Clapper的作者是HuggingFace的一名 AI 前端工程师Julian Bilcke。
他开发这款应用的目标就是让使用者可以全屏播放视频，舒适地坐在导演椅（或沙发）上，向 Agent 大喊命令，让 AI 制作电影。
与很多科技公司提供的视频生成器不同，Clapper 是一款开源 AI 故事可视化工具，于一年前推出原型。它的设计目的并非取代传统视频编辑器，或使用 3D 场景作为输入的现代 AI 编辑器。
Clapper 的理念是集合各类生成式 AI 技术，让任何人都能通过交互式、迭代和直观的过程使用 AI 创建视频。无需外部工具、电影制作或 AI 工程技能。在 Clapper 中，你无需直接编辑视频和音频文件序列，而是通过调整高级、抽象的概念，如角色、位置、天气、时间段、风格等，基于 AI Agent 来迭代你的故事。
1 年前
Adobe 最近推出了全新的 AI 视频生成工具 Firefly Video Model，这一工具旨在通过人工智能技术帮助用户快速生成高质量的视频内容。以下是关于该工具的主要功能和特点： 1. 核心功能 Firefly Video Model 提供了两大核心功能： 文本到视频：用户只需输入文本描述，即可生成最长 5 秒的 1080p 高清视频。例如，输入“日落时分的雪林驯鹿特写”，工具会生成相应的动态画面。 图像到视频：用户可以通过上传静态图像，将其转换为动态视频，进一步增强视觉表现力。 2. 高级控制选项 用户可以通过调整摄像机角度、运动轨迹、拍摄距离等参数，精细控制视频的生成效果。此外，还支持选择垂直或水平宽高比，以适应不同平台的发布需求。 3. 集成与兼容性 Firefly Video Model 已与 Adobe 的 Creative Cloud 生态系统深度集成，特别是与 Premiere Pro 和 Photoshop 等专业软件无缝衔接。用户可以在不同应用程序中轻松编辑和优化 AI 生成的视频内容。 4. 商业安全性 Adobe 强调，Firefly Video Model 生成的视频内容基于公共领域和授权数据进行训练，因此可用于商业用途，且不存在版权风险。这一点对于专业创作者和商业用户尤为重要。 5. 订阅计划 Adobe 推出了两种订阅计划： Firefly Standard：每月 9.99 美元，提供 2000 个视频/音频积分，最多可生成 20 个 5 秒 1080p 视频。 Firefly Pro：每月 29.99 美元，提供 7000 个积分，最多可生成 70 个 5 秒 1080p 视频。 6. 未来发展方向 Adobe 计划在未来推出更快的“构思模式”，支持低分辨率视频和 4K 高分辨率视频，进一步提升用户体验。 7. 市场竞争 Firefly Video Model 的推出使 Adobe 直接与 OpenAI 的 Sora、谷歌的 Veo 等竞争对手展开竞争。尽管在视频时长和生成速度上仍有提升空间，但其与 Adobe 生态系统的深度集成和商业安全性使其在市场中具有独特优势。 总结 Adobe 的 Firefly Video Model 是一款功能强大且易于使用的 AI 视频生成工具，适合从普通用户到专业创作者的广泛群体。它不仅简化了视频创作流程，还通过高级控制和商业安全性为用户提供了更多可能性。如果你对视频创作感兴趣，不妨尝试这一工具，开启你的创意之旅！
1 年前
7月2日凌晨，生成式AI平台Runway在官网宣布，其文生视频模型Gen-3 Alpha向所有用户开放使用。
1 年前
InVideo 是一款适合任何技能水平用户的完美 AI 视频创建器和编辑器。借助现成的模板，可快速轻松地自定义视频。
1 个月前
马斯克旗下 xAI 静默上线 Grok 4.3，API 价格下调约 60%，引发行业连锁降价，大模型商业化进入 “低价普惠” 阶段。
2 个月前
AiPPT: 一句话、一分钟、一键搞定
2 个月前
Ralph 就是一个让 AI "自己干活直到做完"的循环机制，特别适合复杂的编程任务，解放人力。这里介绍具体怎么搭建和使用 Ralph 循环。 ? 前置准备 你需要准备以下内容： 工具 用途 Claude Code Anthropic 的 AI 编程助手 CLI Docker Desktop 提供隔离的沙盒环境 Anthropic API Key 调用 Claude API ?️ 搭建步骤 方法一：使用 Claude Code 插件（推荐） Step 1: 安装 Claude Code # 安装 Claude Code CLI npm install -g @anthropic-ai/claude-code Step 2: 初始化项目 mkdir my-ralph-project cd my-ralph-project claude init Step 3: 添加插件市场 claude plugins add-marketplace Step 4: 安装 Ralph Wiggum 插件 claude plugins install ralph-wiggum Step 5: 配置 Stop Hook 在 .claude/hooks/ 目录下创建 stop-hook.json： { "hook_type": "stop", "decision": "block", "conditions": { "check_tests": true, "check_type_errors": true, "check_git_changes": true }, "max_iterations": 20, "prompt": "任务未完成，请继续迭代修复问题" } 方法二：手动搭建（完全控制） Step 1: 创建项目结构 my-ralph-project/ ├── .claude/ │ ├── hooks/ │ │ └── stop-hook.sh │ ├── skills/ │ │ └── ralph-loop.json │ └── config.json ├── prd/ │ └── requirements.json └── workspace/ Step 2: 配置核心文件 config.json - 核心配置 { "max_iterations": 15, "auto_commit": true, "run_tests_after_each_iteration": true, "stop_conditions": { "all_tests_pass": true, "no_type_errors": true, "prd_completed": true } } skills/ralph-loop.json - 技能定义 { "name": "ralph-loop", "description": "自主迭代循环实现 PRD 任务", "trigger": "when_task_incomplete", "actions": [ "analyze_current_state", "identify_blockers", "fix_issues", "run_tests", "commit_if_passing" ] } hooks/stop-hook.sh - Stop Hook 脚本 #!/bin/bash # 检查测试是否通过 TESTS_PASS=$(npm test 2>&1 | grep -c "passed") # 检查是否有类型错误 TYPE_ERRORS=$(npx tsc --noEmit 2>&1 | grep -c "error") # 检查 PRD 是否完成 PRD_COMPLETE=$(node check-prd.js) if || || ; then echo "BLOCK: 任务未完成，继续迭代" exit 1 else echo "ALLOW: 任务已完成" exit 0 fi Step 3: 准备 PRD 文件 prd/requirements.json { "project_name": "My Feature", "tasks": [ { "id": 1, "description": "创建用户登录页面", "criteria": , "status": "pending" }, { "id": 2, "description": "实现用户注册功能", "criteria": , "status": "pending" } ] } ? 使用方法 启动 RALPH 循环 # 方法一：插件方式 claude run --skill ralph-loop --prd ./prd/requirements.json # 方法二：Docker 隔离环境 docker run -it \ -v $(pwd):/workspace \ -e ANTHROPIC_API_KEY=$ANTHROPIC_API_KEY \ claude-ralph:latest 监控循环状态 # 查看当前迭代次数 cat .ralph/iteration_count # 查看任务完成状态 cat .ralph/task_status.json # 查看日志 tail -f .ralph/loop.log ? 高级配置 1. 自定义 Stop Hook 规则 { "stop_conditions": { "all_tests_pass": { "enabled": true, "command": "npm test", "success_pattern": "all tests passed" }, "no_lint_errors": { "enabled": true, "command": "npm run lint", "success_pattern": "no problems" }, "coverage_threshold": { "enabled": true, "threshold": 80 } } } 2. 添加代码审查步骤 { "after_each_iteration": [ "run_tests", "run_linter", "code_review", "commit_if_passing" ], "code_review_prompt": "审查代码质量、安全性、性能问题" } 3. 设置成本控制 { "cost_limits": { "max_tokens_per_iteration": 50000, "max_total_cost": 50, "alert_at_cost": 30 } } ? 典型工作流程 ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 1. Claude 读取 PRD 任务列表 │ └─────────────────┬───────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 2. 选择下一个待完成任务 │ └─────────────────┬───────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 3. 实现代码、编写测试 │ └─────────────────┬───────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 4. 运行测试套件 │ └─────────────────┬───────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 5. Stop Hook 检查是否完成 │ │ • 测试通过？ │ │ • 无类型错误？ │ │ • PRD 要求满足？ │ └─────────────────┬───────────────────────────┘ ↓ ┌───────┴───────┐ ↓ ↓ 未完成 完成 ↓ ↓ 返回步骤 2 结束循环 ? 最佳实践 建议 说明 PRD 要清晰 任务描述具体、可验证，避免模糊需求 设置最大迭代 防止无限循环消耗过多成本 使用 Docker 隔离环境，避免污染本地系统 定期检查 每 10 轮查看一次进度和日志 成本监控 设置预算警报，避免超支 ⚠️ 注意事项 成本控制：每次迭代消耗 tokens，长时间运行成本较高 质量检查：AI 可能"认为"完成但实际有 bug，需要严格测试 安全边界：在沙盒环境运行，避免 AI 误删重要文件 人工介入：复杂任务仍需人工审查结果
2 个月前
Ralph Loop 是一种让 AI 自主迭代的机制，主要用于解决 AI 编程助手"半途而废"的问题。
3 个月前
OpenClaw 本质是“开发者基础设施”，而非面向大众的 SaaS 产品。
