资源信息
资源名称:人工智能Sora资源最全合集
资源类型:资料
资源标签:#人工智能 #AIGC #学习
资源来源:夸克网盘吧Kuakeba.com
资源简介
收录Sora专属提示词库、Sora-AI视频全网最全集(逾百个)、Sora提示词技巧、Sora学习论文及Sora专属教程等丰富资源,全方位涵盖Sora使用技巧与学习资料,对Sora爱好者而言,实为不可多得的珍贵资料宝库!
资源目录
【Sora资源最全合集】 ├─ SORA五个快速变现方向.docx ├─ SoraAI视频工具优先体验资格.docx ├─ Sora提示词技巧 │ ├─ Sora关于情境细节的提示词技巧.docx │ ├─ Sora关于情感氛围的提示词技巧.docx │ ├─ Sora关于视频分镜的提示词技巧.docx │ ├─ Sora关于透视和角度的提示词技巧.docx │ ├─ Sora关于风格和艺术元素的提示词技巧.docx │ ├─ Sora大模型关于颜色和光线的提示词技巧.docx │ ├─ Sora对于动态元素的提示词技巧.docx │ ├─ Sora模型关于背景详细的提示词技巧.docx │ ├─ sora关于详细描述的提示词技巧.docx │ └─ sora明确主体的提示词技巧.docx ├─ Sora学习论文 │ ├─ sora学习论文-打包防和谐.zip │ └─ sora学习论文-在线试看版 │ ├─ Adversarial Video Generation on Complex Datasets.pdf │ ├─ Align your Latents- High-Resolution Video Synthesis with Latent Diffusion Models.pdf │ ├─ An Image is Worth 16x16 Words- Transformers for Image Recognition at Scale.pdf │ ├─ Attention Is All You Need.pdf │ ├─ Auto-Encoding Variational Bayes.pdf │ ├─ Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics.pdf │ ├─ Denoising Diffusion Probabilistic Models.pdf │ ├─ Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis.pdf │ ├─ Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models.pdf │ ├─ Generating Long Videos of Dynamic Scenes.pdf │ ├─ Generating Videos with Scene Dynamics.pdf │ ├─ Generative Pretraining From Pixels.pdf │ ├─ Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents.pdf │ ├─ High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models.pdf │ ├─ Imagen Video- High Definition Video Generation with Diffusion Models.pdf │ ├─ Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models.pdf │ ├─ Improving Image Generation with Better Captions.pdf │ ├─ Language Models are Few-Shot Learners.pdf │ ├─ Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners.pdf │ ├─ MoCoGAN- Decomposing Motion and Content for Video Generation.pdf │ ├─ NUWA- Visual Synthesis Pre-training for Neural visUal World creAtion .pdf │ ├─ Patch n' Pack- NaViT, a Vision Transformer for any Aspect Ratio and Resolution.pdf │ ├─ Photorealistic Video Generation with Diffusion Models.pdf │ ├─ Recurrent Environment Simulators.pdf │ ├─ SDEdit- Guided Image Synthesis and Editing with Stochastic Differential Equations .pdf │ ├─ Scalable Diffusion Models with Transformers .pdf │ ├─ Scaling Autoregressive Models for Content-Rich Text-to-Image Generation.pdf │ ├─ Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs.pdf │ ├─ ViViT- A Video Vision Transformer.pdf │ ├─ VideoGPT- Video Generation using VQ-VAE and Transformers.pdf │ ├─ World Models.pdf │ └─ Zero-Shot Text-to-Image Generation.pdf ├─ Sora专属教程 │ ├─ 6、总结与展望 │ │ ├─ Sora文生视频模型与提示词未来的发展趋势.docx │ │ └─ 本教程所学内容的回顾与总结.docx │ ├─ 5、实战篇:案例分析与操作指导 │ │ ├─ 利用Sora文生视频模型生成视频内容.docx │ │ ├─ 根据生成结果调整和优化提示词的策略.docx │ │ └─ 针对不同主题的视频进行提示词设计.docx │ ├─ 4、高级篇:提示词与视频创作的融合 │ │ ├─ 1、创意启发:利用提示词激发创作灵感.docx │ │ ├─ 2、叙事构建:通过提示词规划视频结构和节奏.docx │ │ └─ 3、风格塑造:通过提示词实现视频风格的多样化.docx │ ├─ 3、进阶篇:构建高效提示词 │ │ ├─ 3、指令性提示词的巧妙运用 │ │ │ ├─ 应对复杂场景和特定需求.docx │ │ │ └─ 指导模型生成符合预期的视频内容.docx │ │ ├─ 2、情感引导与观众共鸣 │ │ │ ├─ 创造共鸣与参与感.docx │ │ │ └─ 利用情感性提示词调动观众情绪.docx │ │ └─ 1、关键词优化技巧 │ │ ├─ 使用具体、生动的词汇.docx │ │ └─ 避免冗余和模糊表达.docx │ ├─ 2、基础篇:了解提示词 │ │ ├─ 1、提示词的定义与功能.docx │ │ ├─ 3、如何选择适合视频主题的提示词.docx │ │ └─ 2、不同类型的提示词及其作用 │ │ ├─ 情感性提示词及其作用.docx │ │ ├─ 指令性提示词及其作用.docx │ │ └─ 描述性提示词及其作用.docx │ └─ 1、前言 │ ├─ 1、sora提示词的重要性及其在视频创作中的应用.docx │ └─ 2、本教程的目标与学习内容.docx ├─ Sora专属提示词库 │ ├─ 动作与姿态偏.xlsx │ ├─ 场景篇.xlsx │ ├─ 天气篇.xlsx │ ├─ 故事线索篇.xlsx │ └─ 特殊环境篇.xlsx └─ Sora-AI视频全网最全收集(100多个) ├─ Videos │ ├─ 15.mp4 │ ├─ 18.mp4 │ ├─ 1ESXz6gPL_jYm6ox.mp4 │ ├─ 2r6R4jfZdso_d6YU.mp4 │ ├─ 6.mp4 │ ├─ Beautiful, snowy Tokyo.mp4 │ ├─ CE6XePnWBZWTKNLc.mp4 │ ├─ CFzxxpSCn8IaARWi.mp4 │ ├─ HWv91bL5DRAhAHz8_1.mp4 │ ├─ LKvuCYNyu2IWkY8v.mp4 │ ├─ OVgwFsijR_mmi6fY.mp4 │ ├─ Od5aGL5Ml4ycuR-x.mp4 │ ├─ S18_Hii3-CRsx4Vo.mp4 │ ├─ Several giant wooly mammoths.mp4 │ ├─ U7_eoLJ3HCUgIBu8.mp4 │ ├─ UST-fn-RvhJwMR5S.mp4 │ ├─ XFQY4fgZUB6GMw9q.mp4 │ ├─ Y-hqbC_qKQ6d7ZaN.mp4 │ ├─ a-toy-robot-wearing-blue-jeans-and-a-white-t-shirt-taking-a-pleasant-stroll-in-Antarctica-during-a-beautiful-sunset.mp4 │ ├─ a-woman-wearing-a-green-dress-and-a-sun-hat-taking-a-pleasant-stroll-in-Mumbai-India-during-a-beautiful-sunset.mp4 │ ├─ a0.mp4 │ ├─ a1.mp4 │ ├─ a2.mp4 │ ├─ amalfi-coast.mp4 │ ├─ an-adorable-kangaroo-wearing-a-green-dress-and-a-sun-hat-taking-a-pleasant-stroll-in-Johannesburg-South-Africa-during-a-colorful-festival.mp4 │ ├─ an-old-man-wearing-purple-overalls-and-cowboy-boots-taking-a-pleasant-stroll-in-Antarctica-during-a-winter-storm.mp4 │ ├─ aquarium-nyc.mp4 │ ├─ art-museum.mp4 │ ├─ auBXTZ_s-sWYY4Xc.mp4 │ ├─ b0.mp4 │ ├─ b1.mp4 │ ├─ b2.mp4 │ ├─ backward-jogger.mp4 │ ├─ basketball-explosion.mp4 │ ├─ big-eyed-fluff-ball.mp4 │ ├─ bike_1.mp4 │ ├─ birds-over-river.mp4 │ ├─ c0.mp4 │ ├─ c1.mp4 │ ├─ cat-on-bed.mp4 │ ├─ chair-archaeology.mp4 │ ├─ chameleon.mp4 │ ├─ chinese-new-year-dragon.mp4 │ ├─ closeup-man-in-glasses.mp4 │ ├─ cloud-man.mp4 │ ├─ d0.mp4 │ ├─ d1.mp4 │ ├─ d2.mp4 │ ├─ dancing-kangaroo.mp4 │ ├─ discussion_0.mp4 │ ├─ dogs-downtown.mp4 │ ├─ e0.mp4 │ ├─ e1.mp4 │ ├─ e2.mp4 │ ├─ e3HK1GSUAgNxC2EY.mp4 │ ├─ flower-blooming.mp4 │ ├─ grandma-birthday.mp4 │ ├─ happy-cat.mp4 │ ├─ italian-pup.mp4 │ ├─ lagos.mp4 │ ├─ monster-with-melting-candle.mp4 │ ├─ octopus-and-crab.mp4 │ ├─ origami-undersea.mp4 │ ├─ otter-on-surfboard.mp4 │ ├─ paper-airplanes.mp4 │ ├─ petri-dish-pandas.mp4 │ ├─ photoreal-train.mp4 │ ├─ prompting_1.mp4 │ ├─ prompting_3.mp4 │ ├─ prompting_5.mp4 │ ├─ prompting_7.mp4 │ ├─ puppy-cloning.mp4 │ ├─ rNiKCJeJyf8Ue4gS.mp4 │ ├─ robot-video-game.mp4 │ ├─ sampling_2.mp4 │ ├─ santorini.mp4 │ ├─ scaling_2.mp4 │ ├─ ships-in-coffee.mp4 │ ├─ simulation_0.mp4 │ ├─ simulation_1.mp4 │ ├─ simulation_4.mp4 │ ├─ simulation_5.mp4 │ ├─ simulation_6.mp4 │ ├─ simulation_7.mp4 │ ├─ snow-dogs.mp4 │ ├─ ssstwitter.com_1708024200398.mp4 │ ├─ ssstwitter.com_1708024354050.mp4 │ ├─ ssstwitter.com_1708027050964.mp4 │ ├─ ssstwitter.com_1708027218755.mp4 │ ├─ ssstwitter.com_1708242793064.mp4 │ ├─ ssstwitter.com_1708295424095.mp4 │ ├─ stack-of-tvs.mp4 │ ├─ suv-in-the-dust.mp4 │ ├─ tUfDESZsQFhdDW9S.mp4 │ ├─ tiny-construction.mp4 │ ├─ tokyo-walk.mp4 │ ├─ train-window.mp4 │ ├─ uRkXLMR6UXciZNX8.mp4 │ ├─ 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