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上一篇文章我介绍了我如何使用WorkBuddy来制作一条Remotion贴纸赛车动画。
任务不是很复杂，就是一辆红色卡通小跑车，从山路赛道的底端一直开到山顶的终点，跑车冲过终点后，有几个卡通观众在挥手、欢呼、呐喊，配上动感的赛车背景音乐、欢呼声和掌声，整个动画12秒，竖版。
前面的一篇文章我写的是，不用写代码，用 WorkBuddy 做一条 Remotion 贴纸动画，到底难不难？
但是在这个贴纸动画做完之后，我想单独的分享和写写另外的一个感受。
我在制作这个贴纸动画的过程中，中间换过几个大模型，在换到GLM-5.3-Flash，也就是大家最近口中常说的“牛来”大模型之后，有一个细节让我停下来多看了一眼。
这个细节就是，“牛来”大模型（GLM-5.3-Flash）生成的贴纸动画，小跑车在进入弯道的时候，小跑车的车头会随着弯道的方向给转过去。
它不是像在公路上移动，而是真的像是在开车
一开始，我的要求其实很普通，就是希望卡通小跑车可以沿着山路跑道，从开始的地方移动到终点。
其实，如果大家用做过动画应该都知道，这里面至少需要做两件事情：
- 卡通小跑车位置的起点和终点
- 卡通小跑车从起点移动到终点，过程中的每一帧，小跑车的车头应该朝向哪里
只是做好第一件事的话，小跑车依旧是可以从起点移动到终点，但是就是赛道的弯道上一拐弯，小跑车的车头依旧是向上的话，位置没有错，但是就是整个画面看起来非常的别扭。
我在制作这个卡通贴纸动画的过程中，前面用其他模型的版本都是这样的，小跑车确实是沿着赛道往上开，但是就是一进弯，车头没有朝向弯道的方向，还是朝上，就像是一张纸被拖着往上移动。
直到后面用了“牛来”这个大模型，小车在进入弯道时，车头才会跟着顺着弯道的方向，小跑车不再只是从A点移动到了B点，而是有了沿着这条公路一直开上去的感觉。
这个区别可能在这短短的12秒动画中非常的渺小，但是当我看过其他模型做出来的卡通视频后，就很难去忽略这个小小的细节了。
我惊艳到的并不是结果，而是它处理问题的方式
经过这次使用“牛来”来制作贴纸动画之后，真正让我感觉到有意思的，并不是它会写代码，而是它能够结合人的意图反馈，理解视觉效果，最后落实到一段真实的代码中。
像这个案例中，我给WorkBuddy的反馈，“小跑车要贴着路开”，这个反馈人一眼就可以看懂。
但是如果要让Remotion真正的去实现它，那就不能够只是去修改小跑车的位置坐标，还要让它清楚的直到每一帧中，小跑车的位置在哪里、下一步朝哪里走、车头应该朝向哪个方向。
最终的动画效果是，小跑车的运动路线和朝向它们是连在一起的。
我不需要去直到这中间用了什么公式、也不用直到它是怎么样实现的旋转动画，而我要做的工作就是说清楚动画哪一部分我是不满意的，剩下的具体怎么修改、执行和渲染，都是由它来完成。
我觉得牛来真正让我惊艳的地方，就是它听懂了我模糊的审美反馈，并且结合正常的汽车行驶的动作变化，最终把它变成了动画里面的一个具体的变化。
当然，它也不是一次就能做对
这一点我也要如实的说，它并不是指接收我一次指令就把整个动画视频给生成出来的。
小车在第一次生成出来的动画里面，其实它是侧着移动的，朝向也不自然，是我看了动画预览之后，向它提出了修改。
所以，这不是一个任务交给AI之后，就什么都不管的故事，而是，任务交给AI后，我们能够更低成本的去修改、优化产出的结果。
像我发现小跑车是侧着开的之后，我只是指出了动画存在的问题，剩下的让AI继续帮我去修改。
所以，人还是要对生成的结果负责，要判断结果是否符合自己的预期，但是并不需要自己去动手修改。
一条小车动画，为什么会让我记住这个模型？
之所以我记住了“牛来”这个大模型，是因为它帮我把一个很容易被忽略的视觉常识给做出来了。
小跑车要在路上开起来，这并不难，但是小跑车在拐弯的时候要能像一辆正常的车辆一样改变方向，才说明它并不只是把小跑车当作是静态的图片素材。
我并不会就只是因为这一次案例的制作，就大力的吹嘘“牛来”（GLM-5.3-Flash）在所有任务里表现都好，更何况这次任务里，离不开WorkBuddy给提供的执行环境和Remotion Skill。
但是至少在制作贴纸动画的这个真实的任务里，“牛来”给我的感觉确实是不一样。
那辆小跑车在公路弯道里车头转向的瞬间，可能只有几帧，但是它让我连续多看了好几篇。
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