世界远比标题有意思。奇闻｜未解之谜｜科技｜财经｜时事，只发值得多看一眼的事。
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现在做游戏，居然可以先拍出一段根本不存在的游戏视频，再让 AI 照着视频，把游戏真正做出来！
开发者 Lovis Odin 做了一个开源项目 Video2Game，思路很有意思。
先用 MiniMax H3 Max 生成一段 10～15 秒的游戏画面，可以是骑着巨鲸在云端飞行，也可以是操控纸龙穿越峡谷。
然后把视频交给 Claude。
Claude 会逐帧分析画面，理解角色、场景、镜头和玩法，再调用 fal 生成角色、3D 模型、贴图和音效，最后用 Three.js 写成真正能在浏览器里玩的游戏。
更有意思的是，Claude 还会自己进去试玩！
它会模拟玩家操作、录制游戏过程，再把实际画面与原视频对比，发现问题后继续修改。
作者已经用这套方法制作了 31 款不同风格的网页小游戏，全部可以在线试玩，项目也完整开源。
根据作者公布的数据，31 款游戏的 fal API 调用总成本约 202 美元，平均每款约 6.5 美元，Claude 的费用另算。
我觉得这个项目最有价值的地方，是它可能改变独立游戏开发者验证创意的方式。
以前有个游戏创意，你得先做模型、设计场景、写代码，花不少时间才能知道最终效果怎么样。
现在可以先用 AI 生成十几段不同创意的游戏视频，让玩家挑出最感兴趣的，再把受欢迎的想法做成真正的游戏。
我甚至猜测，以后会有开发者先在社交媒体上发布一批根本不存在的游戏预告片，根据真实玩家的反应来决定开发哪一款。
当然，目前这 31 款作品更接近可玩的游戏原型，距离完整商业游戏还有不少工作要做。
但对于独立开发者来说，能够用这么低的成本把脑海里的游戏世界变成可以操作的原型，已经相当有吸引力了。
x.com/OdinLovis/status/21155…
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只改一个数字，3D游戏场景就能重新生成一次！
这意味着我们可以很简单实现一个动态的开放世界，用户每次进入游戏场景都会得到不一样的体验！
有人用 Claude Opus 5.5 配合虚幻引擎 5，做出了视频里这片漂亮的梯田、河流和热带雨林。
作者说，从空白地形到最终效果，只用了 31.4 秒。而控制这片场景的 PCG 规则文件，只有大约 3MB！
它的原理挺有意思。
梯田的高度、河岸的宽度、稻田和椰子树的分布，都由一套规则控制。游戏运行时，引擎根据这些规则生成场景。
最厉害的是随机种子（Seed）。换一个数字，就能按照同样的规则生成另一片不同的山谷。
以前制作这种场景，美术师可能需要花大量时间调整地形、摆放植被。现在 AI 可以帮助编写 PCG 生成规则，开发者通过修改参数，就能反复调整整个环境。
我觉得这对独立游戏开发者尤其有吸引力。
想象一下，一支只有几个人的团队，利用同一套生成系统，制作出几十张风格一致、布局各不相同的地图。生存游戏、开放世界游戏，甚至随机生成的冒险游戏，都可能受益。
而且我猜下一步会更有意思：让 AI 连资源分布、探索路线、敌人据点也一起纳入生成规则。
到那时候，小团队也有机会做出规模相当惊人的游戏世界。
当然，地图能生成多少张是一回事，玩家愿不愿意在里面探索几十个小时，还得看游戏设计师的本事。
x.com/masamunecode/status/21…
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国外有人用opus 5.5 在cursor里建了一个开放的世界的岛屿游戏。
这里最有意思的是，他DEMO出来后不自己修改，直接让opus 5.5 自己去看，去玩，然后修改，修改的成功很明显：
→ 天空中的那些线条原本是长着翅膀的鸟。现在它们飞翔了。
→ 瀑布潭现在清澈碧绿，只有水流落到水面时才会泛起泡沫。
→ 横跨瀑布的硬线消失了。
→ 第一次加载时间从 16 秒缩短到了 8 秒。
从画面质量到加载都有提升，我感觉Opus 5.5继续完善比人工靠谱啊！🥲 x.com/prasenx/status/2115828…
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哇塞，这个做的漂亮
Opus 5.5 + Tripo +Threejs.
我感觉Opus 5.5 简直就是做3D的神，
GPT-6 Astra 就拉胯了……
总是自作主张的加一些细节和范围扩大🥲
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以后做 3D 游戏，角色的动作可能不用全部提前做好了，AI 可以现场生成！
看看视频里的机器人：你给它一个目标姿势，它就能自动生成从当前动作过渡过去的整段运动。更有意思的是，动作进行到一半，你突然改变目标，它还能接着调整。
背后用的是 NVIDIA 的 MotionBricks。开发者 Victor M 把它做成了网页演示，直接在浏览器里运行，甚至只用本地 CPU 就能生成 3D 关节动作。
我觉得这项技术在游戏开发中可能很有前景。
现在制作游戏角色动画，跑步、跳跃、转身、闪躲、坐下，以及各种动作之间的衔接，都需要开发者提前准备和调试。
但玩家的操作是不可预测的。角色跑到一半突然转身，跳跃途中改变方向，或者遇到不同高度的障碍，都可能需要不同的动作衔接。
如果 AI 能根据角色当前的姿势和玩家的操作，实时生成接下来的动作，开发者就能省掉大量重复的动画制作工作。
我猜未来的游戏角色，可能只需要一套基础动作和一个实时动作生成模型，就能应付过去需要成百上千段预制动画的场景。
当然，真正进入游戏还要解决脚步打滑、碰撞、动作延迟等问题。但这条技术路线，我认为很值得关注。
x.com/victormustar/status/21…
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看看视频里这座城市，简直就像真实的航拍画面！
更有意思的是，这种三维场景可以直接放进浏览器，你可以自己控制镜头，从不同角度自由探索。
World Labs 刚刚开源了 Spark Radix，一个基于 Three.js 和 WebGPU 的高性能 3D 高斯泼溅渲染引擎。
这次最值得关注的是性能提升。
这种逼真的三维场景，可能由数百万甚至上千万个高斯点组成。镜头每移动一次，渲染器都需要重新计算大量数据。
Radix 利用 WebGPU，把高斯点的投影、筛选和排序放到 GPU 上处理。
根据开发团队在 Apple M3 Max 上的测试，相比旧版 SparkJS，平均渲染速度提高约 37%，在包含 1000 万个高斯点的复杂场景中，提升达到约 80%。
而且，它还允许开发者通过代码动态修改、移动高斯点，并与普通 3D 物体、动画和特效结合。
我觉得后面这点可能更值得期待。
现在很多 3D 高斯重建场景已经足够逼真了，但大多数体验仍然停留在参观和漫游。
如果能进一步加入人物、物理交互、实时变化的环境，甚至游戏逻辑，这些从现实世界重建出来的场景，就可能成为真正可以游玩的虚拟世界。
我猜，未来一部分 3D 游戏和虚拟旅游项目，可能会直接使用现实场景重建数据作为基础，再往里面加入可交互的内容。
想象一下，把现实中的一条街道扫描成 3D，然后直接在浏览器里把它变成游戏场景。
这条技术路线，我觉得很值得关注。
x.com/sparkjsdev/status/2115…
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5个小时，一个几乎不懂3D建模和虚幻引擎的人，居然做出了这么逼真的第一人称游戏场景！
视频里可以自由探索房间、打开抽屉、寻找钥匙、开门，还能收集物品。家具、材质和光影效果都相当不错，已经很有正式游戏的感觉了。
整个制作过程主要依靠几款AI工具：
Opus 5.5 负责协调制作流程，Tripo AI 生成3D模型，Astra 处理参考图、遮罩和纹理，最后在 Unreal Engine 中搭建场景、加入游戏交互。
据创作者介绍，Tripo生成模型只花了大约20～30美元。
我觉得这条AI工具链很值得关注。
以前想独立制作一款3D游戏，光是学习建模、材质、动画和游戏引擎，就可能花掉几个月甚至更长时间。
现在，一个有游戏创意的人，可能只需要一个周末，就能借助AI做出可以实际试玩的原型，看看自己的想法到底有没有意思。
我的猜测是，未来几年独立游戏开发会出现越来越多这样的个人创作者。一个人同时完成过去需要美术、程序和关卡设计师合作的工作。
而当制作游戏原型越来越容易，游戏创意、玩法设计，以及把作品打磨得真正好玩的能力，可能会变得更加重要。 x.com/Octoberry/status/21158…
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以后你的 AI Agent 工作遇到问题，可能会直接给你打电话了！
比如 Claude Code 正在帮你升级数据库，突然发现 2300 多个老用户的数据有问题。
这时候，你的手机响了。
接起来，AI 告诉你出了什么事，然后问：“要回滚，还是先修复数据再继续？”
你和它聊几句，告诉它怎么处理。电话挂断后，AI 就按照你的决定继续干活了。
开发者 Carlos Gracia 做了一个开源项目 agentring，就是让 AI Agent 具备这种能力。
它可以接入 Claude Code、Codex、OpenClaw、n8n 等工具。手机锁屏时也能接到 VoIP 来电，语音由 Gemini Live 处理。如果你没接电话，它还能发消息通知你。反过来，你也可以主动打给自己的 Agent，问问工作进展。
不需要 Twilio，也不用申请电话号码。可以部署在自己的电脑或 VPS 上。目前只支持 Android，项目还处于早期阶段。
我觉得这个方向很有意思。
现在我们使用 AI Agent，基本还是人盯着电脑，看它执行任务，遇到问题再输入指令。
但如果以后一个人同时管理五个、十个甚至更多 Agent，谁还有精力一直盯着它们？
我猜未来很可能是这样：大部分工作交给 Agent 自己完成，只有真正需要人来判断、授权或者作出决定的时候，它才主动联系你。
不过我又想到一个问题：如果每个 Agent 都学会给你打电话，那你一天会接到多少通 AI 的电话？
所以，下一步也许该研究怎么让 AI 判断：什么事情值得立即打电话，什么事情可以等你有空再说。
x.com/fotoexamen/status/2115…
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现在做游戏，居然可以先拍出一段根本不存在的游戏视频，再让 AI 照着视频，把游戏真正做出来！
开发者 Lovis Odin 做了一个开源项目 Video2Game，思路很有意思。
先用 MiniMax H3 Max 生成一段 10～15 秒的游戏画面，可以是骑着巨鲸在云端飞行，也可以是操控纸龙穿越峡谷。
然后把视频交给 Claude。
Claude 会逐帧分析画面，理解角色、场景、镜头和玩法，再调用 fal 生成角色、3D 模型、贴图和音效，最后用 Three.js 写成真正能在浏览器里玩的游戏。
更有意思的是，Claude 还会自己进去试玩！
它会模拟玩家操作、录制游戏过程，再把实际画面与原视频对比，发现问题后继续修改。
作者已经用这套方法制作了 31 款不同风格的网页小游戏，全部可以在线试玩，项目也完整开源。
根据作者公布的数据，31 款游戏的 fal API 调用总成本约 202 美元，平均每款约 6.5 美元，Claude 的费用另算。
我觉得这个项目最有价值的地方，是它可能改变独立游戏开发者验证创意的方式。
以前有个游戏创意，你得先做模型、设计场景、写代码，花不少时间才能知道最终效果怎么样。
现在可以先用 AI 生成十几段不同创意的游戏视频，让玩家挑出最感兴趣的，再把受欢迎的想法做成真正的游戏。
我甚至猜测，以后会有开发者先在社交媒体上发布一批根本不存在的游戏预告片，根据真实玩家的反应来决定开发哪一款。
当然，目前这 31 款作品更接近可玩的游戏原型，距离完整商业游戏还有不少工作要做。
但对于独立开发者来说，能够用这么低的成本把脑海里的游戏世界变成可以操作的原型，已经相当有吸引力了。
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开源项目：
github.com/lovisdotio/video-…
31 款游戏在线试玩：
fal-video-to-game.vercel.app
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你想不想成为战无不胜的街头象棋大师？？
现在看这里：
有人把 Meta 雷朋智能眼镜改造成了一副 AI 国际象棋作弊眼镜，背后接着一个棋力超过 3000 Elo 的超级引擎。
而且整个项目都是开源的！
它是怎么做到的？
戴上智能眼镜，通过 WhatsApp 和自己的 Mac 发起视频通话。
眼镜实时拍摄棋盘，Jev 负责过滤无用画面，Claude Opus 5.5 识别棋子位置。
Stockfish 国际象棋引擎只需要大约半秒，就能计算出最佳走法。
最后，眼镜悄悄在你耳边说出答案：“车走到 d1。”
整个过程不用低头看手机，也不用操作电脑。你只管下棋，AI 就在耳边给你出主意。
甚至只需要一条命令就能安装：
npx chesshacker setup
我觉得，国际象棋作弊可能只是一个开始。
中国象棋，围棋等等都可以采用类似的技术框架，80%的代码都可以复用！
想象一下，以后有人戴着这种眼镜参加考试、求职面试、商业谈判，甚至和你面对面聊天，AI 都能在背后实时分析，悄悄告诉他该怎么回答。
以后我们可能真的很难分辨，眼前这个人究竟是聪明绝顶，还是他的眼镜太聪明了。
x.com/larsholst_/status/2115…
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一个人、一张角色设定图，就能做出这种会跑、会倒立，连衣服配件都会跟着晃动的3D人物了？
一位日本创作者まりちゃだいすきクラブ把整个制作过程拍了下来。成品是个身高1米92的朋克小哥，不仅动作丰富，还有12种不同的表情。
制作过程很有意思。
先用图片AI生成头发、服装等部件，再交给Tripo生成3D模型，从4个方案中挑选。接着进入Blender，修改配饰、骨骼、材质，制作12种表情，还给15处部件加上随动作摆动的物理效果。
最后导出VRM格式，一个可以在兼容软件中继续使用的3D虚拟角色就完成了。
我觉得这个视频最值得关注的是AI生成模型之后的工作。
现在AI已经能很快做出漂亮的3D人物，但让它动起来自然、表情丰富、衣服和头发跟着动作变化，仍然需要不少精细处理。
我的猜测是，未来个人创作者制作3D角色的成本和门槛还会继续下降。一个人制作自己的动画短片、虚拟主播，甚至独立游戏，都会变得更加容易。
而像视频里这样，把AI生成的初始模型一步步打磨成可以反复使用、持续增加动作和表情的角色，我认为才是这套工作流真正值得学习的地方。
x.com/marichaadaisuki/status…
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发现一款画风和特效都很棒的开源网页国际象棋游戏：Sky Arena Chess！
看看视频里的效果！整个棋盘都是精致的 3D 卡通场景，棋子会跳跃、攻击，吃掉对方棋子时还有真实的物理碎裂效果，碎片四处飞散。甚至还能让时间倒流，破碎的棋子重新拼回去！
游戏还有自适应 AI 对手，会根据你的棋艺水平自动调整难度。直接打开浏览器就能玩。
更棒的是，这个项目完全开源！
我特别期待有人能利用这套 3D 场景和物理特效，开发一款类似的中国象棋游戏。
想象一下，炮隔山轰过去，车冲入敌阵，棋子被击得粉碎……感觉中国象棋也能玩出动作游戏的爽快感！
真想早点看到这样的中国象棋！ x.com/RadWebGame/status/2115…
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想不想拍一段自己浑身冒火、从街头走出来的电影镜头？拿张自己的照片，就能做出来，连音效都给你配好了。
有人开源了一个叫 VFX 4 All 的工具，内置 45 种电影特效。除了火焰，还有液态金属、分身、重力变化等等。选个效果就能生成短片，还能直接给现成的视频加特效。
我觉得这对短视频创作者特别有用。你可能根本不需要制作一整部 AI 电影，只要在开头加上几秒这样的镜头，就足以吸引观众停下来。
而且我猜，以后社交媒体上会出现越来越多这种真假难辨的“电影级实拍”。过去需要专业后期团队完成的效果，现在普通人也能自己尝试了。
项目代码免费开源，基于 Qwen Image Edit 和 LTX-2.5。云端生成需要支付算力费用，部分特效还在测试阶段。
x.com/nomaaistudio/status/21…
VFX CON IA GRATIS PARA TODOS
VFX 4 All tiene 45 efectos de cine. Cada uno arma una escena de película a tu alrededor a partir de una foto con Qwen Image Edit 2511 y LTX-2.5 la anima con sonido.
Open source (MIT), solo open weights, sobre @ComfyUI.
#OpenSourceHiggsfield
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GitHub：github.com/nomastudioai/vfx4…。
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未来我们可能只需要拍一张照片，就能把真实世界变成可以随意改造的 3D 场景！
比如拍下自己的房间，让 AI 将照片生成可以自由切换视角的 3DGS 场景。接着直接告诉 AI：把沙发移走、补全地板，再换上一张床。
整个过程都可以围绕 3DGS 完成，无需先把场景转换成传统的 3D 网格模型。
这条技术路线又向前走了一步。
开发者 TheBurgstall 刚刚开源了 SpEdE（Splat Edit Engine），一个能直接编辑 3DGS 场景的 AI 工具。
看演示视频：桌面上的玩具推土机被直接删除，AI 自动重建了原来被遮挡的桌面，随后又在原位置生成了一个奶油蛋糕。它还可以从三维场景中提取独立物体，并导出成 3DGS 文件。
项目整合了 SAM 3.1、Qwen-Image 2.1、MoGe-3 和 TripoSplat，完成物体识别、删除、背景重建和替换。
我觉得最值得期待的是，把现有的照片或视频转 3DGS 技术，与 SpEdE 这样的编辑引擎组合起来。
我们就有机会实现一条自动化工作流：
拍摄现实场景 → AI 生成 3DGS → 用自然语言直接修改三维世界。
目前 SpEdE 已经实现了其中的编辑环节，但完整流程还需要集成，复杂场景和多视角一致性也有待完善。
想象一下，未来制作游戏场景、虚拟摄影棚，甚至重新设计自己的房间，可以直接从现实世界开始，交给 AI 修改。
开源项目地址见回复。
x.com/TheBurgstall/status/21…
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用 Grok 加上 3 张图片，日本创作者做出了一段 15 秒、6 个镜头的动漫角色舞蹈视频！人物能跟着编排好的动作跳舞，切换不同机位，还能首尾无缝循环。
更值得收藏的是，作者 @Eris_Create_Lab 公开了完整提示词、动作分镜和制作方法。照着这套流程，你也可以尝试让自己的动漫角色跳起同样的舞蹈！
整个制作只需要准备三张图：
首帧图片：决定视频从什么画面开始。
角色参考图：让人物的脸、发型、服装和配色保持一致。
六格动作分镜：告诉 Grok 每段舞蹈怎么跳、什么时候转身、摄影机从哪个角度拍摄。
最有意思的是第三张图（见评论区）。
作者把 15 秒拆成六个镜头，每段 2.5 秒，连人物怎么扭腰、什么时候回头、手脚如何配合、镜头怎样移动，都在分镜中提前设计好了。
然后在 Grok 的循环视频生成模式中，把三张图和完整提示词一起提交。
提示词还特别强调：只参考分镜中的动作和运镜，人物外观必须以角色参考图为准。六个镜头之间使用硬切，结尾直接衔接开头，实现循环播放。
从演示效果来看，角色在正面、侧面和背面镜头之间切换得相当自然，人物形象也保持得不错。
我觉得这套工作流很值得尝试。尤其是制作 AI 动漫、游戏角色动画和短剧时，可以先把动作、镜头和时间安排设计好，再让 AI 按照分镜生成。
这样一来，我们就可以对 AI 视频进行更具体的编排，而不只是碰运气等待模型生成一个满意的结果。
x.com/Eris_Create_Lab/status…
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使用循环视频生成模式，以想要动的插图（推荐舞蹈即将开始的姿势）＋角色参考＋故事板的3张图像生成。故事板的插图请使用第2张图像。 以下提示词👇 角色一边左右扭动屁股，一边满满撒娇地跳舞，15秒钟的可爱舞蹈MV动画。 使用
@image1
作为视频的第一帧，
@image2
作为6个切分的编舞・动作顺序・摄像机运用的参考资料，
@reference1
作为角色外貌的标准。 出现的角色仅限1人。 按
@image2
的6个切分从左到右顺序，每个2.5秒表演。 每列的大图作为代表姿势，下排的START・MIDDLE・END作为动作流程参考，以流畅的舞蹈连接姿势之间。 从
@image2
参考的仅限于身体朝向、姿势、摇臀方向、膝盖・肩膀・手的动作、表情时机、画角、摄像机移动。 不移植人体模型的脸部特征、无头发的头、眉毛的有无、体型、头身比、身体质感、服装、配色。 角色的脸、发型、眉毛、体型、服装、配色保持
@reference1
。 资料中的文字、箭头、地板网格、框线、小格子、分屏不显示在视频中。 完成影像始终以全屏显示1个镜头。 【舞蹈的方向性】 可爱、欢乐、有点调皮的舞蹈。 配合柔软的膝盖弹跳和左右重心移动，有节奏地扭动屁股。 肩膀、头部、手的动作也联动，用全身欢快地跳舞。 使用大幅左右摇摆、小幅快速扭扭、短暂的停顿和定格来区分。 腰部不深反，不自然姿态弹跳。 表情以柔和的笑脸为中心，短促添加回头、歪头、眨眼。 【6个切分／对应
@image2
的每列】 1. HAPPY SIDE SWAY（0.0〜2.5秒） 参考
@image2
的第1列。 从正面，交替弯曲膝盖，将屁股大幅左右扭动。 双手在肩膀旁轻握，向与腰相反方向摇晃肩膀。 脸也小幅左右倾斜，向摄像机欢快微笑。 摄像机：从正面的全身镜头短促拉近。 2. LOOK-BACK WIGGLE（2.5〜5.0秒） 参考
@image2
的第2列。 硬切到背面斜角的全身镜头。 一边小幅快速左右摇屁股，一边从肩后回头看摄像机。 脸旁用单手小幅挥动，露出微笑。 摄像机：从背面斜角短促绕到侧面，显示脸和全身一起。 3. DOUBLE WIGGLE & HOLD（5.0〜7.5秒） 参考
@image2
的第3列。 硬切到正面斜角。 向右小幅2次扭扭，瞬间停顿，向左2次扭扭。 双手放在腰上，最后轻轻歪头。 肩膀也小幅弹动，可爱地显示节奏分割。 摄像机：膝上镜头，进行短促左右滑动。 4. BOUNCE & PEEK（7.5〜10.0秒） 参考
@image2
的第4列。 硬切到侧面斜角。 膝盖小幅2次弹跳的同时左右摇屁股，上身扭转窥视摄像机。 单手放在脸颊旁，进行短促眨眼。 立刻放开手，继续扭扭。 摄像机：捕捉从头到膝，配合脸的方向短促绕入。 5. QUICK WIGGLE（10.0〜12.5秒） 参考
@image2
的第5列。 硬切到背面斜角。 膝盖轻弯，小刻度快速左右扭屁股。 双肘弯曲，手在肩膀旁小幅弹动。 途中回头，以笑脸与摄像机对视。 摄像机：全身镜头。稍向横移动，显示脸、手、脚部。 6. SWAY & CUTE FINISH（12.5〜15.0秒） 参考
@image2
的第6列。 硬切到正面。 大幅向右、左扭扭后，小幅快速2次摇动。 双手放在脸颊旁，歪头以笑脸定格姿势。 短促定格后回到膝盖弹跳，连接到开头的左右摇摆。 摄像机：从全身平滑拉到膝上，在定格时短促停止。 【影像演出】 在2.5秒、5.0秒、7.5秒、10.0秒、12.5秒使用瞬间硬切。 不使用交叉淡入、变形、溶解。 每个切分内也继续跳舞，姿势静止仅限于短促重音。 构图让脸的表情、手的动作、屁股的动作一起传达。 摄像机配合节拍轻快移动，添加平滑的加减速。 避免过度手抖、旋转、运动模糊。 【背景・品质・同一性】 不添加粒子、粉尘、火花、光碎片、闪闪粒子、胶片颗粒、数字噪点、文字。 所有切分中描绘与
@reference1
相同的角色。 在15秒内按顺序展示
@image2
的6个切分。 不添加暗转或淡出，最后一个切分硬切回开头，形成循环构成。
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使用循环视频生成模式，以想要动的插图（推荐舞蹈即将开始的姿势）＋角色参考＋故事板的3张图像生成。故事板的插图请使用第2张图像。 以下提示词👇 角色一边左右扭动屁股，一边满满撒娇地跳舞，15秒钟的可爱舞蹈MV动画。 使用
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作为视频的第一帧，
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作为6个切分的编舞・动作顺序・摄像机运用的参考资料，
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作为角色外貌的标准。 出现的角色仅限1人。 按
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的6个切分从左到右顺序，每个2.5秒表演。 每列的大图作为代表姿势，下排的START・MIDDLE・END作为动作流程参考，以流畅的舞蹈连接姿势之间。 从
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参考的仅限于身体朝向、姿势、摇臀方向、膝盖・肩膀・手的动作、表情时机、画角、摄像机移动。 不移植人体模型的脸部特征、无头发的头、眉毛的有无、体型、头身比、身体质感、服装、配色。 角色的脸、发型、眉毛、体型、服装、配色保持
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。 资料中的文字、箭头、地板网格、框线、小格子、分屏不显示在视频中。 完成影像始终以全屏显示1个镜头。 【舞蹈的方向性】 可爱、欢乐、有点调皮的舞蹈。 配合柔软的膝盖弹跳和左右重心移动，有节奏地扭动屁股。 肩膀、头部、手的动作也联动，用全身欢快地跳舞。 使用大幅左右摇摆、小幅快速扭扭、短暂的停顿和定格来区分。 腰部不深反，不自然姿态弹跳。 表情以柔和的笑脸为中心，短促添加回头、歪头、眨眼。 【6个切分／对应
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的每列】 1. HAPPY SIDE SWAY（0.0〜2.5秒） 参考
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的第1列。 从正面，交替弯曲膝盖，将屁股大幅左右扭动。 双手在肩膀旁轻握，向与腰相反方向摇晃肩膀。 脸也小幅左右倾斜，向摄像机欢快微笑。 摄像机：从正面的全身镜头短促拉近。 2. LOOK-BACK WIGGLE（2.5〜5.0秒） 参考
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的第2列。 硬切到背面斜角的全身镜头。 一边小幅快速左右摇屁股，一边从肩后回头看摄像机。 脸旁用单手小幅挥动，露出微笑。 摄像机：从背面斜角短促绕到侧面，显示脸和全身一起。 3. DOUBLE WIGGLE & HOLD（5.0〜7.5秒） 参考
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的第3列。 硬切到正面斜角。 向右小幅2次扭扭，瞬间停顿，向左2次扭扭。 双手放在腰上，最后轻轻歪头。 肩膀也小幅弹动，可爱地显示节奏分割。 摄像机：膝上镜头，进行短促左右滑动。 4. BOUNCE & PEEK（7.5〜10.0秒） 参考
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的第4列。 硬切到侧面斜角。 膝盖小幅2次弹跳的同时左右摇屁股，上身扭转窥视摄像机。 单手放在脸颊旁，进行短促眨眼。 立刻放开手，继续扭扭。 摄像机：捕捉从头到膝，配合脸的方向短促绕入。 5. QUICK WIGGLE（10.0〜12.5秒） 参考
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的第5列。 硬切到背面斜角。 膝盖轻弯，小刻度快速左右扭屁股。 双肘弯曲，手在肩膀旁小幅弹动。 途中回头，以笑脸与摄像机对视。 摄像机：全身镜头。稍向横移动，显示脸、手、脚部。 6. SWAY & CUTE FINISH（12.5〜15.0秒） 参考
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的第6列。 硬切到正面。 大幅向右、左扭扭后，小幅快速2次摇动。 双手放在脸颊旁，歪头以笑脸定格姿势。 短促定格后回到膝盖弹跳，连接到开头的左右摇摆。 摄像机：从全身平滑拉到膝上，在定格时短促停止。 【影像演出】 在2.5秒、5.0秒、7.5秒、10.0秒、12.5秒使用瞬间硬切。 不使用交叉淡入、变形、溶解。 每个切分内也继续跳舞，姿势静止仅限于短促重音。 构图让脸的表情、手的动作、屁股的动作一起传达。 摄像机配合节拍轻快移动，添加平滑的加减速。 避免过度手抖、旋转、运动模糊。 【背景・品质・同一性】 不添加粒子、粉尘、火花、光碎片、闪闪粒子、胶片颗粒、数字噪点、文字。 所有切分中描绘与
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相同的角色。 在15秒内按顺序展示
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