简介

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字幕

00:00 室内场景一致性 00:01 一直是我们目前AI视频制作的最大难点之一 00:04 常用的场景 00:05 九宫格法和360度环绕视频截图法 00:08 由于生成过程不连续 00:10 不同区域之间在透视关系 00:12 光照方向 00:13 物体比例及细节风格上仍不可避免地产生偏差 00:17 这种局部正确 00:18 整体失真的问题 00:20 在镜头切换或角色移动时尤为明显 00:22 极易导致观众产生割裂感 00:24 那如何在室内切换镜头的同时保持场景结构 00:28 背景甚至是光影的绝对统一呢 00:30 今天我将向你们分享 00:32 三种保持场景一致性的方法 00:34 带你从盲目抽卡进阶到精准控场 00:37 第一种方法是用720度的全景图 00:39 你可以基于一张场景图 00:41 生成一个完整的全景空间 00:42 这里我推荐使用RHTV 00:44 每天登录可以免费生成三张全景图 00:47 首先我们把我们的场景图导入进去 00:49 再拖出一个图片节点 00:51 点击全景图 00:52 就可以得到一张720度的全景图 00:54 然后我们再进入到它的预览模式当中 00:57 我们就可以看到 00:58 我们手里 00:58 就不单单只是一个固定镜头角度的图片 01:01 而是有了一个可以完整取景的房间 01:04 最后我们可以拖动我们的鼠标 01:05 去截取一张或多张的场景图片 01:08 然后再将它和我们的人物设定图一起使用 01:11 我们就可以得到一组比较统一的分镜了 01:13 他还直接内置了四和十二两种视角截图 01:16 使用起来超级方便 01:17 第二种方法就是利用GPT最近新出的GPT 01:21 image2图像模型 01:23 直接去修改镜头角度以及制作分镜 01:25 我们直接在RTV中 01:27 把我们的初始图像发给gt image2 01:29 我想得到它的一个俯瞰图 01:31 于是指令我们就可以这样去写 01:34 基于这个房间内景 01:35 生成房间内部结构的俯视图 01:37 于是我们就会得到一张空间一致性极强的图 01:41 同样的提示词我也拿nano banana试过 01:43 我发现它完全无法实现这样的效果 01:45 所以我觉得gt emage2这个模型 01:48 它相对来说 01:49 在空间推理方面有了非常大的一个进步 01:52 最后的一种方法就是利用3D软件 01:54 进行转会的思路 01:56 我这里推荐酷家乐 01:57 里面内置海量墙体家具素材库 02:00 操作起来十分便捷 02:01 只需把所有物件位置大致匹配 02:03 不用做到完全精准 02:04 只要房间布局和整体氛围符合需求就可以 02:08 比如我这里的柜子就没有精准匹配 02:10 也完全不影响使用这款软件上手门槛很低 02:13 跟着教程学习一小时 02:15 基本就能熟练操作 02:16 像我搭建这个房间 02:17 实际只花了半个小时就完成了 02:19 软件里各类家具素材十分丰富 02:22 应有尽有 02:23 搭建好整体环境后 02:24 截取多张不同角度的画面进行拼接 02:27 拼接完成后最好给每张镜头标注编号 02:30 标注编号的作用是方便后期制作完成后 02:33 直接按需提取 02:34 编辑完成后就能得到一张涵盖房间各个角度 02:37 整体结构的总图 02:39 若还需要其他视角 02:40 也可以再多生成几张 02:42 接下来是最关键的步骤 02:44 首先导入这张拼接好的总图作为参考 02:47 锁定整体环境布局 02:48 这里我还是推荐使用RHTV画布 02:51 nano banner pro也是每天免费生成三次提示词 02:54 可以这样描述 02:55 保持图一内多图的画面视角和内容 02:58 渲染为图二的风格 02:59 并匹配图一多个角度视角下的内容统一 03:03 可以看到生成的各个角度画面都能完美匹配 03:06 原图布局好了 03:08 这就是本期视频的全部内容了 03:10 这期用到的提示词和工具我都整理到文档里了 03:13 免费分享给大家 03:14 评论区打上场景一致性 03:16 分享给你 03:17 我们下次见啦 03:18 拜拜