来画视频
来画视频 介绍
来画视频是一个AI视频创作平台,能帮你用AI生成数字人、动画视频等内容。它整合了AI数字人、照片数字人、声音克隆、AI链接成片等功能,适合用来做短视频、企业宣传、教育培训等场景的视频内容。无论你是想快速做一个会说话的数字人,还是想把文章链接直接转成视频,它都能帮你省掉大量拍摄和制作的时间。
有个问题是,很多人想做视频但没时间拍摄、没预算请演员,或者不习惯出镜。来画视频的AI数字人和照片数字人功能,正好能解决这个问题,你只需要提供一张照片或选一个数字人形象,就能生成一段像真人出镜一样的视频。另外,它的声音克隆功能可以让数字人用你的声音说话,效果挺自然的。如果你手头有一篇图文内容,也可以用AI链接成片功能,把链接丢进去,自动生成一段视频,省去剪辑的麻烦。
主要功能
AI数字人
通过AI技术生成数字人形象,用来替代真人出镜录制视频,支持表情和动作。
照片数字人
上传一张照片,AI会生成一个会说话的数字人,适合不想露脸但想有出镜效果的人。
声音克隆
录制或上传一段声音,AI会学习你的声音特征,让数字人用你的声音说话。
AI链接成片
输入一篇文章的链接,AI会自动提取内容并生成对应的视频,省去手动剪辑的步骤。
AI生成动画(来画动画)
用AI制作动画视频,输入文案或主题,自动生成动画场景和角色动作。
使用场景
教育工作者需要制作数字人教学视频
录制真人教学视频需要场地、设备且耗时较长
使用AI数字人功能配合声音克隆生成虚拟教师讲解视频
内容创作者需要将文章或链接快速转化为短视频
手动剪辑视频耗时且需要专业技能
使用AI链接成片功能输入文章链接自动生成视频
企业需要批量打造数字人主播用于直播带货
培养真人主播成本高、时间周期长且难以复制
利用数字人MCN和AI数字人功能创建虚拟主播进行直播
使用建议
如果你经常需要制作短视频内容,但没时间拍摄或者不想出镜,来画视频的AI数字人和照片数字人功能会很实用。企业市场人员可以用它快速生成产品介绍视频,教育工作者可以制作课程讲解视频,都不需要专业的拍摄和剪辑技能。
另外,如果你运营短视频账号或做数字人直播,它的声音克隆和AI链接成片功能能帮你批量生产内容,提升更新效率。适合个人创作者、中小企业市场团队、教育机构以及数字人内容从业者使用。
套餐详情
- 个人学习交流使用
- 仅限AI动画
- 免费类型素材资源
- AI漫剧积分 100积分/月
- AI生成动画 100积分/天
- 动画视频无水印 3次/月
- 仿真配音5次/月
- 文本导入生成
- TXT文档导入生成
- Word文档导入生成
- PDF文档导入生成
- Markdown导入生成
- 导出动画视频/PPT
- 线上商用授权
- 线上商用授权
- 支持AI动画+模版创作动画+数字人口播
- (权益有限制)
- 拥有「普通会员」所有权益
- AI漫剧积分 800积分/月
- AI生成动画 500积分/天
- 动画视频无水印 50次/月
- 900万+ 会员素材
- 62500+ 会员模板
- 1080P 清晰度
- 仿真配音300次/月
- 作品封禁优先审核
- 数字人口播时长最高 1000分钟
- AI链接成片时长最高 500分钟
- 高保真声音克隆 1个
- 线上线下商用授权
- 全用途商用+转授权
- 支持AI动画+模版创作动画+数字人口播
- (最高权限)
- 拥有「Pro会员」所有权益
- AI漫剧积分 3000积分/月
- AI生成动画 无限制
- 动画视频无水印 无限制
- 1800万+会员素材
- 125000+个会员模板
- 自定义动画角色 无限制
- 自定义企业LOGO和字体
- 2K 清晰度
- 仿真配音无限制
- 单个视频创作时长无限制
- 作品封禁优先审核
- 数字人口播时长最高 2000分钟
- AI链接成片时长最高 1300分钟
- 高保真声音克隆 3个
常见问题
用户评分
为此工具评分
最新资讯
智能体AI验证与自改进机制研究
arXiv新论文提出一种形式化框架,用于分析智能体AI系统在验证与自改进过程中的能力边界。该研究区分了不同改进机制,并通过有界验证、随机性控制和复杂性类分析,揭示了自改进行为对正确性、证据要求及资源消耗的影响。
LLM智能体受限自演化与准入闸门机制
一项arXiv研究提出,自我改进的LLM智能体若重写自身,会破坏监管者所依赖的变更记录。研究者将自演化限定在运行时挂架层,模型权重保持不变,并设计带哈希链记录的准入闸门。仿真中闸门仅接纳7449个候选变更中的144个,且无一致命错误恶化。
智能体可控遗忘机制实现上下文可逆压缩
arXiv论文提出智能体控制的遗忘机制,让模型把冗余的工具返回结果替换为简短笔记并存入可恢复归档,无需任务训练。在OpenTelemetry调试实验中,提示词token从912492降至231951,成本从约4.38美元降至约1.28至1.44美元,但耗时增加17%,且节省效果依赖具体工作负载。
可解释的表头中心语义表格解读框架
arXiv 上一项研究提出以表头为中心的可解释框架,用于仅有元数据条件下的列类型标注与数据质量评估。该框架把表头映射为39种可解释类型,结合数据质量问题分类体系生成规则化检测,并聚合为数据源级指标 HeadersIQ,在约12万列表头上完成评测。
无模式数据合成框架STS实现企业级智能体训练数据生成
研究者提出无模式数据合成范式STS,让大模型智能体在模拟企业环境中通过调用策略执行API生成数据,由构造保证结构有效性。其通用填充器GP在十个环境中实现0.88平均边际保真度与百分之百约束满足,且无需访问数据库模式,并开源全部框架、环境与数据集。