前言：
AI短剧是近期来随着人工智能技术的发展而兴起的一种新型影视内容形式。它利用AI技术，如AIGC（生成式人工智能）等，进行剧本创作、角色设计、场景构建、特效制作等，从而创作出全新的短剧作品。
一、AI怎么生成短剧？
选择创作模式，输入故事创意，选择视频风格，剧本智能生成，角色智能生成，分镜智能生成，分镜转视频。
从案例中看出，其实ai生成的效果不是太好，这样的视频估计愿意去付费观看的还是少。可以做广告激励模式可能行得通。
短剧目前盈利的赛道，肯定还是要走真人拍摄，AI可以说是个前景趋势，目前不是太成熟。
二、小说推文生成动漫短视频工具
漫画生成小说的工具就比较完善了。
直接将小说生成漫画短视频，快速将文字生成漫画短视频。
这个软件对于小说推广的达人来说是十分友好的。
三、AI工具系统原理是什么？
AI文字生成视频是指利用人工智能技术，将输入的文字内容转化为视频的过程。其原理主要包括以下几个步骤：
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文本理解：AI系统通过自然语言处理技术，对输入的文字进行语义分析和理解，获取文字的关键信息和语义结构。
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视频生成：根据文本内容和语义信息，AI系统选择合适的图像、视频、音频素材，并将其进行组合和编辑，生成与文本内容相关的视频片段。
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视频剪辑：AI系统可以对生成的视频片段进行剪辑和编辑，调整视频的画面、镜头、动画效果等，使其更符合文本内容的表达和情感。
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音频处理：AI系统可以根据文本内容生成语音，并将其与视频内容进行同步，以提供更加完整的视听体验。
-
合成输出：AI系统将经过剪辑和处理的视频片段以及相关音频合成为最终的视频文件，通过输出设备显示给用户。
AI文字生成视频的原理基于深度学习和神经网络等技术，在训练过程中使用大量的图像、视频和文本数据，通过学习数据之间的关联性和模式，实现了从文字到视频的转化。
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import numpy as np
import PIL.Image
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
# 加载DeepDream模型
module_url = 'https://tfhub.dev/google/deepdream/1'
module = hub.load(module_url)
print("DeepDream模型加载完毕")
# 选择层级和系数
def dream(image, step_size, num_octaves, octave_scale, iterations):
base_shape = tf.shape(image)[:-1]
img = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
img = tf.keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img)
initial_shape = img.shape[:-1]
img = tf.image.resize(img, initial_shape)
img = tf.expand_dims(img, axis=0)
for _ in range(num_octaves):
img = tf.image.resize(img, tf.cast(tf.convert_to_tensor(base_shape), tf.int32))
img = gradient_ascent(img, step_size, iterations)
img = tf.image.resize(img, initial_shape)
img = tf.squeeze(img)
img = img.numpy()
img = deprocess_image(img)
return PIL.Image.fromarray(np.uint8(img))
# 梯度上升
def gradient_ascent(image, step_size, iterations):
for _ in range(iterations):
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(image)
loss = get_loss(image)
grads = tape.gradient(loss, image)
grads /= tf.math.reduce_std(grads) + 1e-8
image = image + grads * step_size
image = tf.clip_by_value(image, -1, 1)
return image
# 损失函数
def get_loss(image):
image = tf.expand_dims(image, axis=0)
layer_activations = module(image)
losses = []
for activation in layer_activations:
loss = tf.math.reduce_mean(activation)
losses.append(loss)
return tf.math.reduce_sum(losses)
# 反处理图像
def deprocess_image(image):
image = 255 * (image + 1.0) / 2.0
return image.astype(np.uint8)
# 加载图像
image_path = 'path/to/image.jpg'
image = PIL.Image.open(image_path)
# 运行DeepDream
dream_image = dream(image, step_size=0.01, num_octaves=10, octave_scale=1.3, iterations=20)
# 保存生成的图像
output_path = 'path/to/output.jpg'
dream_image.save(output_path)
print("生成的图像保存成功")
