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Hailuo Audio

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CapCut 配音

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Hailuo Audio

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💡 範例庫 6 大領域完整範本 · 點開挑選 · 一鍵套用 ▾

🌿

河川水質監測預警系統

IoT 感測 + 機器學習異常偵測 + Lagrangian 粒子溯源

環工概論水質分析 IoT 應用大數據

🧠 中心主題

智慧水質監測與污染預警系統 — 24 小時連續監測 + 2 小時內觸發預警

📥 INPUT 輸入

pH / DO / COD / SS 感測器即時數值、GPS 座標、歷史水質基準

⚙️ PROCESS 處理

多參數 Z-score 異常偵測、Lagrangian 粒子溯源、警報三級分類

📊 OUTPUT 輸出

LINE+APP 預警推播、自動 PDF 溯源報告、趨勢儀表板

🎬 起承轉合四幕分鏡 ▾

起

問題鉤子

0:00–0:25

「每當工業廢水流入河川,傳統人工採樣需要 3 到 7 天才能發現——這 7 天,污染可以蔓延多遠?」

畫面:污染河川延時攝影 → 數字倒數動畫

承

技術亮點

0:25–1:10

「我們整合 IoT 水質感測器、機器學習異常偵測,以及 Lagrangian 粒子污染溯源,讓資料說話、讓污染現形。」

畫面:感測器特寫 → 儀表板數據流動 → 污染溯源動畫

轉

應用場景

1:10–1:35

「稽查員的手機在 2 小時內收到預警推播,帶著 GPS 定位立即抵達——污染擴散前已被截斷。」

畫面:手機推播 → 稽查員出發 → 現場採樣

合

效益總結

1:35–2:00

「預警速度提升 80%、採樣成本降低 60%、每年節省稽查人力 1200 工時。這不只是科技,是對河川的責任。」

畫面:數字跳動 → 清澈河川 → QR Code

🌱

AI 果樹病害診斷系統

手機拍照 → EfficientNet-B3 CNN 識別 18 種病害 → 用藥推薦

植物醫學影像辨識深度學習智慧農業

🧠 中心主題

手機拍照即時診斷果樹病害,18 種常見病害準確率 91%

📥 INPUT 輸入

病徵影像 (≥2MP) · 氣溫濕度 · 品種資訊 · GPS 位置

⚙️ PROCESS 處理

影像前處理 · CNN 分類 · 嚴重度分級 · 低信度自動轉植醫複核

📊 OUTPUT 輸出

病害名稱 · 推薦農藥清單 · 安全採收期 · 防治追蹤提醒

🎬 起承轉合四幕分鏡 ▾

起

問題情境

0:00–0:25

「農民發現芒果葉片出現奇怪病斑,等植物醫師到場,已是 3 天後——那片果樹,還剩多少?」

畫面:病斑葉片特寫 → 農民焦慮表情

承

技術亮點

0:25–1:10

「打開 APP、對準葉片、按下快門——AI 在 3 秒內識別出炭疽病,給出推薦農藥與安全採收期。」

畫面:手機拍照 UI → AI 框選病斑 → 結果頁

轉

應用場景

1:10–1:35

「100 位芒果農加入測試,診斷時間從 3 天縮短到 3 秒,農藥用量也減少了三成。」

畫面:果園多位農民使用 → 用量曲線下降

合

效益總結

1:35–2:00

「診斷準確率 91%、農藥用量減少 35%、植醫出診次數減半。讓每一位農民,口袋裡都有一位植物醫師。」

畫面:數字統計 → 健康果園 → APP 圖示

🐟

石斑魚塭智慧水質管理

LSTM 時序預測 + 自動投餌機連動 + 危急 LINE 推播

水產養殖時序預測自動控制智慧農業

🧠 中心主題

夏季溶氧不足造成大量死亡 → LSTM 提前 2 小時預警自動增氧

📥 INPUT 輸入

水溫 / DO / pH / 鹽度 · 養殖密度 · 警報閾值 · 投餌計畫

⚙️ PROCESS 處理

LSTM 預測 2h 趨勢 · 危險指數評分 · 投餌量動態修正

📊 OUTPUT 輸出

增氧機 / 投餌機自動指令 · LINE 危急推播 · 每日養殖日誌

🎬 起承轉合四幕分鏡 ▾

起

問題情境

0:00–0:25

「夏天的凌晨三點,魚塭溶氧急速下降——等業者發現,已是整池浮魚的清晨。這一年的心血,一夜歸零。」

畫面:魚塭夜景 → 魚群浮上水面 → 業者表情

承

技術亮點

0:25–1:10

「我們的 LSTM 模型,提前 2 小時預測溶氧曲線,連動自動增氧機,在危險發生前就先啟動。」

畫面:水質曲線預測動畫 → 增氧機自動啟動

轉

應用場景

1:10–1:35

「業者半夜接到 LINE 推播,起床的不是去打撈死魚,是看到一池游動的石斑。」

畫面:LINE 推播 → 業者放心入睡 → 健康石斑

合

效益總結

1:35–2:00

「死亡率從 8% 降到 1.8%、飼料轉換率提升 22%、電費節省 30%。這是科技給漁民的承諾。」

畫面:數據圖表 → 豐收魚塭 → QR Code

💻

校園選課推薦系統

協同過濾 + 內容分析 + 個人化推薦 Top-10 課程

資料結構演算法機器學習 Web 開發

🧠 中心主題

大學生面對 1000+ 課程不知如何選 → 用 ML 推薦最適合的 10 門課

📥 INPUT 輸入

學生成績紀錄 · 課程大綱 · 教師評價 · 修課需求

⚙️ PROCESS 處理

協同過濾 (CF) · TF-IDF 內容分析 · 加權混合演算法

📊 OUTPUT 輸出

推薦 Top-10 課程清單 · 推薦理由 · 衝堂自動偵測

🎬 起承轉合四幕分鏡 ▾

起

問題鉤子

0:00–0:25

「選課季又到了,1000 多門課,你只能選 8 門——選錯了,可能後悔一整個學期。」

畫面:選課系統爆量 → 學生苦惱表情

承

技術亮點

0:25–1:10

「我們的系統分析你過去的成績、興趣與課程內容,用協同過濾與 TF-IDF 找出最適合你的 10 門課。」

畫面:演算法視覺化 → 學生雷達圖

轉

應用場景

1:10–1:35

「打開 APP 看到推薦清單,每一門都附上推薦理由,衝堂的課自動標示,加退選不再焦慮。」

畫面:APP 介面操作 → 課程卡片

合

效益總結

1:35–2:00

「測試 500 位學生,平均選課滿意度提升 38%,後悔退選率下降 45%。讓每一學期,都選對的課。」

畫面:統計數據 → 學生笑容 → QR Code

⚡

智慧電力負載監測

Modbus 採集 + 異常波形偵測 + 電費節省分析

電力系統嵌入式訊號處理 IoT 整合

🧠 中心主題

工廠用電浪費難察覺 → 即時負載監測+異常波形預警節能 25%

📥 INPUT 輸入

Modbus RTU 電表資料 · 三相電流電壓 · 諧波頻譜

⚙️ PROCESS 處理

FFT 諧波分析 · 異常波形偵測 · 負載曲線預測

📊 OUTPUT 輸出

即時負載儀表板 · 異常推播 · 月度電費節省報表

🎬 起承轉合四幕分鏡 ▾

起

問題鉤子

0:00–0:25

「工廠每月電費 50 萬,但你知道有多少是浪費掉的?傳統電表告訴不了你。」

畫面:工廠夜景 → 電費單特寫

承

技術亮點

0:25–1:10

「我們透過 Modbus 即時採集電表,用 FFT 諧波分析找出異常波形,標記出每一筆浪費的用電。」

畫面:電表特寫 → 波形分析儀

轉

應用場景

1:10–1:35

「廠長手機收到推播:三號車間冷氣機異常啟動,馬上派人關閉,當月電費下降 8%。」

畫面:推播通知 → 巡檢人員 → 電費對比

合

效益總結

1:35–2:00

「導入半年,平均節能 25%、異常處理時間從 24 小時降到 30 分鐘,每年省下 150 萬。」

畫面:儀表板數據 → 工廠俯瞰 → QR Code

🧬

癌症基因表現分析平台

RNA-seq 資料處理 + 差異基因分析 + 臨床預測

生物資訊分子生物統計學臨床應用

🧠 中心主題

乳癌患者預後預測 → RNA-seq 表現 + 機器學習給個人化治療建議

📥 INPUT 輸入

RNA-seq FASTQ · 臨床病歷 · 用藥紀錄 · 病理切片影像

⚙️ PROCESS 處理

基因比對 (STAR) · 差異表現 (DESeq2) · 機器學習存活預測

📊 OUTPUT 輸出

基因表現熱圖 · 存活預測曲線 · 個人化治療建議報告

🎬 起承轉合四幕分鏡 ▾

起

問題鉤子

0:00–0:25

「同樣的乳癌,有人治療有效、有人卻復發——差別不在運氣,而是基因。」

畫面:患者剪影 → 基因序列流動

承

技術亮點

0:25–1:10

「我們分析 200 個關鍵基因的表現量,結合機器學習,預測患者對化療的反應。」

畫面:基因熱圖 → 演算法視覺化

轉

應用場景

1:10–1:35

「醫師打開平台,看到患者的個人化存活曲線與治療建議,可以與患者深入討論最佳選擇。」

畫面:醫師看平台 → 醫病溝通

合

效益總結

1:35–2:00

「臨床測試準確率 87%,改變了 23% 的初步治療方案——精準醫療,從基因開始。」

畫面:數據統計 → 患者笑容 → QR Code

🛠 AI 工具

配音 · AI 影片 · 剪輯 · LLM API · 一鍵直連

🤖

LLM API 大型語言模型

生成腳本、旁白、提示語

▾

🎙️

AI 配音與 TTS

文字轉自然語音

▾

🎬

AI 影片生成

文字 / 圖片轉影片

▾

✂️

影片剪輯與字幕

合成、加字幕、配樂

▾

📖 完整流程教學 6 步驟 · 從素材到成片 · 首次 60-90 分鐘 · 熟練 30-45 分鐘 ▾

準備三項素材 ⏱ 10 分鐘

整理 (a) 心智圖文字 — 中心主題、問題、技術、效益(直接打字或貼 XMind 匯出);(b) IPO 表格 — 輸入/處理/輸出各 1-3 行;(c) Python 核心程式(可選)。純文字即可,不需要圖片。範例庫的 6 大領域可一鍵載入作為起點。

設定 AI 引擎(選用) ⏱ 5 分鐘

本工具支援兩種模式:本地範本(無需 Key、秒生成)或 AI 模式。要 AI 請前往 Groq(免費推薦)、OpenRouter 或 Gemini 取得 API Key,貼到 Step 5 進階區即可。

一鍵生成完整方案 ⏱ 30 秒

走完 Wizard 5 步 → 點「🚀 立即生成」。同時產出:① 起承轉合腳本 ② 旁白逐字稿 ③ AI 影片提示語 ④ SRT 字幕 ⑤ 18 秒動畫預覽(含旁白字幕)。下載 ZIP 取得完整專案包。

配音生成 ⏱ 15 分鐘

下載 narration.txt 旁白稿 → 複製到 Hailuo Audio(中文最自然)或 TTSMaker(免註冊)→ 選曉曉/雲希語音、語速 1.05-1.10 倍 → 生成 MP3。試聽可用 Step 4 內建瀏覽器試聽快速確認語感。

AI 影片生成 ⏱ 20 分鐘

下載 ai_prompts.txt → 結果對話框點「🎥 下一步」的 Hailuo / Kling / PixVerse → Prompt 自動複製 → 貼上即可生成各幕分鏡(每支 1-3 分鐘)。

剪輯成片 + 嵌入 PPTX ⏱ 20 分鐘

CapCut 匯入旁白 MP3 + AI 影片分鏡 + SRT 字幕 → 加 BGM(-18dB)、轉場 → 匯出 1080p MP4 → 上傳 YouTube → 結果對話框「📺 下下步」貼網址 → 取得嵌入碼貼到 PPTX(插入→影片→線上影片)。

💡 總計:首次製作約 60-90 分鐘 · 熟練後 30-45 分鐘可完成一部 1080p 專業短片

準備好開始了嗎?

5 步驟搞定 · 不會的可以先看範例