【Sora资源最全合集】
├── Sora-AI视频全网最全收集（100多个）
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├── Sora提示词技巧
│ ├── Sora大模型关于颜色和光线的提示词技巧.docx
│ ├── Sora对于动态元素的提示词技巧.docx
│ ├── Sora关于风格和艺术元素的提示词技巧.docx
│ ├── Sora关于情感氛围的提示词技巧.docx
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├── Sora学习论文
│ ├── sora学习论文-在线试看版
│ │ ├── Adversarial Video Generation on Complex Datasets.pdf
│ │ ├── Align your Latents- High-Resolution Video Synthesis with Latent Diffusion Models.pdf
│ │ ├── An Image is Worth 16x16 Words- Transformers for Image Recognition at Scale.pdf
│ │ ├── Attention Is All You Need.pdf
│ │ ├── Auto-Encoding Variational Bayes.pdf
│ │ ├── Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics.pdf
│ │ ├── Denoising Diffusion Probabilistic Models.pdf
│ │ ├── Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis.pdf
│ │ ├── Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models.pdf
│ │ ├── Generating Long Videos of Dynamic Scenes.pdf
│ │ ├── Generating Videos with Scene Dynamics.pdf
│ │ ├── Generative Pretraining From Pixels.pdf
│ │ ├── Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents.pdf
│ │ ├── High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models.pdf
│ │ ├── Imagen Video- High Definition Video Generation with Diffusion Models.pdf
│ │ ├── Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models.pdf
│ │ ├── Improving Image Generation with Better Captions.pdf
│ │ ├── Language Models are Few-Shot Learners.pdf
│ │ ├── Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners.pdf
│ │ ├── MoCoGAN- Decomposing Motion and Content for Video Generation.pdf
│ │ ├── NUWA- Visual Synthesis Pre-training for Neural visUal World creAtion .pdf
│ │ ├── Patch n' Pack- NaViT, a Vision Transformer for any Aspect Ratio and Resolution.pdf
│ │ ├── Photorealistic Video Generation with Diffusion Models.pdf
│ │ ├── Recurrent Environment Simulators.pdf
│ │ ├── Scalable Diffusion Models with Transformers .pdf
│ │ ├── Scaling Autoregressive Models for Content-Rich Text-to-Image Generation.pdf
│ │ ├── SDEdit- Guided Image Synthesis and Editing with Stochastic Differential Equations .pdf
│ │ ├── Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs.pdf
│ │ ├── VideoGPT- Video Generation using VQ-VAE and Transformers.pdf
│ │ ├── ViViT- A Video Vision Transformer.pdf
│ │ ├── World Models.pdf
│ │ └── Zero-Shot Text-to-Image Generation.pdf
│ ├── sora学习论文-打包防和谐.exe
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├── Sora专属教程
│ ├── 1、前言
│ │ ├── 1、sora提示词的重要性及其在视频创作中的应用.docx
│ │ └── 2、本教程的目标与学习内容.docx
│ ├── 2、基础篇：了解提示词
│ │ ├── 2、不同类型的提示词及其作用
│ │ │ ├── 描述性提示词及其作用.docx
│ │ │ ├── 情感性提示词及其作用.docx
│ │ │ └── 指令性提示词及其作用.docx
│ │ ├── 1、提示词的定义与功能.docx
│ │ └── 3、如何选择适合视频主题的提示词.docx
│ ├── 3、进阶篇：构建高效提示词
│ │ ├── 1、关键词优化技巧
│ │ │ ├── 避免冗余和模糊表达.docx
│ │ │ └── 使用具体、生动的词汇.docx
│ │ ├── 2、情感引导与观众共鸣
│ │ │ ├── 创造共鸣与参与感.docx
│ │ │ └── 利用情感性提示词调动观众情绪.docx
│ │ └── 3、指令性提示词的巧妙运用
│ │ ├── 应对复杂场景和特定需求.docx
│ │ └── 指导模型生成符合预期的视频内容.docx
│ ├── 4、高级篇：提示词与视频创作的融合
│ │ ├── 1、创意启发：利用提示词激发创作灵感.docx
│ │ ├── 2、叙事构建：通过提示词规划视频结构和节奏.docx
│ │ └── 3、风格塑造：通过提示词实现视频风格的多样化.docx
│ ├── 5、实战篇：案例分析与操作指导
│ │ ├── 根据生成结果调整和优化提示词的策略.docx
│ │ ├── 利用Sora文生视频模型生成视频内容.docx
│ │ └── 针对不同主题的视频进行提示词设计.docx
│ └── 6、总结与展望
│ ├── 本教程所学内容的回顾与总结.docx
│ └── Sora文生视频模型与提示词未来的发展趋势.docx
├── Sora专属提示词库
│ ├── 场景篇.xlsx
│ ├── 动作与姿态偏.xlsx
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├── 关于Sora：什么是Sora？一文带你看懂Sora！.txt
├── SoraAI视频工具优先体验资格.docx
└── SORA五个快速变现方向.docx