文件详情

文件信息

文件描述

├── Sora-AI视频全网最全收集（100多个） │ ├── Promts │ │ └── Sora-AI视频全网最全收集-对应提示词.xlsx │ ├── Videos │ │ ├── 1ESXz6gPL_jYm6ox.mp4 │ │ ├── 2r6R4jfZdso_d6YU.mp4 │ │ ├── 6.mp4 │ │ ├── 15.mp4 │ │ ├── 18.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 │ │ ├── Beautiful, snowy Tokyo.mp4 │ │ ├── big-eyed-fluff-ball.mp4 │ │ ├── bike_1.mp4 │ │ ├── birds-over-river.mp4 │ │ ├── c0.mp4 │ │ ├── c1.mp4 │ │ ├── cat-on-bed.mp4 │ │ ├── CE6XePnWBZWTKNLc.mp4 │ │ ├── CFzxxpSCn8IaARWi.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 │ │ ├── HWv91bL5DRAhAHz8_1.mp4 │ │ └── italian-pup.mp4 │ └── 这些视频全都可以拿来配音，二创，发到网上，很火.txt ├── Sora提示词技巧 │ ├── 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关于风格和艺术元素的提示词技巧.docx │ ├── Sora关于情感氛围的提示词技巧.docx │ ├── Sora关于情境细节的提示词技巧.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关于详细描述的提示词技巧.docx │ ├── sora明确主体的提示词技巧.docx │ └── Sora模型关于背景详细的提示词技巧.docx ├── Sora学习论文 │ ├── 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 │ │ ├── Scalable Diffusion Models with Transformers .pdf │ │ ├── Scaling Autoregressive Models for Content-Rich Text-to-Image Generation.pdf │ │ ├── SDEdit- Guided Image Synthesis and Editing with Stochastic Differential Equations .pdf │ │ ├── Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs.pdf │ │ ├── VideoGPT- Video Generation using VQ-VAE and Transformers.pdf │ │ ├── ViViT- A Video Vision Transformer.pdf │ │ ├── World Models.pdf │ │ └── Zero-Shot Text-to-Image Generation.pdf │ ├── sora学习论文-打包防和谐.exe │ └── sora学习论文-打包防和谐.zip ├── Sora专属教程 │ ├── 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 │ ├── 2、基础篇：了解提示词 │ │ ├── 2、不同类型的提示词及其作用 │ │ │ ├── 描述性提示词及其作用.docx │ │ │ ├── 情感性提示词及其作用.docx │ │ │ └── 指令性提示词及其作用.docx │ │ ├── 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 │ ├── 3、进阶篇：构建高效提示词 │ │ ├── 1、关键词优化技巧 │ │ │ ├── 避免冗余和模糊表达.docx │ │ │ └── 使用具体、生动的词汇.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 │ │ └── 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 │ ├── 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 │ ├── 5、实战篇：案例分析与操作指导 │ │ ├── 根据生成结果调整和优化提示词的策略.docx │ │ ├── 利用Sora文生视频模型生成视频内容.docx │ │ └── 针对不同主题的视频进行提示词设计.docx │ └── 6、总结与展望 │ ├── 本教程所学内容的回顾与总结.docx │ └── Sora文生视频模型与提示词未来的发展趋势.docx ├── Sora专属提示词库 │ ├── 场景篇.xlsx │ ├── 动作与姿态偏.xlsx │ ├── 故事线索篇.xlsx │ ├── 天气篇.xlsx │ └── 特殊环境篇.xlsx ├── 关于Sora：什么是Sora？一文带你看懂Sora！.txt ├── SoraAI视频工具优先体验资格.docx └── SORA五个快速变现方向.docx