说明,模型可动态扫描视频片段,按需检索画面、音频和转录文本,相比固定1 FPS的静态处理,token消耗最多降低88%、成本最多降低66%、准确率最多提升7%。该功能已在Google AI Studio和Gemini Enterprise Agent Platform的Gemini API上线,支持视频上传和YouTube视频,按标准token计费且不额外收费。9月2日,Google AI Developers进一步说明,该能力可自动调整处理速度,从而准确识别并计数拍手等快速动作。官方还表示后续将接入Gemini应用和YouTube的Ask YouTube功能。
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Google 为 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 推出智能体视频理解能力,即日起可通过 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 上处理上传视频和 YouTube 视频。官方演示中,Gemini 3.7 Flash 借助该能力自动调整处理速度,准确识别并数清快速拍手动作;此前静态处理默认以 1 FPS 抽帧,拍手这类瞬间动作容易被漏掉或误判为响指、点击。目前尚无后续发展事实。
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2026年8月29日,Robbyant(蚂蚁灵波)发布Zero-WAM,一种面向机器人学的基于视频的上下文学习方法。据其介绍,该方法无需大量重训练,也无需冗长文本指令:给定人类演示视频,即可推断物体、交互与任务流程,并生成机器人可执行的动作。材料提到三项配套内容:HumanGen数据集包含8.6K任务、74.2K人-机器人样本;IFP训练用于长时程视频任务理解;在7个未见过的RoboTwin 2.0任务上平均成功率为46.95%。目前论文已发布,代码即将开源。
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Awesome Seedance 开源 AI视频提示词案例与模板资源库
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MiniMax H3 video VAE 提速 编码最高约 2.2 倍、解码约 1.4-2.7 倍
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Wan 公布 Wan3.0在OpenArt Arena Overall Video类别排名第二
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Wan 分享 AI视频创作建议
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a16z General Partner Jennifer Li 主持讨论 生成视频实时化后的控制挑战
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Wan 转发 Wan3.0生成的动漫风格战斗视频
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MiniMax Design (H3) 转发 H3视频风格化案例
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Vimeo 集成 ElevenLabs 40种语言自动配音功能
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Google DeepMind 推出 Gemini代理式视频理解功能
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Google 支持 Agentic video understanding
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Robbyant 发布 Zero-WAM视频上下文学习机器人方法
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