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可查看链接：https://huggingface.co/spaces/huggingface-projects/ai - video - composer

讨论总结

这个讨论围绕着一个由Qwen2.5 - 32B Coder和FFmpeg驱动的AI视频合成工具展开。讨论涵盖了工具的功能、如通过拖放素材和自然语言指令生成视频，还涉及到工具的开源性质、运行所需的硬件配置、选择32B模型的原因等方面，大家的态度普遍积极，在探讨中也提出了一些建设性的意见和疑问。

主要观点

  1. 👍 该工具可通过拖放素材并用自然语言指令生成视频
    • 支持理由：评论者介绍了工具的使用方式，展示了其便捷性。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 工具基于Apache 2.0许可的开源模型令人兴奋
    • 正方观点：开源模型有助于更多人使用和改进工具，具有开放性和可拓展性。
    • 反方观点：无
  3. 💡 这种模式（未详细阐述的与工具相关模式）非常可靠，人们看待大多数LLM应用时应采用该模式为视角
    • 支持理由：评论者基于自身对工具相关模式的体验或认知得出此结论。
    • 反对声音：无
  4. 💡 使用32B版本是因为要解决的问题相当复杂（一次性输出有效的ffmpeg命令）
    • 支持理由：直接回答了选择32B版本的原因是要解决复杂问题。
    • 反对声音：无
  5. 💡 可以通过n - shot prompting让更小的模型表现良好
    • 支持理由：评论者根据自身经验提出此方法。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 This tool allows you to drag and drop your own assets, such as videos, audio, and images, and then use natural language instructions to generate a new video.”
    • 亮点：简洁明了地介绍了工具的使用方式。
  2. “🤔 What’s the minimum hardware config required to run this?”
    • 亮点：提出了一个实际且关键的问题，即运行工具的硬件配置要求。
  3. “👀 Nice! FFmpeg can handle pretty much anything.”
    • 亮点：肯定了FFmpeg强大的功能。

情感分析

[总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少，大部分评论者都对这个AI视频合成工具表示认可、感兴趣或者惊叹。可能的原因是这个工具结合了流行的AI技术和实用的视频合成功能，并且有开源等吸引人的特性。]

趋势与预测

  • 新兴话题：[使用n - shot prompting优化小模型在工具中的应用可能会引发后续讨论]
  • 潜在影响：[对视频合成领域可能带来新的思路和方法，促进更多基于AI和FFmpeg的工具开发]

详细内容：

《热门 AI 视频合成工具引发的热烈讨论》

近日，Reddit 上一个关于 AI 视频合成工具的帖子引发了广泛关注。该帖子主要介绍了一款由 Qwen2.5-32B Coder 和 FFmpeg 驱动的工具，链接为 https://huggingface.co/spaces/huggingface-projects/ai-video-composer 。此帖获得了众多点赞和大量评论，大家围绕该工具展开了丰富的讨论。

讨论的焦点主要集中在多个方面。有人指出，这款工具允许用户拖放自己的视频、音频和图像等资产，并通过自然语言指令生成新视频，其使用 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 模型处理资产和指令，生成有效的 FFMPEG 命令来创建所需视频。而且该模型是基于开源的，遵循 Apache 2.0 许可。

有人询问每个文件 10MB 的限制是否正确，担心无法处理长视频。对此，有人回复称这可能是 huggingface 空间的限制，如果在本地克隆 repo 则不应有文件限制。

有人好奇是否有视频示例，以更好地想象实际输出。

还有人探讨具体的使用场景，以及是否使用了除 FFMPEG 之外无法处理的其他 Python 或 shell 命令。

关于运行该工具的硬件配置要求也备受关注，有人询问最低硬件配置是什么，还有人专门针对 Mac 提出能否在 M2Max MacBook Pro 配备 32GB 内存的情况下运行。有人回复称可以，只需将端点从 hf 无服务器端更新为本地端即可。

对于为何选择 32B 版本，有人解释是因为解决相关复杂问题的需要，但也表示对使用较小模型的实验感兴趣。还有人提出通过 n-shot 提示可以让较小模型表现良好。

有人称赞这是个不错的想法，也有人分享个人经历，表示 FFmpeg 功能强大，但每次使用都得重新搜索相关知识。

还有人建议增加一个“净化”步骤，对生成的 FFMPEG 命令进行反馈检查，以确保其语法正确、符合原始任务且运行安全，这样会让人在本地运行时更放心。

在这场讨论中，大家对这款工具的开源性质和创新概念达成了一定共识，认为其具有很大的潜力。而对于工具的具体应用场景、硬件要求和功能完善等方面，仍存在不同的看法和期待，这也为工具的进一步发展和优化提供了丰富的思路。