Sassy Paws
Humans dance, pets do it better. AI-powered sassy moves for your furry friends.
传一张宠物照片，它就接管一整套舞蹈 —— 动作是固定的，演员是你的。
编舞来自一段固定的运动参考，而不是用文字描述出来的，所以节奏干净，而且每次都一样。
毛色、花纹和脸从照片带过去，所以跳舞的认得出是你家那只。
上传一张清晰的单只宠物照片，面向镜头。
全身或四分之三身比面部特写更好映射。
生成 —— 动作每次一样，通常跑一条好的就够了。
用文字描述一段舞蹈，是你能要求视频模型做的最不可靠的事之一 —— 时机、重量和节拍，恰恰是语言最不擅长指定的。改成绑定一段固定参考片，整个问题就消失了：动作本来就是对的，模型唯一的工作是让你的动物去执行它。这就是为什么这个模板结果稳定，而同样的事靠提示词去做通常做不到。
全身、面向镜头、背景和动物分得开。参考需要找到一个头、一个躯干和四条肢来驱动；面部特写只给了它一样，蜷着睡着的宠物一样都没给。和背景分离得好，也能让毛色花纹在运动中保持完整 —— 而这正是让人觉得「是我家那只」而不是随便一只的关键。
不能。这个模板由固定运动参考驱动而不是文本提示词，这恰恰是动作干净的原因。想换一套，用视频生成器配自己的参考素材。
猫狗映射得最好，因为参考动作预设了四条腿和直立的躯干。鸟类、爬行动物和小型啮齿类结果不可预测。
不需要 —— 一张静态照片就够。动作完全来自内置参考。
通常是原图是特写。参考映射的是一整个身体，所以要给它一整个身体。