Este tutorial em vídeo registra completamente todo o processo de criação do curta-metragem de animação com IA "Niu Qi Chong Tian" usando a plataforma Higgsfield. Desde o design de personagens e a geração de imagens até a produção de vídeo com IA, a plataforma integra diversas ferramentas de criação com IA em um só lugar, ajudando os criadores a concluir a produção de personagens de animação, enredos contínuos e cenas cinematográficas em um único fluxo de trabalho. Por meio de casos práticos, você pode ver como gerar música, imagens de personagens, dublagem e um enredo contínuo de 30 segundos com IA, além de usar MCP/CLI para conectar com Claude e GPT, possibilitando mais automação na criação.

Este curso destaca o design de personagens de animação com IA, a geração de imagens de enredo coerente, a geração de vídeo com Seedance, a consistência entre múltiplos personagens, cenas e movimentos de câmera cinematográficos, a produção de enredo contínuo de 30 segundos e o fluxo de trabalho tudo-em-um de AI filmmaking do Higgsfield. Acompanhando demonstrações práticas, você pode se familiarizar rapidamente com os recursos principais do Higgsfield e dominar o método completo de produção, da ideia ao filme final. Seja você um entusiasta de animação com IA ou um criador de vídeos curtos, este fluxo pode abrir novas ideias de criação para você.

• 1.Criar a música tema de "Niu Lai"
• 2.Gerar a imagem do personagem Niu Desai

• 3.Recurso de vídeo Seedance 2.5
• 4.Cinema Studio 4.0
• 5.Produção de vídeo de animação de 30 segundos
• 6.Dublagem com IA e processamento de áudio

• 7.Higgsfield MCP/CLI
• 8.Claude conecta ao Higgsfield
• 9.GPT conecta ao Higgsfield
• 10.GPT gera vídeo diretamente

• 11.Função de edição de vídeo
• 12.Produção cinematográfica no Cinema Studio
• 13.Plano de crescimento do Niudessai
• 14.Niudessai encontra o pequeno leopardo
• 15.Enredo do ataque noturno da alcateia
• 16.Diálogo engraçado da alcateia
• 17.Produção da batalha final
• 18.Apreciação do filme final

💡 Dica de aprendizado:O conteúdo do tutorial é baseado nas práticas do setor no momento da publicação; recomenda-se combinar o aprendizado com as regras mais recentes da plataforma atual.