标签: AI创作者工具

  • 一张图给画师0.005美元,这家AI视频公司想证明生成式AI不必偷

    过去两三年,插画师说得最多的一句话是:你们的模型是拿我的画练出来的,没人问过我。这话在法庭上吵着,在社交平台上也吵着。现在有一批AI创业公司换了个姿势入场——不否认这笔账,而是提出把钱补上。Pippa 就是其中一家。

    Pippa 平台生成的动画画面(图片来自 Pippa / The Verge)
    Pippa 平台生成的动画画面(图片来自 Pippa / The Verge)

    它做的事:按张、按秒给画师打钱

    Pippa 的主营业务和别家没什么两样,文字生成短视频片段,用户把片段拼成故事。区别在结算方式:只要订阅者生成的那张图或那段视频,风格来自某位真人画师,这位画师就能从平台拿到钱。

    每生成一张图,画师拿到 0.005 美元;每一秒视频,0.003 美元。而平台自己的订阅价,是每月 14.99 美元到 99.99 美元。

    除了按量分成,平台还从整体订阅收入里划出 5% 做版税池,签约画师按比例分。Pippa 在新闻稿里把这套结构类比成 Spotify,这个类比选得挺冒险,毕竟这些年抱怨被流媒体分成榨干的音乐人排着队。

    眼下的体量:4 位画师,800 个订阅者

    公司 5 月才上线,目前大约 800 个付费用户,正式签下授权和训练协议的真人画师只有 4 位,另有 4 位在谈。想加入的画师要走一套多步验证流程,证明提交的作品确实出自本人之手;通过之后,基于其画风训练的模型才会开放给订阅者。平台还给每位画师配一个主页,可以往站外的作品导流。

    有个细节比数字更能说明现在的气氛:Pippa 允许签约画师用化名。联合创始人 Sean Wright 说,谈过的画师里不少人是这个态度——我喜欢这套东西,但我不想被同行孤立。在插画圈,公开跟AI公司合作,约等于越过纠察线。


    钱付了,数据来源就干净了吗

    问题恰恰卡在这儿。Pippa 说未来想全面切换到只用自家签约画师数据训练的模型,但当下的技术底座仍是开源模型,用他们自己的说法,这些模型“对更广泛的内容做过初始训练”。翻译成人话:网上扒来的画,它照样用了。

    “过去 18 个月里所有这些模型,都是在没有许可的情况下拿真人的画训练出来的,行业就是这么起来的。我会想到 Napster 那阵子,所有人都在偷音乐,后来苹果推出 99 美分单曲,Napster 关门,我们才找到让音乐人拿到钱的另一条路。”——Pippa 联合创始人 Sean Wright

    类比听着顺,但有一处对不上。苹果卖的是唱片公司授权过的曲子,而生成式模型的那些“底料”已经进了权重,卸不下来。付费只能覆盖增量,覆盖不了存量。这也不是 Pippa 一家的难题,凡是号称合乎伦理的AI公司,只要模型不是从零自建,都要面对同一道题。Ben Affleck 的 InterPositive 选了彻底自建数据集,代价是前期烧钱,做出来的往往是很窄的专业工具,不是给大众用的东西。

    更现实的麻烦:东西还不够好看

    The Verge 的记者翻了 Pippa 的作品站,结论有点扫兴:满屏都是模仿皮克斯质感但没学到位的儿童向内容,看不出哪一条像是从某位独立画师笔下长出来的。这倒也不难理解,平台目前调用的还是和竞品同一批云端模型。

    接下来 Pippa 打算接入字节跳动的 Seedance 2.5,卖点是能一口气生成 30 秒、还能局部微调不用推倒重来。可这个模型别家也能接,接完差异化就归零了。真正的护城河只剩一件事:签到足够多、足够有辨识度的画师。而这件事又反过来取决于公众对生成式AI的观感能不能回暖。

    分成这件事的真正意义

    • 0.005 美元一张图,单价低到接近象征性,杠杆其实在生成量和那 5% 的版税池上
    • 允许化名参与,说明“合作即背叛”的社群压力还很硬
    • 底座仍是开源模型,所谓合乎伦理目前更像方向声明,不是既成事实
    • 授权数据的成本最终会体现在订阅价和内容丰富度上,两边都得有人买单

    把这件事放长了看,Pippa 的价值可能不在它今天付了多少钱,而在于它给行业立了一份可以被追问的账本格式:谁的风格、被调用了多少次、分到了多少钱。以前这些数字压根不存在,画师连自己被用了都不知道。有了账本,才谈得上讨价还价。至于每张图 0.005 美元这个价合不合理,那是下一轮的事。

  • Netflix 5.87 亿美元买下本·阿弗莱克那家藏了三年的 AI 电影公司

    本·阿弗莱克手里那家藏了三年多的 AI 电影公司,到底值多少钱,现在有答案了。Netflix 上周五递交给美国证监会的一份 10-Q 文件里,写着 2026 年 3 月完成的一桩收购,总对价约 5.87 亿美元,全部是现金。文件没点名,但业内一眼就能看出,这说的正是阿弗莱克联合创办的 InterPositive。

    AI 电影后期制作概念图
    Netflix 用 5.87 亿美元买下 AI 电影后期技术公司 InterPositive(示意图)

    收购本身早在 3 月 5 日就官宣了,只是价格一直没公开。彭博当时的报道说,加上业绩对赌,这笔交易最高可能摸到 6 亿美元。RedBird Capital 是 InterPositive 早期的投资方之一。至于阿弗莱克个人到手多少,没人透露。

    它做的不是”凭空生成一部电影”

    很多人一听 AI 拍电影,脑子里冒出来的是输入一段文字、吐出一段视频。InterPositive 偏偏不走这条路。阿弗莱克反复强调,这不是 text-to-video,不是无中生有,而是帮剧组把后期那些又费钱又磨人的活儿做顺。调色、补光、加特效、重新构图、换背景、修穿帮、补缺的镜头——这些原本可能得把演员和剧组重新叫回片场重拍的环节,正是它的主场。

    “我知道自己对同行、对这个行业负有责任,要守住人类创造力的力量,以及创造力背后的人。做 InterPositive,就是想做这件事。”——本·阿弗莱克

    技术上有个挺关键的细节:它的模型只拿每个项目自己的每日拍摄毛片来训练,为的是保持这部片子内部的视觉逻辑和剪辑连贯,而不是拿一堆别人的作品去喂。阿弗莱克 2022 年低调创办这家公司,一支 16 人的工程师、研究员和创意人团队一直闷头干活,这次连人带技术全部并入 Netflix,他本人则出任高级顾问。

    Netflix 已经有 300 个项目在用 AI

    联席 CEO 泰德·萨兰多斯在本周财报电话会上说得很直接:目前大约 300 个片目已经在制作流程里用上了生成式 AI,绝大多数集中在后期,专门啃那些特别复杂的镜头和段落。他举了个例子——汤姆·汉克斯监制的纪录片《美国实验》,里面有 17 分钟是 AI 增强的画面。

    • 这 17 分钟的制作速度是过去的两倍;
    • 成本只有传统方式的一半;
    • 按萨兰多斯的说法,”用老办法根本做不出来的规模,现在做到了”。

    这笔钱花得也不算轻松。Netflix 二季度财报出来后股价一路下挫,周一又跌了 2%,报 67.60 美元,2026 年全年营收指引被收窄到 510 亿到 514 亿美元之间。在这种背景下砸半个多亿美元买一家 AI 公司,说明它对生成式 AV 改造制作流程这件事是真下注了。

    另一边,好莱坞对 AI 的警惕一点没松。阿弗莱克本人是演员工会 SAG-AFTRA 的成员,工会刚跟各大制片厂谈下新合同,专门给生成式 AI 划了红线,明确偏向保护真人表演。就在这个月,一个叫 Tilly Norwood 的 AI”演员”还接到了首个正式角色。让一位以”保住电影的人味儿”为口号的影人来牵头 AI 工具,Netflix 这步棋,多少有点想让创作圈更容易接受 AI 的意思。

  • OpenCut —— 开源版剪映,免费且隐私优先的跨平台视频编辑器

    OpenCut —— 开源版剪映,免费且隐私优先的跨平台视频编辑器

    OpenCut 开源视频编辑器

    项目简介

    OpenCut 是一个免费、开源的跨平台视频编辑器(Web / 桌面 / 移动端),被社区称为「开源版 CapCut(剪映)」。它采用 Rust 核心 + TypeScript 构建,主打隐私优先、永久免费、简单易用三大特性,目标是把剪映里越来越多被塞进付费墙的基础剪辑功能,重新免费、开放地还给创作者。

    安装要求和过程

    环境要求

    • 普通用户:无需安装,直接用浏览器打开官网 opencut.app 即可在线剪辑。
    • 本地开发 / 自托管:需要 Bun 运行时,以及 Docker + Docker Compose(用于本地数据库与 Redis)。
    • 核心贡献者(可选):需要 Rust 工具链与 wasm-pack,用于本地构建 GPU 合成器 / 特效 / 遮罩的 WASM 核心。

    快速开始(在线使用,零安装)

    # 直接打开官网,浏览器内即可剪辑导出
    https://opencut.app

    本地开发(贡献者)

    # 1. 安装工具链管理器 proto
    bash <(curl -fsSL https://moonrepo.dev/install/proto.sh)
    # 2. 进入仓库,安装锁定版本工具
    proto use
    # 3. 启动各端开发服务器
    moon run web:dev       # Web 端  → http://localhost:5173
    moon run api:dev       # API 端  → http://localhost:8787
    moon run desktop:dev   # 桌面端(见 apps/desktop/README.md)

    私有化自托管(Docker 全家桶)

    # 一条命令跑起完整生产环境(含应用构建)
    docker compose up -d
    # 访问 http://localhost:3100

    ⚠️ 状态说明:主仓库 OpenCut-app/OpenCut 正在用 Rust 核心「从零重写」,官网现网 opencut.app 当前跑的是稳定可用的经典版opencut-app/opencut-classic)。日常剪辑直接上官网即可;想私有化部署可参考经典版 README 的 Bun + Docker 流程。

    核心功能

    OpenCut 编辑器界面

    1. 隐私优先,视频不上云:所有素材与工程默认保存在本地设备,不强制上传云端,从源头规避隐私泄露焦虑。
    2. 免费开放,剪映付费功能免费用:时间线剪辑、字幕、转场、特效等基础能力全部免费,没有弹窗付费墙。
    3. 跨平台一致体验:一套 Rust 核心代码同时驱动 Web、桌面(GPUI)与移动端,渲染 / 特效 / 遮罩由 GPU 合成器处理,性能更优。
    4. 面向 AI 时代:内置 MCP Server 供 AI 智能体直接调用,支持 无头(Headless)模式做批量渲染与自动化,并集成 fal.ai 的生成式图像 / 视频 / 音频模型。
    5. 插件优先 + 脚本面板:重写版提供 Editor API、一等公民的第三方插件,以及编辑器内脚本标签,可玩性与扩展性强。

    典型使用场景

    • 短视频创作者:被剪映付费墙劝退的 Vlog / 抖音 / YouTube 创作者,可直接在浏览器里完成剪辑与导出,零成本起步。
    • 隐私敏感团队 / 个人:医疗、法务、企业内部视频等素材不出本地设备的场景,OpenCut 的本地优先架构天然契合。
    • 开发者与 AI 工作流:通过 MCP Server 让编程助手自动生成 / 批量渲染视频,或用脚本标签把重复剪辑流程自动化。

    推荐理由

    作为一个常年和视频打交道的人,剪映把「关键帧」「智能抠图」等越来越多基础功能塞进付费墙的操作,确实越来越劝退。OpenCut 把「免费 + 开源 + 隐私」三件事做得很扎实,GitHub 上 7 万+ Star 也证明这不是噱头,而是真实需求。它当前处于 Rust 核心重写期,主仓库在快速演进,而现网经典版已经能稳定剪辑。如果你想把剪辑工具私有化部署到自家服务器、或者希望素材 100% 留在本地,docker compose up -d 一条命令就能拥有属于自己的剪辑平台。对于期待 AI 自动剪辑的玩家,它的 MCP Server + 无头渲染路线也相当值得持续关注。

    OpenCut 产品路线图

    下载地址

  • Facebook给创作者发了个AI助手:以后回复评论、分析数据,它全包了

    如果你是个内容创作者,每天要花多少时间回复评论、分析数据、想下一期做什么内容?Facebook说:这些事,以后可以让AI帮你干了。

    6月24日,Facebook宣布重新设计它的Creator Studio工具,把它变成一个独立的AI伴侣应用。这个应用现在正在和一部分创作者测试,目标是帮你搞定那些烦人的日常运营工作。

    Facebook Creator Studio AI伴侣应用概念图
    Facebook推出AI伴侣应用,帮助创作者分析数据和互动(配图:AI生成)

    这个AI助手能干什么?

    核心功能其实挺实用的。首先,它内置了Facebook上个月刚推出的”AI创作者助手”。这个助手会根据你的内容风格、历史表现、观众互动情况,给你推荐下一步该做什么。

    比如,你可以直接问它:”我什么时候发帖效果最好?”或者”我的观众都在评论里说什么?”它是对话式的,所以你可以接着问:”那我的观众群体最近有什么变化?”

    “创作者通常要盯着一堆图表和仪表盘才能搞懂自己的表现,但有了AI助手,你可以直接问问题,几秒钟就能得到答案。”——Facebook在产品公告中写道

    除了问答功能,这个新应用还有个很实用的工具:AI评论回复。它会帮你找出最重要的评论,然后用你自己的语气起草回复。当然,你可以编辑后再发,不是完全让AI乱回。

    每天打开应用,你还会看到一个”今日优先级”列表:最新帖子的表现、目标完成进度、需要回复的评论。基本上就是把你每天需要做的事情整理好,推到你面前。

    为什么Facebook要做这个?

    很简单:留住创作者。

    现在创作者们有很多选择——TikTok、YouTube、Instagram,大家都想抢他们。如果Facebook能让创作者的工作变得更轻松,他们就更有可能把精力花在Facebook上,而不是跑去竞争对手的平台。

    另一个目的是:让创作者少用第三方工具。现在很多创作者会用ChatGPT或者其他AI工具来头脑风暴内容创意、分析数据。如果Facebook自己的AI助手就能搞定这些,创作者为什么还要打开别的APP?


    Meta最近在疯狂发布新应用

    这次的Creator Studio AI应用,只是Meta最近一系列新应用中的一个。

    上个月,Meta推出了一个叫”Forum”的独立应用,功能类似Reddit——用户可以发帖、评论、投票。再之前,他们还测试了一个叫”Instants”的应用,可以让用户和Instagram好友分享会消失的照片(类似Snapchat)。

    根据《纽约时报》的报道,Meta还在开发一个叫”Arena”的应用,功能类似预测市场平台Polymarket(就是那种让大家对新闻事件下注的平台)。这个应用还没发布,但已经在内部测试中。

    为什么Meta突然开始疯狂发布新应用?根据《华尔街日报》的报道,Mark Zuckerberg告诉员工:AI让开发效率提升了,所以现在可以同时推进更多项目。以前可能需要几十个人花几个月做的应用,现在可能几个人几周就能搞定。

    这个逻辑听起来合理,但也让人好奇:发布这么多应用,用户真的用得过来吗?还是说,Meta只是在”广撒网”,看看哪个能火?

    对创作者来说,这个AI伴侣应用确实挺有用的。但问题是:你会信任Facebook的AI来处理你和观众的互动吗?还是说,你更喜欢自己亲手回复每一条评论?

    这个问题没有标准答案。但可以确定的是,AI正在改变创作者的工作方式——不管你喜不喜欢,它都已经来了。

  • Facebook推出AI创作者伴侣应用,这次要和ChatGPT抢人了

    Facebook AI创作者伴侣应用
    Meta重新打造Creator Studio,推出独立AI伴侣应用 | 图片来源:Meta

    Meta这周悄悄做了一个挺有意思的举动——把原来的Facebook Creator Studio整个重新打造成了一款独立的AI伴侣应用,专门给内容创作者用。目前这款应用还在小范围测试,只向部分创作者开放。

    这件事背后有个很直接的动机。TikTok和YouTube这几年疯抢创作者,Meta显然不想让自家的创作者跑到别的平台去。更关键的是,很多创作者在 brainstorm 内容创意、分析数据的时候,现在都用ChatGPT之类的第三方工具。Meta这次等于把这件事揽回来,让你在Facebook的生态里就能搞定一切。

    内置AI助手,语气都能模仿你

    新版Creator Studio应用里内置了Meta上个月刚推出的AI创作者助手。这个助手不是泛泛地给建议,它会根据你的内容风格、历史表现、观众互动情况、还有你自己的目标,给出个性化的推荐。

    比如说,创作者不用再去盯着一堆图表和数据面板发愁,直接问AI”我应该什么时候发帖?”或者”我的评论区大家都在说什么?”就行。因为是对话式的,你还可以接着追问,比如”我的观众群体这几个月有什么变化”。

    AI还会帮你处理评论。它能从成百上千条评论里把最重要的那些挑出来,然后用你自己的语气风格帮你起草回复。当然,发之前你可以编辑,最终决定权还在你手里。

    每天打开这个应用,创作者会看到一个当日优先事项列表:最新帖子的表现如何、离设定的目标还有多远、哪些评论需要回复。这其实就是把原来分散在各个页面里的功能,用AI整合到一个对话式的界面里。

    Meta最近在疯狂推新应用

    这次的AI创作者应用只是Meta近期密集发布新应用的一个缩影。上个月刚推出了一个叫Forum的独立应用,功能类似Reddit,专门为Facebook群组服务。4月又测试了一款叫Instants的应用,可以让用户跟Instagram好友分享阅后即焚的照片。

    这还没完。《纽约时报》本周二报道说,Meta还在开发一款类似Polymarket的预测市场应用,内部代号叫”Arena”,只是还没正式推出。


    为什么要这么密集地推新应用?《华尔街日报》今年4月报道过,扎克伯格跟员工说,AI带来的效率提升,会让公司有史以来第一次能同时开发这么多款应用。翻译一下就是:以前需要几十个人做的功能,现在AI能帮着搞定一大半,所以可以同时铺开做好几个产品。

    这个逻辑其实挺值得玩味的。AI取代了一部分重复劳动之后,释放出来的生产力不是用来裁员,而是用来扩张产品线。对Meta来说,创作者工具、群组社交、预测市场这些方向同时押注,总有一个能跑出来。

  • Meta给Facebook创作者发了个AI助手,告诉你什么时候发帖最容易火

    做内容创作的人大概都有过这种体验:盯着后台数据看半天,试图搞清楚到底什么时间发帖流量最好、为什么这条涨粉那条不涨、评论区大家到底在讨论什么话题。问题是,这些数据散在各个图表里,要自己拼凑出答案并不容易。

    Meta 6月4日宣布,在 Facebook 上推出一款 AI 创作者助手,把这些问题的答案直接塞进了一个对话窗口里。

    Meta Facebook AI创作者助手
    Meta 在 Facebook 推出的 AI 创作者助手界面(图片来源:TechCrunch)

    像跟人聊天一样问数据

    这款助手会结合创作者的内容风格、账号表现、社区属性和创作目标,给出个性化建议。你可以直接问它:「我应该什么时候发帖?」或者「我的评论区大家都在讨论什么?」——它给出的不只是数据,还有可落地的建议。

    因为是对话式交互,你还可以追问。比如它告诉你「你的受众里 18-24 岁群体在增加」,你可以接着问「那我应该多做什么类型的内容来吸引这个群体?」——这种来回追问的能力,是传统后台仪表盘做不到的。

    除了帮你分析已有内容的表现,它还会结合当前热点给你创作灵感。比如建议你用某段热门音频、或者围绕某个文化话题做内容。本质上传达的逻辑是:别让你的账号冷掉,多发内容,平台才愿意给你推流量。

    为什么是现在?

    创作者争夺战已经打了好几年了。TikTok 有它的算法推荐和创作工具,YouTube 有完善的变现体系,Facebook 在其中的位置有点尴尬——它不再是年轻人第一个想到的内容平台。

    Meta 的思路是:给创作者一个不用离开 Facebook 就能搞定所有问题的工具。你不用再去打开 ChatGPT 构思内容、不用再对着后台图表自己琢磨数据,这些事 AI 助手都能帮你做。目的很明确:让创作者留在 Meta 的生态里,别跑去别家平台。

    目前这款助手正在向美国、加拿大和印度的创作者逐步开放,Meta 表示后续会增加更多功能,并推广到更多国家。

    把 AI 助手直接嵌进创作者的工作流里,这个策略比单纯做一个独立的 AI 应用要聪明得多。创作者在哪个平台上花的时间最多,哪个平台就最有可能掌握他们的内容策略和受众数据——这些数据,才是真正的护城河。

    顺带把翻译也升级了

    和 AI 创作者助手一同宣布的,还有 Facebook AI 翻译功能的升级。新增支持阿拉伯语、印尼语、法语、泰语和越南语——这五种语言覆盖的地区,恰恰是 Meta 最想攻下的内容市场。

    这个翻译功能针对的是 Reels(短视频)。它可以保留创作者的语气和声音,自动把内容翻译成其他语言。更关键的是,它还有一个「唇形同步」功能:翻译后的声音播放时,视频里人物的嘴型会和翻译后的语音对上,观感比生硬的配音自然得多。

    Meta 透露,目前 Facebook 上每周有超过 5 亿用户观看 AI 翻译视频。这个数字不小,但比起 Facebook 整体的用户规模,还有很大的增长空间。多语言翻译本质上是帮创作者打破语言壁垒、触达更多受众的工具——创作者内容的半径越大,平台的价值就越高。

    一个更大的棋局

    把这两件事放在一起看,Meta 在做的是同一件事:降低创作的门槛,同时提高创作者的回报预期。AI 助手帮你决定发什么、什么时候发,AI 翻译帮你把内容卖给全世界——这一套组合拳打下来,创作者的产出量和触达面都能上一个台阶。

    但反过来想,当创作者的内容策略越来越依赖平台提供的 AI 工具,他们和平台之间的绑定也就越来越深。今天 Meta 给你流量建议,明天它就可以告诉你「按这个模板做内容更容易爆」——到那个时候,创作者还是在创作吗?还是在执行 AI 的指令?

    这个问题没有标准答案。但对于那些想在多个国家、多种语言环境下建立影响力的创作者来说,Meta 这套工具的确解决了不少实际问题。目前最大的限制是地区——只有美国、加拿大和印度的创作者能用上,其他地区的创作者可能还要等上一段时间。