AI创作者Framer分享了一套15分钟搞定的AI动画工作流：用Midjourney定角色、实拍动作视频，再通过Viggle融合动作与形象，DomoAI以原图风格转绘强化一致性，最后去背合成至目标场景（如花卉生长视频），全程无需绿幕与动捕。
AI 创艺视频大神 Framer 分享了一段新的结合真人实拍制作 AI 创意视频的工作流。下面就是视频的最终效果。
现在让我们看看 Framer 是如何做到的？
Framer 在 Midjourney 的网站发现了一张老人的图片。
Framer 拍摄了一段他想要角色完成动作的视频
虽然 Viggle 已经把视频视频和角色参考图片融合在了一起，但没有完全表现出参考图片的风格。因此 Framer 通过 DomoAI，把人物图片作为风格参考，对之前生成的视频再次进行了融合（fusion）。完成后去除背景。
花卉生长视频为素材动画
这个 AI 动画工作流最大的好处就是不用绿幕和动捕。
开发者 Emm Tee 用 GPT-6 Astra 加 Blender 做出完整可玩的送报游戏 PaperRoute，并公开了逐小时、逐 token 的完整账本：39 小时追踪工时、15.6 亿 token、90 次提交。他把流程拆成八步：先写自己的 brief，只给机制不给美术方向，把游戏引擎和画面表现跑成两条独立工作流，角色概念图在 ChatGPT 做、网格走 Meshy、由 Astra 完成减面绑定，每一次改动都产出审查渲染图。他还给出了未验证的部分：手机端稳定 60fps 尚无定论。
ChatGPT Work 是 OpenAI 推出的自主智能体操作系统，具备全网访问、持久化文件系统及无头浏览器等核心能力。其内置 223 个工具与 44 项技能，支持代码运行、网站部署及自然语言定时任务，实现从指令到可交付成果的闭环。实测显示其能自主完成路线规划、数据抓取等复杂工作流。但系统存在间接提示词注入风险及多代理文件冲突问题，使用时需注意安全边界与版本管理。
OpenAI 发布 GPT-Image-2.5，核心突破在于实现无漂移局部精修。API 端拆分为 Flare 与 Sunburst 双模型：Flare 主打低延迟与高吞吐，适合批量出图；Sunburst 专注高精度多轮编辑，保障品牌物料一致性。前端新增草图模式、模板系统及图上评论功能，提升创作效率。该模型解决了 AI 改图画面漂移痛点，已在多个平台落地应用，但在超长对话多层修改场景下仍存在回溯局限。
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