https://videotourl.com/videos/1781153762676-8662611b-e4b4-4c54-b347-037a97cb693b.mp4 随便问下就是几十美元的额度。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
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I’ve built htmlvideo.ai , a curated hub for Remotion-based apps, templates and real-world video use cases. As the foundational technology for programmable video rendering in the community, Remotion powers nearly all high-performance browser-side video rendering today. With the rapid advancement of AI Coding Agents, we can expect an explosion of code-generated videos with increasingly polished quality. I created this site to help myself and fellow developers learn and adopt Remotion more efficiently. My hope is that htmlvideo.ai will serve as a starting point for the great journey of HTML as Video in the AI era. I will keep updating this site continuously, until everyone can easily leverage AI agents including Claude, Codex, OpenClaw and Hermes to create and edit custom videos effortlessly.
Firefox 浏览器日前在开发分支中正式合并了对 Vulkan Video 的初步支持，为这一主流开源浏览器引入了新的 GPU 视频硬件解码路径，被视为 Mozilla 在加速视频播放体验方面的一项重要进展。 长期以来，Linux 平台上的 Firefox 主要依赖 Video Acceleration API（VA-API）进行硬件解码，但 VA-API 并未在所有图形驱动上得到广泛、一致的支持，这不仅给 NVIDIA 用户带来额外适配成本，也使许多基于 Arm 的嵌入式设备在视频加速方面被边缘化。 在此背景下，社区此前不得不通过诸如 NVIDIA-VAAPI-Driver 之类的方案，将 NVIDIA 的 NVDEC 接口通过一层适配暴露为 VA-API，以便在 Firefox 中启用 GPU 加速播放，这类间接方案在稳定性和维护成本方面都存在一定局限。 随着 Khronos 推动的 Vulkan Video 规范逐步成熟并获得更多驱动实现支持，它开始以更跨平台的方式进入 Linux 图形生态，为浏览器等应用提供了一条绕过 VA-API 限制的新路径。 今年 3 月，针对 Firefox 缺乏 Vulkan Video 支持的问题，社区在 Mozilla Bugzilla 上提交了相关缺陷报告，并在随后的数月里推动实现落地。 近期，随着相关补丁在 Firefox 代码库中完成合并，这一 Bug 报告已正式标记为关闭，意味着 Vulkan Video 解码支持已进入主干代码并具备进入正式版本的条件。 按 Mozilla 目前的发布节奏，计划于 7 月发布的 Firefox 153 将成为首个默认提供 Vulkan Video 解码能力的版本。来自 NVIDIA 的工程师 Tymur Boiko 和 Red Hat 的 Martin Stransky 是该功能合入过程中的主要贡献者，他们在 Firefox Git 仓库中持续推进 Vulkan Video 相关代码，最终在本周完成关键合并。 按规划，Firefox 153.0 预计将于 7 月 21 日正式发布，如无最后时刻的重大问题，这一版本将面向用户开放 Vulkan Video 硬件解码支持。 对于 Linux 用户而言，Vulkan Video 的加入意味着 Firefox 在硬件加速视频播放方面将更具通用性和可移植性，有望减少依赖特定 API 或第三方适配层带来的兼容性不确定性。 尤其是在小型 Arm 设备和嵌入式平台上，随着 Vulkan Video 的进一步普及，Firefox 将有机会在更多类型的 GPU 驱动上实现高效的视频解码，为流媒体播放、网页多媒体内容等场景提供更流畅的体验。 查看评论
Gemini Omni Video 。作为一个经常需要做短视频和宣发物料的开发者，我苦于现在市面上的 AI 视频工具大多都是“一锤子买卖”——也就是所谓的抽卡式生成，如果不满意往往只能换提示词全部推翻重来。 为了解决这个痛点，我基于 Google 的 Gemini Omni 模型开发了这个对话式视频生成器。你可以把它当成你的私人 AI 导演，通过不断对话就能精雕细琢出想要的 4K 视频。今天想在 V 站和大家真诚分享一下这个项目，希望能听到各位的反馈。 Gemini Omni Video 简介 简单来说，这是一款将视频制作转化为“创意对话”的 AI 视频生成器。在这个 Gemini Omni AI Video 工具中，你不需要面对复杂的剪辑时间线。你只需要用自然语言描述一个场景，AI 就会为你生成视频。 最重要的是，如果对生成的细节不满意，你可以直接给它下指令，比如“让光线更暖一些”、“镜头慢一点”、“背景加上雨天效果”。它能理解你的真实意图，在保留原有画面的基础上实时重新渲染，而不是瞎猜重做。 Gemini Omni Video 的特点 为了让它真正好用并且能用于生产环境，我在开发时侧重了以下几个核心体验： 拒绝“抽卡”，支持对话式持续迭代： 这是它最大的不同点。系统会保留你的会话上下文，你可以一帧一帧地迭代，调整取景、切换风格、延长时长，甚至替换某个角色，而不会丢失之前做好的部分。就像是视频版的“版本控制”。 多模态输入，统一工作流： 无论你扔给它一段剧本、一张产品图，还是一段语音备忘录，甚至三者同时输入，它都能理解并融合生成一段连贯的视频，省去了手动合成的麻烦。 自带音效与角色一致性： 每次生成的视频都自带同步的音效（环境音、特效声等视觉对齐音频）。此外，它支持跨片段保持人物面部、服装和风格的一致性，非常适合做系列短片。 一键 4K 多格式输出： 描述一次你的视频，就能自动适配并导出 16:9 （ YouTube ）、9:16 （ TikTok/Reels ）或 1:1 格式的 4K 视频，系统会自动重新构图，无需手动裁剪。所有成片均自带完全的商业使用权。 如何使用？ 整个流程非常符合直觉，从白纸到最终成品只需要简单的三步： 布置舞台： 丢入你的原始素材，比如文本脚本、参考照片或音频剪辑，AI 会自动读取并构建一个统一的创意大纲。 导演场景： 告诉 AI 你的诉求：摄像机角度、节奏、色调或情绪。无论指令是模糊还是精确，AI 都能智能适应并补全剩余细节。 持续打磨： 预览视频后，用大白话提出修改意见（如“前奏剪短点”、“放大产品”）。每一轮修改都会保留好的部分并修复瑕疵，满意后直接导出 4K 成片。 使用网址： https://geminiomnivideo.ai 以上就是关于这款 Gemini Omni Video AI 的简单介绍。从脑海里的粗略概念到发布，只需要不到五分钟时间。个人独立开发不易，欢迎大家来试玩体验！如果使用中遇到任何 bug 或者有新的功能建议，请直接在帖子里留言，我会第一时间跟进解答和修复。感谢大家支持！
Gemini Omni Video 。作为一个经常需要做短视频和宣发物料的开发者，我苦于现在市面上的 AI 视频工具大多都是“一锤子买卖”——也就是所谓的抽卡式生成，如果不满意往往只能换提示词全部推翻重来。 为了解决这个痛点，我基于 Google 的 Gemini Omni 模型开发了这个对话式视频生成器。你可以把它当成你的私人 AI 导演，通过不断对话就能精雕细琢出想要的 4K 视频。今天想在 V 站和大家真诚分享一下这个项目，希望能听到各位的反馈。 Gemini Omni Video 简介 简单来说，这是一款将视频制作转化为“创意对话”的 AI 视频生成器。在这个 Gemini Omni AI Video 工具中，你不需要面对复杂的剪辑时间线。你只需要用自然语言描述一个场景，AI 就会为你生成视频。 最重要的是，如果对生成的细节不满意，你可以直接给它下指令，比如“让光线更暖一些”、“镜头慢一点”、“背景加上雨天效果”。它能理解你的真实意图，在保留原有画面的基础上实时重新渲染，而不是瞎猜重做。 Gemini Omni Video 的特点 为了让它真正好用并且能用于生产环境，我在开发时侧重了以下几个核心体验： 拒绝“抽卡”，支持对话式持续迭代： 这是它最大的不同点。系统会保留你的会话上下文，你可以一帧一帧地迭代，调整取景、切换风格、延长时长，甚至替换某个角色，而不会丢失之前做好的部分。就像是视频版的“版本控制”。 多模态输入，统一工作流： 无论你扔给它一段剧本、一张产品图，还是一段语音备忘录，甚至三者同时输入，它都能理解并融合生成一段连贯的视频，省去了手动合成的麻烦。 自带音效与角色一致性： 每次生成的视频都自带同步的音效（环境音、特效声等视觉对齐音频）。此外，它支持跨片段保持人物面部、服装和风格的一致性，非常适合做系列短片。 一键 4K 多格式输出： 描述一次你的视频，就能自动适配并导出 16:9 （ YouTube ）、9:16 （ TikTok/Reels ）或 1:1 格式的 4K 视频，系统会自动重新构图，无需手动裁剪。所有成片均自带完全的商业使用权。 如何使用？ 整个流程非常符合直觉，从白纸到最终成品只需要简单的三步： 布置舞台： 丢入你的原始素材，比如文本脚本、参考照片或音频剪辑，AI 会自动读取并构建一个统一的创意大纲。 导演场景： 告诉 AI 你的诉求：摄像机角度、节奏、色调或情绪。无论指令是模糊还是精确，AI 都能智能适应并补全剩余细节。 持续打磨： 预览视频后，用大白话提出修改意见（如“前奏剪短点”、“放大产品”）。每一轮修改都会保留好的部分并修复瑕疵，满意后直接导出 4K 成片。 使用网址： https://geminiomnivideo.ai 以上就是关于这款 Gemini Omni Video AI 的简单介绍。从脑海里的粗略概念到发布，只需要不到五分钟时间。个人独立开发不易，欢迎大家来试玩体验！如果使用中遇到任何 bug 或者有新的功能建议，请直接在帖子里留言，我会第一时间跟进解答和修复。感谢大家支持！
IT之家 6 月 6 日消息，VideoCardz 发现，英特尔官网已经为上个月曝光的两款酷睿 200H 系列处理器添加了产品页面，正式确认酷睿 7 230H 和酷睿 5 205H 的存在。 这两款芯片上个月已随铭瑄新款 MoDT 主板而曝光。虽然命名为酷睿 200 系列，但它们并非 Arrow Lake 架构的产品，而是隶属于 Raptor Lake 家族，于 2026 年第一季度发布。 这两款新品最显著的变化在于核显。IT之家注意到，英特尔产品页面上均标注“集成显卡已禁用”，且页面中也不存在其他 GPU 规格说明。 具体规格方面，酷睿 7 230H 采用 10 核 16 线程（6P+4E），最高频率 5.2 GHz，配备 24MB 智能缓存，基础功耗 45W，最大睿频功耗 115W，最低保证功耗 35W。 另一款酷睿 5 205H 则为 8 核 12 线程（4P+4E），最高频率 4.8 GHz，配备 12MB 智能缓存，基础功耗同为 45W，最大睿频功耗 115W。 两款新品与现有的酷睿 200H 型号在 CPU 规格上十分接近，例如酷睿 7 230H 的核心配置、频率、缓存及功耗参数与酷睿 7 240H 一致，区别仅在于酷睿 7 240H 搭载了 64 EU 核显。酷睿 5 205H 则沿用了酷睿 5 210H 的配置，但后者配备了 48 EU 核显。 相关阅读： 《 铭瑄推出 MS-MoDT 230H/205H D4 WIFI 主板，搭载酷睿 7 230H / 酷睿 5 205H 处理器 》