唱歌的短视频制作 手把手教你用即梦 AI 做萌娃唱歌视频,经典老歌也能玩出新花样​

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手把手教你用即梦 AI 做萌娃唱歌视频,经典老歌也能玩出新花样​

你是不是也想过,让自家宝贝的照片动起来唱歌?或者单纯想做个可爱的小视频发朋友圈?最近我用即梦 AI 搞了个大动作 —— 让 AI 生成的萌娃唱《让我们荡起双桨》,成品发出去被亲戚朋友追着问教程!今天就把这波操作拆解给你们,保证一看就会,普通人也能轻松上手。

一、先让即梦 AI 给你 “生” 个萌娃​

做视频第一步,得有个主角不是?打开即梦 AI 的图像生成功能,就跟玩游戏捏脸似的,你说要啥样,它就给你整啥样。我当时就想着:“要个扎丸子头的小姑娘,穿件简单的中式小褂子,笑起来眼睛弯成月牙,看着就机灵那种。” 把这些话敲进关键词框里,点个生成,喝口水的功夫,屏幕上就蹦出五六个萌娃。​

讲真,AI 生成的细节是真到位 —— 小褂子的盘扣纹路、丸子头里露出的碎发、甚至笑起来脸颊上的小肉窝都清清楚楚。我挑了个最有灵气的,那眼神亮得哟,感觉下一秒就要开口唱歌,就它了!​

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二、找段《让我们荡起双桨》的音频当 “剧本”​

有了娃,还得给她配段好嗓子。这首老歌到处都能找着,我在音乐 APP 上搜了个童声版,音质清楚,唱得也甜,下载下来存手机里。你也可以找自己家娃唱的版本,这样做出来更有意义。记得选时长合适的,一般一分半钟就够了,太长了看着也累。​

听着那段 “让我们荡起双桨,小船儿推开波浪”,突然就想起小时候学这首歌的样子,没想到现在能用这种方式让它 “重生”,还挺奇妙的。​

三、即梦 AI 数字人功能:让萌娃动起来唱歌​

这步是最神奇的!打开即梦 AI 的数字人功能,把选好的萌娃照片传上去,再导入刚才下的音频。等了不到十分钟就生成了,萌娃真的动起来了!​

你看她跟着节奏晃脑袋,唱到 “海面倒映着美丽的白塔” 时,小手还会往上指,嘴巴张合的节奏跟歌词对得严丝合缝。最绝的是表情,唱到 “迎面吹来了凉爽的风”,嘴角会偷偷往上扬,那股子惬意劲儿,比真人演的还自然。这哪是做视频啊,简直是给照片注入了灵魂!​

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四、剪映拼一拼,搞定!​

生成的视频片段可能有点零散,比如开头有两秒准备动作,中间有个转场卡顿。这时候打开剪映,把片段拖进时间轴,像搭积木似的拼起来就行。记得把音频也导进去,对着波形调调画面,保证 “让我们荡起双桨” 这句出来时,正好是萌娃抬手的动作,这样看着更顺。​

我当时就拼了不到五分钟,一个完整的小视频就成了。没有花里胡哨的特效,就靠 AI 生成的自然动作,看着比那些加了一堆贴纸的还舒服。​

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五、普通人也能玩的创作,真的会上瘾​

做完这个视频,我悟了:现在的 AI 工具是真把门槛降到地上了。以前想做个动画,得学建模、学剪辑,普通人想都不敢想。现在倒好,对着手机点点戳戳,就能让一张照片变成会唱歌的小天使。​

我把视频发家庭群里,我妈盯着看了三遍,念叨着 “这要是当年有这技术,给你小时候的照片也整一个”;侄子侄女围着屏幕学唱歌,跟着 AI 萌娃摆手,那场面别提多热闹。你看,这就是技术的温度 —— 它没那么高深,就是帮我们把回忆和创意变得看得见、听得着。​

所以啊,别总觉得 AI 离我们远,拿起手机试试呗。给孩子做个成长纪念视频,给爸妈的老照片添段当年的流行歌,甚至就单纯做个萌娃视频发朋友圈当快乐源泉。即梦 AI 这波操作,真不是专业人士的专利,就是给咱普通人的生活加点料。​

现在就打开即梦 AI,选首你爱的老歌,让 AI 给你造个小歌手。相信我,当看到那个虚拟萌娃对着你唱歌时,你会跟我一样,突然觉得:原来科技这东西,玩起来这么暖心呢!

上传一张图就能生成短视频,还能让人开口唱歌和跳舞……腾讯混元图生视频发布并开源

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3月6日,腾讯混元发布图生视频模型并对外开源,同时上线对口型与动作驱动等玩法,并支持生成背景音效及2K高质量视频。

基于图生视频的能力,用户只需上传一张图片,并简短描述希望画面如何运动、镜头如何调度等,混元即可按照用户要求让图片动起来,变成5秒的短视频,还能自动配上合适的背景音效。此外,上传一张人物图片,并输入希望“对口型”的文字或音频,图片中的人物即可“说话”或“唱歌”;如果选择动作模版,还能一键生成同款跳舞视频。目前用户通过混元AI视频官网(https://video.hunyuan.tencent.com/)即可体验,企业和开发者可在腾讯云申请使用API接口使用。

此次开源的图生视频模型,是混元文生视频模型开源工作的延续,模型总参数量保持 130 亿,适用于多种类型的角色和场景,包括写实视频制作、动漫角色甚至CGI角色制作的生成。开源内容包含权重、推理代码和LoRA训练代码,支持开发者基于混元训练专属LoRA等衍生模型。目前在Github、HuggingFace等主流开发者社区均可下载体验。

据混元开源技术报告披露,混元视频生成模型具备灵活的扩展性,图生视频和文生视频在相同的数据集上开展预训练工作。在保持超写实画质、流畅演绎大幅度动作、原生镜头切换等特性的基础上,让模型能够捕捉到丰富的视觉和语义信息,并结合图像、文本、音频和姿态等多种输入条件,实现对生成视频的多维度控制。

混元视频生成模型开源以来,一直保持较高的热度,去年12 月登顶huggingface全站趋榜第一,目前Github平台上Star数超过8.9K。多位开发者自发制作基于社区Hunyuanvideo的插件与衍生模型,积累超过 900 个衍生版本。更早开源的混元DiT文生图模型,在国内外衍生模型数量多达1600多个。

目前,混元开源系列模型已经完整覆盖文本、图像、视频和3D生成等多个模态,在Github 累计获得超 2.3 万开发者关注和star。

雅菲 小风

校对 陶善工

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