AI视频为何总做不好“动作”？_服务软件

1. 比AI视频还离谱，一句话生成一个可探索的三维世界

2. 超越 SFT 和 RL，混元 SOAR 开启扩散模型训练范式的新时代

3. 盘点一周AI大事(5月3日)｜Google上线AI口语陪练 Google IO即将发布Gemini 4和Veo 4 Gemini上线原生文件生成 Google推出AI衣柜 Google翻译上线AI口语陪练 Claude 接入50多款创作软件，能直接操作Photoshop修图、做海报，接管Blender建模，用Ableton创作音乐英伟达开源全模态模型Nemotron 3 Nano Omni 研究员训练出复古大模型talkie KAIKAKU发布食品大模型Epicure 研究员开源突破性智能体协作框架Recursive MAS Moonlake上线Blender智能体Moonlake 3D Agent #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

4. 2分钟南极AI短片卖100万？怎么做的? 硬核拆解最强AI视频工作流

5. AI视频模型进化太快，导演门槛几乎归零

6. #Sora将停运#据说Sora生成的视频可用率比较低，而且还对用户免费，这就太烧钱了，现在很多国外用户开始用Seedance 2.0替代Sora ，OpenAI也转向企业级市场与盈利，为最快2026年第四季度的IPO铺路。第一个被AI取代的AI工具出现了

7. #IT那些事儿# 文生音视频的困境几年内能解决呢？家里人喜欢民族舞，前一阵子舞蹈队用 AI 大模型在原有素材的基础上生成了新的背景音乐和背景动画，但是当有些细节不如人意需要“微调”的时候，他们却发现无法让 AI 大模型“微调”，每次都是重新生成，这就真成了随机抽卡、一锤子买卖，只不过抽卡水平越来越高。他们问我，为什么 AI 大模型不能在它自己生成的素材的基础上“微调”呢？我哭笑不得，说那就是个扩散模型，它是先整出一堆噪声，然后通过多步去噪过程，逐步“重建”出符合你提示词的输出。你以为的在同一个对象上修改：· 副歌再炸一点· 第 17–22 小节鼓点再简单些· 节奏不要变，旋律别动但是对于只会“文字 + 参考音视频 ↓ 潜在空间采样 ↓ 直接一把输出”的它来说那就是“重新随机采样一次”！你心里认为的：“这是同一首歌同一个视频，只是改了一点点儿”但在它看来：· 输入变了· seed 变了· conditioning 变了那就是一首新东西！你以为的艺术，在它就是噪声！其实文生图片也是如此，前不久我把一段“轨道与频谱层→载荷层→发射层→在轨测控与运营层→应用层”太空应用五层模型的文字给 NotebookLM 让它生成信息图，第一次是这样（如图一所示）。它把“载荷层”与“发射层”弄反了，其实问题也不大，我指出这个问题，让它再生一次，其他的地方不要变（如图二所示）。第二次它倒是把载荷层放在了第二层，但是我的发射层去哪儿了，算力调度层又是哪儿来的？！图画得精美又有什么用？它真的就是一个实习生，聪明的时候出人意料，笨起来也出人意料！当你随随便便看看而已的时候，它让你惊叹！当你认认真真要用的时候，它让你啼笑皆非！你会奇怪，图片不是有图层的概念吗，乐团进录音棚也是不同乐器各录各的音啊？为什么大模型在扩散模型的原理下，不能先生成一个一个分层，再合成起来，这样不就逼近AI可编辑可修改了吗？比如说文生视频这样生成：· 生成角色层（孙悟空 + 动作骨架）· 生成背景层（火焰山 + 烟雾粒子）· 生成特效层（金箍棒光效 + 法相虚影）· 合成渲染 → 可单独修改任一层比如说文生音频这样生成：· 人声轨道（唱词 + 情感）· 伴奏轨道（鼓点 + 弦乐）· 环境音轨（风声 + 火焰噼啪）· 混音输出 → 可调整某个音轨的音量或单独替换这么简单的事情现在为什么还做不到呢？这是因为跨层一致性难，很难。当你把内容拆成：1.角色层2.背景层3.特效层4.光照层5.物理交互层你其实是在要求模型满足五类耦合一致性：· 空间一致性：坐标系统必须共享· 时间一致性：运动轨迹必须可追踪· 光照一致性：光源参数必须统一· 物理一致性：遮挡、碰撞、重力一致· 语义一致性：“这个人”在所有层中身份不变假设你修改了“孙悟空动作层”，他的影子、与烟雾的交互、金箍棒反光……都应同步变化。但各层若独立生成，就缺乏物理因果建模，导致合成结果不真实：· 遮挡冲突：孙悟空抬手，是否挡住背景光源？· 光照冲突：背景光是夕阳，孙悟空脸上却是顶光？· 阴影缺失：孙悟空移动，影子是否同步？· 反射错误：水面里是否出现孙悟空倒影？这就是跨层一致性爆炸。好了，我们知道了分层/分轨是实现可编辑生成的必经之路。那么有没有人在解决？有人说未来方向是世界模型（World Models）。即理想的方案是构建一个内部具有一致物理规则的虚拟世界：· 模型先生成一个带物理属性的 3D 场景（含角色、物体、光源、材质）；· 所有“层”都是从该场景可微分渲染（Differentiable Rendering）出来的视图；· 编辑任一对象 → 自动更新所有相关层（影子、反射、遮挡）。世界模型的代表有：· Luma AI’s Dream Machine（支持 3D 对象生成与编辑）；· Google’s Genie（世界模型，可交互生成一致视频）；· NVIDIA’s Cosmos（明确定位为"World Foundation Model Platform for Physical AI"）这正是下一代 AI 内容创作工具的核心竞争力所在。它们从： Prompt → 像素演进到： Prompt ↓ Scene Graph ↓ 3D World State ↓ Physics Simulation ↓ Differentiable Rendering ↓ Video Frames注意，所有层都来自同一个“世界状态”，所以只要世界状态一致：· 光影自然一致· 物理自然一致· 视角切换自然一致· 编辑自动传播扩散模型是在拟合结果分布。世界模型是在建模因果生成过程。它们什么时候能飞入寻常百姓家呢？我这么预测：· 可控角色级编辑：1 年内；· 可控场景级编辑：1–2 年内；· 完整物理一致世界模型：2–3 年；· 工业级替代传统软件：3–4 年。只有那时：· 音视频才会变成“工程文件”；· AI 才能真正进入专业创作链条；· 生成才不是“一锤子买卖”。有人说 Suno 成为 VIP 后就可以导出可编辑声音文件啊。但是 Suno 的技术原理仍是扩散范式即黑箱，只不过它多做了一件事：Suno Studio 用现成的音频分离技术（如Demucs、Spleeter）把它的黑箱生成的音频再拆解为人声、鼓、贝斯等轨道——我电脑上还有 Ultimate Vocal Remover 呢，我也是把舞蹈队的背景音乐素材先做音轨分离，然后再手工调整每一个音轨的音量、加效果器，最后再按时序合起来，其实它也是这么干的。从演化角度，现在有五层路径：Stage 1：纯扩散视频Stage 2：可控扩散 + 局部一致Stage 3：隐式3D表示视频Stage 4：对象级世界表示Stage 5：完整世界模型视频猜测 Seedance 2.0 更接近“增强版 Stage 3（隐式3D + 强时序一致）”，但还没有真正进入 Stage 4（对象级世界表示）。从即梦AI、小云雀、豆包等入口进入做测试的效果来看：它明显具备：· 强时序一致性· 长视频稳定性· 视角变化相对合理· 角色身份较稳定· 镜头运动连贯这说明什么？说明它大概率已经引入：· 隐式 3D 表示（NeRF / Gaussian splatting 类）· 4D latent 表示· 更强的时间建模· 内部空间一致性约束这是 Stage 3 的典型特征。但它还缺什么？如果你对 Seedance 2.0 说：· 只改人物衣服颜色· 保持所有光影不变· 保持角色轨迹不变· 自动更新反射和阴影它能做到吗？· 它还没有公开 Scene Graph· 还没有对象参数接口· 还没有可编辑物理状态· 还没有导出结构资产能力所以它依然是：高级条件控制的像素生成系统，而不是：世界状态驱动的渲染系统。为什么它“看起来像世界模型”？因为 Stage 3 满级到一定程度就会产生一种错觉：· 内部隐式空间足够稳定· 镜头运动足够真实· 角色持续时间足够长这会让人感觉“它是不是已经在内部建了个世界？”但实际上：隐式空间一致 ≠ 显式对象世界。它有：· 连续 latent 空间· 隐式几何约束但没有：· 可编辑对象图· 物理参数系统· 结构级可控接口如果按行业的进化速度：· 2025–2026：Stage 3 极度成熟· 2026–2027：出现“混合模型”（半结构世界）· 2027-2029：真正对象级世界模型成型所以 Seedance 2.0 应该是：【在 Stage 3 尾端逼近天花板】但还没有跨入 Stage 4。那么 Seedance2.0 能“补帧”（如图三和图四所示），这算不算逼近世界模型呢？能“补帧” ≠ 进入世界模型，只说明它的时序建模很强，但不等于有“可递推的世界状态”。补帧本质上在做什么？从算法层面看，视频补帧一般属于三类技术路径：①光流插值（传统CV）②视频扩散重建③时空 Transformer 递推Seedance 2.0 的补帧大概率属于条件视频扩散 + 强时序Transformer。这说明它非常接近 Stage 3 的极限形态：· 时序 latent 建模很强· 隐式空间一致性已经稳定· Transformer 长依赖能力成熟总结一下，Seedance 模型现在大概率架构是：Diffusion Transformer + 隐式4D场 + 几何一致性正则；还没到：世界模拟器 + 渲染引擎。

8. 跨境电商流量成本激增，AI自动生成视频是否是中小卖家的唯一出路？

9. 把“实时生成世界模型”这种最烧钱、最烧算力、最难做成产品的方向，往大众创作和大众认知里推，一旦做成了，这将彻底改变人类的媒介形态。 #AI视频##PixVerse# 动动枪DongDongGun的微博视频

10. 告别AI视频僵硬假脸！3招让你的AI人物表情活起来

11. 【Scail动作迁移】超丝滑流畅迁移真的有手就行 · 这么逼真还能看出来是AI吗？

12. seedance2.0太强了...给老外都看懵逼了，几乎没有错误，动作流畅，甚至还有运镜。如果说25年初deepseek普及了对话ai，那26年的seedance2.0就是普及了生成视频ai。美国人发明，中国人优化并普及，这种模式就是现在ai的发展趋势。#seedance2.0#

13. OpenAI全面关停其AI视频生成平台Sora，从昙花一现到退场，Sora有哪些经验和问题值得关注？

14. 《灵魂摆渡》电影全AI生成，原班幕后坐镇，演员全换AI建模，能延续过往的情怀吗？你还会去看吗？

15. 小说推文抖音视频赚钱技巧+AI自动生成视频流程（AI工具领取）

16. Seedance 2.0：说中国话的最强AI视频模型！

17. 用了这5大技巧后，原来AI人物还可以这么真？

18. Sora的AI TikTok梦迅速破产了

19. AI 视频生成的未来在中国

20. 美团的视频大模型longcat video

21. AI视频生成效果差，原来是Prompt太详细？调整多少次可以达到满意效果？#Flova #Flova ai#aigc #ai视频生产

22. AI 换脸已经简单到可怕了...【即梦Seedance 2.0实测】

23. AI 视频生成的战场如何从「模型秀场」转向「工作流」？

24. 作为影视从业者，AI视频生成是否已融入工作流？还有哪些特效是Seedance等AI工具无法做到的？

25. 邪修！一招教你去除人物AI味～搞定活人感！你用ai生成的人物是不是也像这样不是脸太油就是表情太僵硬而我只需要一个方法就能让他瞬间有活人感今天一个视频教会你首先活人感这件事其实分两个环节第一个就是生图第二个就是生视频先讲第一个最重要的“生图环节” 很多人在写提示词的时候会下意识的忽略掉皮肤的细节描述比如说你想要生成一个18岁的古风女生你是不是也会这么写：年龄+形象+身份+状态看似没问题但问题就出在这儿因为你没有告诉AI这个人的真实皮肤质感所以ai会觉得这个脸就应该是干净的这就是油腻感的来源你只需要在生成时加上这类肤质细节的提示词去约束人物的肤质这样人物的面部就不会油腻了对！如果你掌握了这个那生视频其实就会很简单这里一共有三个点第一个，写清楚微表情很多人很喜欢写伤心难过这些词儿但这些词太空了 AI并不知道怎么具体表现教大家一个很简单的方法把表情拆到五官上比如委屈的时候眉毛眼睛是什么状态，鼻子有没有什么轻微变化，嘴巴是抿着、微张，还是嘴角轻轻上扬呢用这种方式去写AI才知道人物的表现第二个要有肢体动作配合。真实的人做表情的时候一定会有伴生动作比如紧张的时候可能会捏衣角、低头、害羞的时候可能会眼神躲开、轻轻咬唇这些小动作加进去画面马上就丰富了第三个也是最重要的视频提示词不要写太满图生视频的时候底图已经决定了大部分质感你写提示词的时候只需要告诉AI三件事：哪里动，怎么动，为什么动不要让人物做太大的动作。越是轻微的小动作越容易做出活人感。所以这个技巧你学会了吗 #刺猬星球ai #aigc #托尼三三 #AI教程 #ai创作浪潮计划

26. 打破具身世界模型可执行性鸿沟！港中深-跨维智能团队提出EVA框架，用强化学习让视频世界模型真正“动”起来

27. 这大概是首部工业级别的AI制作电影，大家觉得质量如何？你会去电影院看这部电影吗？这部电影制作成本50万美金，40万花在了AI算力上。我今天已经转发了一篇关于这部电影制作细节的文章在今天的V加订阅里。我觉得AI真正制作工业级别高质量电影，还有一段长路。视频的连贯性是一个问题。因为AI模型产出的图像不是一致的。导致需要写很长的prompt去tune每一帧视频的连贯性。比如前一个主角还是个金发碧眼的，下一个如果prompt不到位就变成另一个人了。另外就是AI时代的电影，主要的开销变成了算力Token。雨城春天的微博视频

28. #seedance2.0和kling3.0视频对比#海外网友做了字节的Seedance 2.0 和快手的 Kling 3.0 两个视频AI的对比，使用相同基础图像和提示生成多镜头视频，展示科幻、动作等场景的并排结果，以公平评估模型性能。这个视频包含10组镜头对比，突出运动连贯性、物理模拟和细节渲染无心简影的微博视频

29. 深度｜从 Genie 3 到 Yoroll，AI 视频原生游戏正在真正落地

30. Lior Alexander 推出了一项突破性技术——dLLM，实现了将任意自回归语言模型（LLM）转化为扩散模型的公开方案。这一转变核心在于：1. 去除传统自回归中的因果掩码，启用双向注意力机制，令模型能全面感知上下文；2. 随机遮蔽部分Token，训练模型填补空白，实现高效的内容推断；3. 通过轻量级监督训练，稳定生成结果，提升模型表现。这一方法不仅改变了模型架构，还带来了实用的工具链支持，涵盖训练、推理和评估，兼容LoRA、DeepSpeed、FSDP、4-bit量化及多GPU等多种高效训练方案。官方仓库还提供了自回归扩散、BERT扩散及编辑流模型的示例，极大地便利了研究和应用。技术社区反响热烈：有人关注其对偏见问题的潜在改善，有人好奇推理延迟的权衡，更有人赞叹跨领域架构迁移的创新意义——LLM技术被赋能于图像生成，打破模态壁垒。dLLM通过并行去噪128个Token，显著减少推理步骤（65步对比传统的97步），特别适合编辑式任务和专家模型（MoE）的扩展。这不仅是架构的革新，更是对模型理解和生成方式的重新定义——从线性单向走向全面双向，模型“看见了更完整的画面”。未来，dLLM有望推动更高效、更灵活的多模态AI系统，开启语言模型的新篇章。x.com/LiorOnAI/status/1998484013410046135 爱可可-爱生活的微博视频

31. 地平线最新提出HorizonDrive：自动驾驶世界模型新范式、实现分钟级自回归生成

32. 《华尔街日报》披露 Sora 关停内幕，每日亏百万、用户数腰斩，这暴露了 AI 视频赛道哪些致命问题？

33. Sora 之死：OpenAI 亲手埋葬的 AI 视频神话，暴露行业三大致命问题！

34. AI生成一把锤子却砸不了钉子：视频与几何模型为何没有“物理”

35. 别被「更像真的视频」骗了，AI视频生成，还远未真正学会物理世界

36. 让AI视频遵守物理定律的PhysRVG框架

37. 收藏级教程！AI视频漫剧舞蹈动作怎么做出专业感？（附动作模板）

38. 物理AI「感知&预测评估」新基准：PAI-Bench

39. AI漫剧人物动作还在生硬转圈？一套万能公式+提示词，让角色“武打飘逸、仙舞灵动”

40. 斯坦福李飞飞团队提出 HumanScore：首个生物力学驱动的生成视频人体动作评测基准

41. 2026年AI视频生成工具对比，效果和门槛差多少

42. Seedance 2.0 新手必学：3个核心技巧让视频稳定10倍

43. Physion-Eval发布 | 别被「更像真的视频」骗了,AI视频生成,可能还远未真正学会物理世界

44. 编委精选 | 东南大学王洪松等：时序一致性约束的文本生成动作研究

45. 视频生成与世界模型有多远：基于物理定律的视角

46. 正在爆发！视频扩散模型成论文新赛道，2026发文必冲！

47. AI漫剧动态僵硬解决技巧｜2026小白必看，3步让角色“活起来”，告别纸片感

48. Sora 2遇冷背后：Video RLHF的崛起

49. AI 漫剧精品秘籍：动作弧线告别角色僵硬

50. Seedance2.0横空出世，AI视频生成领域或将迎来“王者级”变革

51. 想接触AI视频生成的先来了解下它的“通病”

52. 多视角视频扩散策略：一种三维时空-觉察视频动作模型

53. 显存只有 24G 怎么发顶会？视频生成 + 扩散模型，这套“以小博大”的打法火了！

54. 🎬物理引擎+视频生成闭环！CVPR26

55. 视频生成AI的“记忆”难题：字节跳动如何让机器拥有连续思维能力

56. 高效视频扩散模型：进展与挑战

57. 港中文&字节联手：Resampling Forcing 终结长视频“崩坏”，自回 - 哔哩哔哩

58. AI生成视频全攻略：零基础也能做出16:9高清流畅大片（科技感十足）

59. CVPR Highlight：让扩散模型学物理：100K仿真视频训练可控运动生成

60. 二次元专用AI工具支持动作模仿的有吗？一个案例如实讲讲我是怎么选的

61. Seedance 2.0：技术革新开启AI视频生成新纪元

62. 即梦AI人物变形？1招根治🔥。🔥你是不是也这样？用 Seedance2.0 生成视频人物五官扭曲、肢体错位、手脚畸形换多少张参考图，还是崩得厉害！ 🧐问题分析 1. 参考图面部/肢体角度太刁钻、细节模糊，AI 识别不准人体结构 2. 没开「人物保持 / 面部保持」，AI 自由发挥直接跑偏 3. 视频时长太长、帧率太高，超出模型稳定上限 ✅终极解决方案（照做就好） 1. 参考图选：正面、平视、五官清晰、肢体舒展避开侧脸、低头、遮挡、大动作 2. 必须开启： ✔面部保持 ✔人体结构优化相似度 70%–85% 3. 新手先做：3–5秒短视频，8帧以内越长越容易崩 4. 提示词强制加：正面描述 + 负面提示词 📝可直接复制的完整提示词正面提示词高清画质，人物五官正常，面部清晰，肢体结构完整，比例正常，无畸形，无扭曲，动作自然流畅负面提示词畸形，扭曲，五官错位，手脚畸形，肢体断裂，面部模糊，多余肢体，比例失调 🎯一句话总结角度正 + 开保持 + 短时长 + 加提示词 Seedance2.0 人物再也不会崩！ #即梦 #seedance2 #ai提示词 #ai生视频 #干货

63. AI人物动作僵硬像木偶？AI人物动作僵硬像木偶？简单一改，动作自然堪比真人 ✅问题 AI生成的剧情短片里，人物走路卡顿僵硬、抬手动作死板、转身像机械木偶，肢体没有丝毫松弛感，全程违和感拉满，完全没有真人动态氛围感。 ✅问题分析 1. 全部用静态摆拍单张图片做参考，没有连续动态过渡画面，AI无动作参考依据； 2. 动作幅度默认超低档位，人物只会小幅抖动，无法生成自然肢体动态； 3. 提示词只写人物出镜，没标注具体动作细节，AI自由发挥生硬动作。 ✅解决方案 1. 优先选用带连续过渡动态的序列参考图，贴合完整肢体动线； 2. 动作幅度精准调到40%–60%黄金区间，动态不夸张不僵硬； 3. 提示词精准写明走路、抬手、回眸、轻扶裙摆等具体细化动作； 4. 避开大幅度劈叉、极速奔跑等极限高危动作，降低崩坏概率。 ✅举例描述做古风女子缓步游园、现代情侣并肩散步、主播抬手挥手打招呼、漫剧人物侧身回眸对视，所有肢体动作松弛顺滑，抬手转身、移步回眸全和真人日常动态一致，没有卡顿木偶感，剧情代入感直接拉满。 ✅可直接复制完整提示词人物全身肢体动作自然松弛流畅，步态匀速顺滑，抬手回眸动态真实自然，无机械僵硬感，无画面卡顿掉帧，人物动线连贯，背景贴合场景，高清竖屏实拍质感，Seedance2.0原生动态生成 #即梦 #AI视频#AI提示词 #干货

64. 实测100个提示词：AI视频是懂物理世界还是玩概率游戏？现在的文生视频模型到底懂不懂物理？我们准备了100个极具挑战性的提示词，从晶体折射、光影逻辑、拓扑变形到叙事连贯性，全方位对AI进行压力测试。结果发现，虽然4090显卡烧得冒烟，但AI在处理“反重力”、“多光源”等场景时依然频频翻车。本期视频带你看看AI生成的底裤到底在哪。#AI视频 #提示词 #文生视频 #物理引擎 #科技评测

65. CVPR & ICLR 2026 | 零先验物理拆解+潜空间未来推演！三项突破打通具身智能“动态世界模型”

66. 通过逆动力学奖励将视频世界模型与可执行机器人动作对齐

67. AI视频的核心【提示词】

68. AI 视频迎来“物理引擎”时刻！剪辑师真正的危机来了

69. 2026年AI数字人视频工具评测：从口型同步到动作自然度全流程实测

70. 做AI视频必看！两大穿模禁区千万别碰 1. 手部内容全面禁令 - 禁止：手指张开、抓取物品、手势比划、双手互动、手部特写 - 慎用：近景半身镜头（容易暴露手部瑕疵） - 推荐：双手自然下垂、遮挡手部、远景弱化肢体细节 2. 动态场景严格限制 - 禁止：格斗打斗、连招动作、快跑跳跃、多人混战、肢体碰撞 - 慎用：转身、大幅度弯腰、多人同框互动 - 推荐：慢节奏走路、静态站立、坐姿、单人安静镜头 3. 额外易穿模附加禁区多人肢体接触、衣物贴身动态、复杂道具握持，一并规避六、替代创作方案（不翻车替换思路） 1. 想做剧情：用对话站位、远景叙事、镜头切换代替肢体动作 2. 想做热血内容：改用风景空镜、特效氛围、文字叙事代替打斗 3. 想展示人物：多用侧脸、背影、全身远景，减少五官肢体特写七、后期简易补救技巧 1. 轻微穿模：加滤镜、模糊边缘、贴纸遮挡畸形部位 2. 肢体崩坏：直接裁剪镜头、缩短动态画面时长 3. 批量出片：统一设置「低动态、慢动作」生成参数 #AI视频 #AI生成视频 #剪辑干货 #短视频创作 #AI剪辑

71. 即梦4宫格分镜指令拆解：如何用"强制分格"解决AI视频的动作失控

72. ▶▶2026年了，到底哪款AI视频工具真正能打？10款主流工具深度横评———

73. SAM2VideoX：从视频跟踪模型中蒸馏结构保持运动，让生成视频告别“肢体错乱”

74. AI视频总没速度感？这3个镜头绝招快抄

75. Seedance0视频模板大揭秘：如何用AI工具打造电影级画面？

76. 如何给AI视频有效去除“AI味”

77. NeurIPS 2025 | 硬刚可灵1.5！阿里通义&清华等开源Wan-Move：指哪动哪的“神笔马良”

78. 一文看懂视频生成如何进化：从GAN到扩散，再到世界模型

AI视频为何总做不好“动作”？

精选参考来源