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人工智能Sora资源最全合集

人工智能Sora资源最全合集

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
   │  ├─ victoria-crowned-pigeon.mp4
   │  ├─ vlogger-corgi.mp4
   │  ├─ wolves.mp4
   │  ├─ wwaEhwkd7vryYZLs.mp4
   │  ├─ wzXcdViEEYGvz6kv.mp4
   │  ├─ x-tDLpMBPun0BIYt.mp4
   │  ├─ yDF9Gv87H3tnHRoG.mp4
   │  ├─ zgD5gULAiUj4Mmro.mp4
   │  └─ 原搬运者弄太多水印了,我尽力去掉了一些……想要更多无水印版本请点这里.txt
   └─ Promts
      └─ Sora-AI视频全网最全收集-对应提示词.xlsx

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