西羊石AI视频团队：做了两年 AI 视频后，我开始害怕那张完美的脸

西羊石AI视频团队：做了两年 AI 视频后，我开始害怕那张完美的脸 西羊石AI视频团队：做了两年 AI 视频后，我开始害怕那张完美的脸 Modified July 1 我建议现阶段用默认的Lib Image生成，美感方面会更好。 生成的场景图片和资产图片一致性是相同的，还会有各个视角。 再往后接着合成提示词。 回到画布批量生成视频，我们过段时间回来收菜即可。 生成好之后我们批量下载视频，在剪映中把这些视频按照序号排列起来，我这里基本上效果还可以，直接合成导出了。 大家可以一起来欣赏一下，用LibTV的脚本功能生成的最终无剪辑修改视频。 No access LibTV批量导出 20260701 215121 1 合成 00:00 文字讲不清，就先搭一个小片场 最后是 3D 导演台。 两个人对话，谁在前，谁在后。爷爷奶奶坐在沙发上，女主从右侧入画，男主背对镜头站在窗边。你把这些全写进提示词，AI 经常像听懂了，又像刚睡醒。 导演台的做法更直接。先在 3D 空间里摆出来。人体素模、基础几何、群众阵列、本地素材，都可以放进空间里。摆好人物位置和相机机位，再截图送回画布当参考图。 它更像给 AI 视频创作者准备的小片场。 不需要你把场景做得很精细，关键是先把空间关系说清楚。多人构图、多机位、复杂走位，用这种方式比在提示词里硬写一长串更靠谱。 这个玩法可太多了，如果你想深度玩这个AI导演台，这篇文章可以继续研究。 或者你直接看我录制好的视频，基本上能够了解个大概。 No access 3d 导演台 00:00 最后 今天说了这么多，我一直有一些感触别在胸口，久久不能释怀。 AI 视频越往后，越像一门手艺。 模型会继续变强，生成会继续变便宜。今天很惊艳的东西，过几个月可能就成了默认能力。 真正难的，是继续保住人的判断。一张脸为什么值得被记住，一个角色为什么像在这个世界里活过，一个镜头为什么应该停在这里。 好的工具，应该让创作者少一点抽卡，多一点控制。LibTV 这次更新，刚好是 AI 视频从好看走向持续可交付时绕不开的几件事：脸、角色、剧本、镜头。 如果你最近也在做 AI 短剧、广告片、课程案例，或者正在带团队搭 AI 视频生产流程，可以去试一下 LibTV。 别急着做大片。先从一张脸开始，从构建角色的独特性开始。 我建议现阶段用默认的Lib Image生成，美感方面会更好。 生成的场景图片和资产图片一致性是相同的，还会有各个视角。 再往后接着合成提示词。 回到画布批量生成视频，我们过段时间回来收菜即可。 生成好之后我们批量下载视频，在剪映中把这些视频按照序号排列起来，我这里基本上效果还可以，直接合成导出了。 大家可以一起来欣赏一下，用LibTV的脚本功能生成的最终无剪辑修改视频。 No access LibTV批量导出 20260701 215121 1 合成 00:00 No access LibTV批量导出 20260701 215121 1 合成 00:00 文字讲不清，就先搭一个小片场 最后是 3D 导演台。 两个人对话，谁在前，谁在后。爷爷奶奶坐在沙发上，女主从右侧入画，男主背对镜头站在窗边。你把这些全写进提示词，AI 经常像听懂了，又像刚睡醒。 导演台的做法更直接。先在 3D 空间里摆出来。人体素模、基础几何、群众阵列、本地素材，都可以放进空间里。摆好人物位置和相机机位，再截图送回画布当参考图。 它更像给 AI 视频创作者准备的小片场。 不需要你把场景做得很精细，关键是先把空间关系说清楚。多人构图、多机位、复杂走位，用这种方式比在提示词里硬写一长串更靠谱。 这个玩法可太多了，如果你想深度玩这个AI导演台，这篇文章可以继续研究。 或者你直接看我录制好的视频，基本上能够了解个大概。 No access 3d 导演台 00:00 No access 3d 导演台 00:00 最后 今天说了这么多，我一直有一些感触别在胸口，久久不能释怀。 AI 视频越往后，越像一门手艺。 模型会继续变强，生成会继续变便宜。今天很惊艳的东西，过几个月可能就成了默认能力。 真正难的，是继续保住人的判断。一张脸为什么值得被记住，一个角色为什么像在这个世界里活过，一个镜头为什么应该停在这里。 好的工具，应该让创作者少一点抽卡，多一点控制。LibTV 这次更新，刚好是 AI 视频从好看走向持续可交付时绕不开的几件事：脸、角色、剧本、镜头。 如果你最近也在做 AI 短剧、广告片、课程案例，或者正在带团队搭 AI 视频生产流程，可以去试一下 LibTV。 别急着做大片。先从一张脸开始，从构建角色的独特性开始。 最近刷 AI 短剧，我越来越有一种错觉。 这个世界的人口好像不多，只有一张脸在加班。 她今天是逆袭女主，明天是古风少女，后天换个发型，又成了豪门千金。男主也熟，爸爸也熟，爷爷奶奶熟得像一个模型家庭聚餐。 以前大家还能忍。AI 视频刚起飞时，观众看的是新鲜感，看剧情，看这东西到底能不能动起来。 现在不一样了。评论区已经很诚实，AI 脸、看吐了、一眼假。 观众不一定懂模型，也说不清哪里怪，但手指会替他做决定，直接划走。 对做 AI 视频的人来说，这早就超过了审美问题。短剧里人物没记忆点，观众追不下去。商单里人物像模板，客户会觉得廉价。课程案例里角色一换脸，学员也很难学到稳定流程。 所以我看到 LibTV 这次更新人像调节、虚拟角色库、脚本工作流和 3D 导演台时，第一反应很简单。 终于有平台开始正面处理 AI 视频创作者每天烦的事了！ 先别重抽，把脸拉回人间 很多人遇到 AI 脸，第一反应是继续抽卡。 我也干过。结果越抽越玄学，像是在一场大型模型同学会里找主角。 LibTV 这次的人像调节，适合处理已经有基础图，但 AI 感太重的情况。比如皮肤太亮，脸部反光太假，毛发边缘太糊，人物和背景像贴在两个不同世界里。 这些问题单独看都不大，放进视频就很扎眼。 我这里拿一张典型的光滑脸做前后对比。重点先保住长相，再把塑料感压下去，让皮肤、毛发、光影回到同一个场景里。 使用也很简单，鼠标点击图片节点，左上角会有人像质感调节，可以针对人像质感和情绪进行调节。 她可以漂亮，但要像在这个世界里生活过。 情绪调节也很关键。女主发现真相，脸上还像刚收到奶茶优惠券。男主明明在压怒火，眼神却像在等外卖。表情差一点，戏就塌一点。 像LibTV这里方便人像情绪调节，我还寻思着经常很难描述角色的表情，之前我是在ComfyUI上面使用，每次打开ComfyUI都已经过去大半天了，表情调节更是看情况随机调整。 现在还是熟悉的配方，点击图片节点上方的情绪调节。 之后会自动识别脸部，如果自动选择对了，我们再点击脸部即可，如果不对，我们还能手动框选，提高准确度。 现在在这里面能直接选择对应的表情，看着像是有四个象限一样，看着非常科学哈哈。 最后我是分别尝试了四个顶点的情绪，后面发现效果确实不错，如果你有表情描述不出来，但是又希望角色很有表现力，那这种方式我认为则是大大降低了我们的创作门槛。 别让全家共用一张脸 人像调节解决质感，角色库解决来源。 过去很多人做 AI 短剧，靠抽卡找主角。今天抽到一张神图，很开心。明天换个场景，这个人又像另一个人。再做第三集，主角已经离家出走，模型留在原地。 角色库的价值，是先给创作者一个相对稳定的数字演员池。年轻女主、中年父亲、老年奶奶、路人邻居，可以从不同年龄、职业、气质出发，避免全家共用一张一样的脸。 使用入口，主要是点击画布最下方的小头像。 挺多角色形象都很鲜明，不需要我们在前期角色设计上冥思苦想了，至少不需要完全重新生成，如果你怕到时候市面上也有很多这样的脸，那你也基于这里的角色再稍微修改调整即可。 点击上图的应用至画布，就能得到角色立绘、脸部近景、各种表情和三视图等等，能真正沉淀好角色资产，在后续持续创作中保持更好的角色一致性。 生成前，先把剧本拆清楚 人物稳住以后，才轮到分镜。 很多 AI 视频新手很急。剧本写完，切成十几段提示词就开跑。跑起来很爽，返工也很爽。道具没了，场景变了，人物年龄不对，连谁在说话都不清楚。 生成速度越快，错误扩散也越快。 LibTV 的 Storyboard 工作流，适合把这个过程往前进行控制。输入剧本后，它会拆镜头，提取角色、场景、道具，生成可以编辑的故事板。 这里我最看重的是可检查，我们之前也写了一篇用这块做AI短剧全流程的，今天我又发现这个工具又迭代了！ 在创建脚本这块支持三种方式，如果我们本身就已经有角色了，那我们就用角色生成脚本就行。 生成后可以打开脚本，去进一步微调里面的画面、景别、资产，视频提示词等等，后续就能批量生成视频，这种经过精细化调整之后的视频，虽然也算是批量生成，但是也比纯AI一键生成效果要好得多。 我们确定好这块内容之后，继续生成资产。