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图像涂哪就动哪！Gen-2新功能“神笔马良”爆火，网友：急急急

news 2025/9/14 20:14:25

AI搞视频生成，已经进化到这个程度了？！

对着一张照片随手一刷，就能让被选中的目标动起来！

明明是一辆静止的卡车，一刷就跑了起来，连光影都完美还原：

原本只是一张火灾照片，现在随手一刷就能让火焰直冲天际，热度扑面而来：

这样下去，哪还分得清照片和实拍视频！

原来，这是Runway给AI视频软件Gen-2打造的新功能，一涂一刷就能让图像中的物体动起来，逼真程度不亚于神笔马良。

虽然只是个功能预热，不过效果一出就在网上爆火：

看得网友一个个变身急急国王，直呼“等不及想要尝试一波”：

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Runway同时还放出了更多功能预热效果，一起来看看。

照片变视频，指哪就动哪

这个Runway新出的功能，叫做运动笔刷（Motion Brush）。

顾名思义，只需要用这个笔刷对着画面中的任意对象“涂”一下，就能让他们动起来。

不仅可以是静止的人，连裙摆和头部的动作都很自然：

还可以是流动的液体如瀑布，连雾气都能还原：

或者是一根还没熄灭的烟：

一团正在众人面前燃烧的篝火：

更大块的背景也能做成动态的，甚至改变画面的光影效果，例如正在飞速移动的乌云：

当然，上面这些都还是Runway“亮明牌”，主动告诉你他们对照片“做了手脚”。

下面这些没有涂抹痕迹的视频，更是几乎完全看不出有AI修饰的成分在里面：

一连串效果炸出，也导致功能还没正式放出来，网友已经迫不及待了。

不少人试图理解这个功能究竟是怎么实现的。也有网友更关注功能啥时候出，希望到时候直接321上链接（手动狗头）
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确实可以期待一波了。

不过，不止是Runway推出的这个Motion Brush新功能。

最近一连串的AI生成进展似乎都在表明，视频生成领域似乎真要迎来技术大爆发了。

AI生成视频真要崛起了？

就像在这几天，还有网友开发了很火的文生动画软件Animatediff的新玩法。

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只需要结合最新的研究LCM-LORA，生成16帧的动画视频只需要7秒钟的时间。

LCM-LORA是清华大学和Hugging Face新出的一个AI图片生成技术，可以让Stable Diffusion的图片生成速度大幅提升。

其中，LCM（Latent Consistency Models）是基于今年早些时候OpenAI的“一致性模型”提出来的一种图像生成新方法，能快速生成768×768的高分辨率图片。

但LCM不兼容现有模型，因此清华和抱抱脸的成员又新出了一版LCM-LORA模型，可以兼容所有Stable Diffusion模型，加速出图速度。

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结合Animatediff软件，生成一个这样的动画只需要7秒钟左右：

目前LCM-LORA已经在抱抱脸上开源。

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你感觉最近的AI视频生成进展如何，距离可用上还有多远？

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

大模型 AI 能干什么？
大模型是怎样获得「智能」的？
用好 AI 的核心心法
大模型应用业务架构
大模型应用技术架构
代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
提示工程的意义和核心思想
Prompt 典型构成
指令调优方法论
思维链和思维树
Prompt 攻击和防范
…

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

为什么要做 RAG
搭建一个简单的 ChatPDF
检索的基础概念
什么是向量表示（Embeddings）
向量数据库与向量检索
基于向量检索的 RAG
搭建 RAG 系统的扩展知识
混合检索与 RAG-Fusion 简介
向量模型本地部署
…

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

为什么要做 RAG
什么是模型
什么是模型训练
求解器 & 损失函数简介
小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
Transformer结构简介
轻量化微调
实验数据集的构建
…

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

硬件选型
带你了解全球大模型
使用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
部署一套开源 LLM 项目
内容安全
互联网信息服务算法备案
…

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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