VN

Chắc chắn, tôi sẽ dịch bài viết "Cách sử dụng Google VEO 3 JSON Prompting để tạo quảng cáo AI trị giá 100 nghìn đô la" từng câu một: **Original:** How To Use Google VEO 3 JSON Prompting To Create $100k AI Ads **Translation:** Cách sử dụng Google VEO 3 JSON Prompt để tạo quảng cáo AI trị giá 100 nghìn đô la.

#Kiếm tiền
2025-08-06 19:5130 Đọc trong giây phút

Giới thiệu nội dung

Video này giải thích cách tạo quảng cáo lan truyền bằng cách sử dụng định dạng nhắc lệnh mới gọi là nhắc lệnh JSON. Nó giới thiệu các ví dụ như quảng cáo VO3 Tree AI và trình bày cách tạo các video mở hộp (unboxing) trực quan ấn tượng và các quảng cáo chuyên nghiệp với các thương hiệu và nhân vật khác nhau. Video cung cấp các lệnh cần thiết và giải thích việc sử dụng các nền tảng như Open Art và Google Flow để tạo các video này. Nó cũng cung cấp một liên kết chatbot tùy chỉnh để tạo các lệnh JSON FO3, khuyến khích thử nghiệm sáng tạo và gợi ý khám phá thêm các câu chuyện hoạt hình AI.

Thông tin quan trọng

  • JSON prompting là một cách để cấu trúc các lời nhắc video, có thể dẫn đến những kết quả ấn tượng.
  • Bạn có thể tạo nhiều loại video khác nhau với nó, bao gồm video mở hộp, quảng cáo và nội dung dựa trên nhân vật.
  • Video này cung cấp quyền truy cập vào một bot tùy chỉnh, bot này tạo ra các lời nhắc JSON và hiển thị các ví dụ về video do AI tạo ra, chẳng hạn như quảng cáo Starbucks và quảng cáo nước hoa, để chứng minh sức mạnh của việc nhắc JSON.
  • Nó cũng gợi ý sử dụng Open Art hoặc Google Flow để tạo video. Các đường dẫn và phần mô tả cho bản tin có sẵn để giúp mọi người có được quyền truy cập vào các gợi ý và nội dung.

Phân tích dòng thời gian

Từ khóa nội dung

Tuyển tập các quảng cáo VO3 Tree AI & JSON Prompting.

Các quảng cáo AI Viral VO3 Tree được tạo ra bằng cách sử dụng JSON prompting, một định dạng mới cho phép tạo ra nội dung ấn tượng. Video sẽ trình bày cách sử dụng định dạng này và cung cấp các lời nhắc để bắt đầu.

Okay, I will translate the title "IKEA Unboxing Videos" and then translate sentence by sentence.**Title:** Video Mở Hộp IKEANow, request your first sentence! I'm ready to translate each sentence you provide.

Lấy cảm hứng từ các video mở hộp IKEA, phương pháp này không giới hạn ở IKEA mà có thể áp dụng cho các thương hiệu, phong cách và thậm chí cả nhân vật khác nhau. Video sẽ hướng dẫn bạn cách tự thực hiện những điều này, cung cấp gợi ý và các ví dụ sáng tạo.

Dưới đây là bản dịch từng câu của bài viết "JSON Prompting Explained" (Giải thích về JSON Prompting):Alright, let's dive into JSON prompting.**Được rồi, hãy đi sâu vào JSON prompting.**JSON prompting is a technique used in large language models (LLMs) to guide the model's output into a structured JSON format.**JSON prompting là một kỹ thuật được sử dụng trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để hướng đầu ra của mô hình về một định dạng JSON có cấu trúc.**This ensures that the information generated by the LLM is easily parsable and usable in applications.**Điều này đảm bảo rằng thông tin được tạo ra bởi LLM có thể dễ dàng được phân tích cú pháp và sử dụng trong các ứng dụng.**Here's a breakdown of how it works and why it's useful.**Dưới đây là phân tích về cách nó hoạt động và tại sao nó hữu ích.**

JSON prompting là một cách để cấu trúc video của bạn và cung cấp cho AI một định dạng cụ thể. Các video trình bày ví dụ về cách tạo quảng cáo Starbucks, quảng cáo nước hoa, quảng cáo Apple, quảng cáo Ferrari bằng cách sử dụng JSON prompting. Một công cụ tùy chỉnh có tên "Chip Bolt" được đề cập để tạo JSON prompts, có sẵn thông qua một liên kết trong phần mô tả.

Tuyệt vời! Dưới đây là bản dịch từng câu của bài "Open Art Platform & Text to Video Generation":* **Open Art Platform & Text to Video Generation** - Nền tảng Nghệ thuật Mở & Tạo Video từ Văn bản.

Nền tảng Open Art được sử dụng để truy cập Google V3 để tạo video từ các câu lệnh văn bản, sử dụng mô hình VO3 Tree với độ phân giải 1080p ở chế độ nhanh. Nền tảng này cung cấp quyền truy cập vào nhiều trình tạo video AI, giúp dễ dàng hơn so với việc quản lý nhiều đăng ký. Các câu lệnh thay đổi phòng labuba được sử dụng làm ví dụ, lưu ý các câu lệnh tùy chỉnh để tạo ra một câu lệnh JSON FO3 về sự thay đổi phòng mở hộp theo phong cách Tom và Jerry.

Okay, I understand. Please provide the article you would like me to translate. I will translate it sentence by sentence into Vietnamese, without omitting any sentences.

Một bot tùy chỉnh có sẵn thông qua một liên kết trong phần mô tả video để tạo ra các lời nhắc JSON. Người dùng có thể yêu cầu bot tạo lời nhắc, chẳng hạn như một phòng biến đổi mở hộp theo phong cách Tom và Jerry, mà bot sẽ tạo ra ở định dạng chính xác. Người dùng có thể điều chỉnh lời nhắc theo ý thích của mình sau khi nó được tạo bởi bot.

Ví dụ về AI Sáng tạo

Dưới đây là bản dịch từng câu của đoạn văn trên:* **Examples include a Pikachu-themed Pokeball bedroom and a Louis Vuitton luxury brand theme.** * Các ví dụ bao gồm một phòng ngủ theo chủ đề Pokeball Pikachu và một chủ đề thương hiệu xa xỉ Louis Vuitton.* **It suggests using the format for professional advertisements and demonstrates generating prompts for Samsung or Apple product launches.** * Nó gợi ý sử dụng định dạng này cho các quảng cáo chuyên nghiệp và minh họa việc tạo ra các gợi ý (prompts) cho các buổi ra mắt sản phẩm của Samsung hoặc Apple.* **A Ferrari advertisement is shown as another example.** * Một quảng cáo Ferrari được hiển thị như một ví dụ khác.

Okay, please provide the Starbucks commercial example you would like me to translate. I will translate it sentence by sentence into Vietnamese without omitting any sentence.

Một quảng cáo Starbucks do AI tạo ra được trình bày như một ví dụ, gợi ý rằng nó có thể thay thế một quảng cáo trị giá 100.000 đô la. Một quảng cáo nước hoa được giới thiệu, khuyến khích người xem thử tạo quảng cáo tương tự với các gợi ý được cung cấp. Gợi ý và đăng ký bản tin có sẵn trong phần mô tả.

Các câu hỏi và trả lời liên quan

Okay, here's a translation of the article, sentence by sentence, ensuring no omissions (assuming you meant a *general* article on VO3 Tree AI ads, as I don't have a specific article to work with):**Please provide the article you want me to translate. I need the text of the article to perform the translation.**In the meantime, I can give you a *general* idea of what VO3 Tree AI ads *might* be, and translate that:**Hypothetical Information about VO3 Tree AI Ads (followed by translation):*** VO3 Tree AI ads are a new type of advertising that leverages artificial intelligence to create highly personalized and engaging experiences for users. * _Quảng cáo VO3 Tree AI là một loại hình quảng cáo mới tận dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra những trải nghiệm hấp dẫn và được cá nhân hóa cao cho người dùng._* These ads use machine learning algorithms to analyze user data and predict their interests, preferences, and purchasing behavior. * _Những quảng cáo này sử dụng các thuật toán máy học để phân tích dữ liệu người dùng và dự đoán sở thích, ưu tiên và hành vi mua hàng của họ._* This allows advertisers to deliver targeted messages that are more likely to resonate with individual consumers. * _Điều này cho phép các nhà quảng cáo phân phối các thông điệp nhắm mục tiêu có nhiều khả năng gây được tiếng vang với từng người tiêu dùng._* VO3 Tree AI ads can be displayed across a variety of platforms, including websites, mobile apps, and social media. * _Quảng cáo VO3 Tree AI có thể được hiển thị trên nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm trang web, ứng dụng di động và phương tiện truyền thông xã hội._* The goal of VO3 Tree AI ads is to increase ad effectiveness and improve the overall user experience by providing relevant and non-intrusive advertising. * _Mục tiêu của quảng cáo VO3 Tree AI là tăng hiệu quả quảng cáo và cải thiện trải nghiệm người dùng tổng thể bằng cách cung cấp quảng cáo phù hợp và không xâm phạm._**Once you provide me with the actual article, I will translate it sentence by sentence as you requested.**

Quảng cáo VO3 Tree AI là những quảng cáo được tạo ra bằng cách sử dụng một định dạng nhắc nhở mới gọi là nhắc nhở JSON và đang lan truyền chóng mặt.

Okay, here's an explanation of JSON prompting:**JSON prompting** is a technique used in interacting with large language models (LLMs) where you structure your prompt, and often explicitly request the model's response, in JSON (JavaScript Object Notation) format.In simpler terms:* **Prompting:** It's the act of giving instructions or input to a language model to get a specific type of output.* **JSON:** It's a standard, human-readable, text-based format for representing data objects consisting of attribute-value pairs and arrays.Therefore, you are essentially:1. **Formatting your instructions in JSON:** You organize your request to the LLM as a structured JSON object, defining the task, parameters, constraints, and the desired format of the answer2. **Asking the LLM to respond in JSON:** You explicitly instruct the LLM to return its output also as a valid JSON object.**Why use JSON prompting?*** **Structure and Predictability:** JSON enforces a specific structure, making the responses from the LLM more predictable and easier to parse programmatically. This is crucial for building automated systems where the output needs to be reliable.* **Data Extraction:** If you need to extract specific pieces of information from the LLM's response, JSON provides named fields that you can easily access.* **Complex Prompts:** JSON allows you to create more complex and nuanced prompts, specifying multiple parameters and constraints in a clear and organized manner.* **Integration with Systems:** Because JSON is a widely supported data format, it makes it easier to integrate LLMs into existing software systems and workflows.* **Type Safety:** Depending on the implementation used to parse the JSON, types may be enforced on the data returned. This prevents many headaches from unexpected return types.**Example:**Let's say you want to ask an LLM to extract information about a movie:**Without JSON prompting (simple text prompt):**`Extract the title, director, and year of release from the following text: "The Shawshank Redemption, directed by Frank Darabont, was released in 1994."`The response might be in various formats, making it difficult to parse consistently.**With JSON prompting:****Prompt (JSON):**```json{ "task": "extract_movie_info", "text": "The Shawshank Redemption, directed by Frank Darabont, was released in 1994.", "fields": ["title", "director", "year"], "response_format": "json"}```You are requesting the LLM to respond in JSON format**Expected Response (JSON):**```json{ "title": "The Shawshank Redemption", "director": "Frank Darabont", "year": 1994}```Now, the response is structured, consistent, and easy to parse using any JSON library.**In Summary:**JSON prompting is a powerful way to interact with LLMs by structuring both your input and the desired output in JSON format. This leads to more reliable, predictable, and easily processed results, which is essential for building robust applications that leverage the power of these models.

JSON prompting là một phương pháp để cấu trúc các câu lệnh video của bạn sao cho Google V3 có thể hiểu chúng một cách chính xác.

There isn't one single, universally "recommended" platform for using JSON prompting for AI video generation. The best platform for you will depend on your specific needs, technical expertise, budget, and the kind of video you want to create.However, here's a breakdown of categories and some specific examples, along with considerations for each:**1. Cloud-Based AI Video Generation Platforms with API Access:*** **Pros:** Often easier to use than building from scratch, offer pre-trained models, handle infrastructure, have API access for automation through JSON.* **Cons:** Can be expensive, less control over the underlying models, potential vendor lock-in.* **Examples:** * **RunwayML:** Offers video editing and AI tools, including generation, with API access. You can likely use JSON to control the process of generating video clips or applying effects. * **Synthesia:** Primarily for AI avatars and presenter-led videos, but you can use its API (potentially with JSON) to automate aspects of script feeding and presentation style. * **D-ID:** Another AI avatar platform with API; you can likely feed it JSON specifying the avatar's script, actions, and emotions. * **Pictory:** Focuses on turning articles and scripts into short videos. While not explicitly advertising JSON prompting, their API would likely allow controlling the conversion parameters using structured data. * **Others:** Microsoft Azure AI Video, Google Cloud Video AI, Amazon Rekognition Video (more about video analysis than direct generation, but can be integrated). Look for services with robust APIs.**Considerations:*** **API Documentation:** Carefully review the API documentation. Does it clearly support JSON input for parameters? What level of control does it give you?* **Pricing:** Understand the pricing structure. Is it pay-per-use, subscription-based, or a combination? Experiment to estimate your costs.* **Model Capabilities:** Does the platform's AI model generate the type of video you need (e.g., photorealistic, animated, synthetic actors)?**2. Open-Source AI Models and Libraries (Build Your Own):*** **Pros:** Maximum control, potentially cheaper in the long run (if you handle infrastructure costs), opportunity to customize models.* **Cons:** Requires significant technical expertise in AI, machine learning, Python (or other languages), and cloud infrastructure. Steeper learning curve.* **Examples:** * **ModelScope:** Offers various open-source models, including text-to-video and image-to-video. You will need to build a pipeline for feeding it data via scripts, and JSON can be a useful way to structure your prompts and parameters. * **Stable Diffusion (with video extensions):** Stable Diffusion is primarily for images, but community-created extensions let you animate images and generate short video loops. You'd definitely use JSON to manage complex prompts and parameters for these extensions. * **PyTorch, TensorFlow:** These are the underlying machine learning frameworks you'd use to train or fine-tune models. You would need to find or build suitable video generation models on top of them.**Considerations:*** **Computational Resources:** AI video generation is computationally intensive. You'll likely need a powerful GPU and significant RAM. Consider using cloud-based GPU instances (e.g., AWS EC2, Google Cloud Compute Engine, Azure VMs).* **Data Preparation:** You will need high-quality training data if you plan to fine-tune or train your own models.* **Code Complexity:** Be prepared to write and debug a significant amount of code.**3. Local Installations (With Open Source Models):*** **Pros:** Potentially cheaper if you already own powerful hardware, no reliance on cloud services after initial setup.* **Cons:** Requires a powerful local machine (GPU, RAM), same technical expertise as open-source, more demanding setup and maintenance.* **Examples:** * Running Stable Diffusion or ModelScope locally. This means you'd be downloading and installing all the necessary software and models onto your own computer.**Considerations:*** **Hardware Requirements:** Make sure your computer meets the minimum hardware requirements of the AI models you want to use.* **Software Installation:** Be prepared to install various Python libraries, CUDA drivers, and other dependencies.**Why JSON is Useful:**JSON (JavaScript Object Notation) is a human-readable data format that is perfect for:* **Structuring Complex Prompts:** AI video generation often involves many parameters (e.g., camera angles, lighting, character descriptions, style, mood). JSON lets you organize these parameters in a hierarchical and easily understandable way.* **Automating Generation:** You can programmatically generate JSON files based on user input or data from other sources, then feed these files to the AI model or platform's API.* **Version Control:** JSON is text-based, so you can easily track changes to your prompts using version control systems like Git.* **Configuration Management:** JSON can be used to store configuration settings for your video generation pipeline.**In summary, to choose the right platform:**1. **Define Your Needs:** What kind of video do you want to create? What is your budget? How much control do you need?2. **Assess Your Technical Skills:** Do you have experience with AI, machine learning, and Python?3. **Evaluate API Capabilities:** Explore the API documentation of various platforms to see how much control they give you via JSON prompting.4. **Start with a Cloud-Based Platform:** If you are new to AI video generation, a cloud-based platform with API access is often the easiest way to get started.5. **Consider Open Source for Advanced Use Cases:** If you need maximum control or want to train your own models, explore open-source options.

Open Art và Google Flow là những nền tảng được khuyến nghị để sử dụng lệnh JSON và tạo video AI. Open Art cung cấp khả năng truy cập dễ dàng vào các trình tạo video AI với nhiều gói thuê bao khác nhau.

To give you the best recommendation for the type of video generation to use, I need more information. Please tell me:* **What is the purpose of the video?** (e.g., marketing, education, entertainment, personal project, research)* **What is the subject matter of the video?** (e.g., product demo, explainer video, short film, animated story)* **What is your budget?** (Free, low-cost, professional)* **What is your level of technical expertise?** (Beginner, intermediate, advanced)* **What is the desired video length and quality?** (Short, long, low-resolution, high-resolution)* **Do you have existing assets (scripts, images, video clips)?*** **What specific features are you looking for?** (e.g. text-to-video, image-to-video, AI avatars, specific animation styles)Once I have this information, I can suggest the most appropriate type of video generation for your needs.

Okay, please provide the article you want me to translate into Vietnamese sentence by sentence. I will do my best to provide an accurate translation without omitting any sentences. Just paste the text here.

Unfortunately, there's no single, definitive "repository" or online marketplace for premade JSON prompts like there are for, say, stock photos or pre-written articles. The nature of JSON prompts is highly dependent on the specific task, model, and desired output. However, here's a breakdown of places where you *might* find JSON prompts and strategies for creating them:**1. Examples in Model Documentation and Tutorials:*** **Model-Specific Documentation:** The documentation for large language models (LLMs) like GPT-3/4, Bard, Claude, or open-source models like Llama typically includes examples of input prompts and expected output formats. Look for sections related to "structured output," "JSON formatting," or "API usage." These examples are often your best starting point since they're tailored to the model's capabilities and expectations.* **Tutorials and Blog Posts:** Many online tutorials and blog posts demonstrate how to use LLMs with JSON for tasks like data extraction, code generation, or data transformation. Search for phrases like "GPT-3 JSON output," "LLM structured output," or "JSON data extraction with [model name]" (e.g., "JSON data extraction with Llama").* **Framework Examples (Langchain, LlamaIndex):** Frameworks like Langchain and LlamaIndex often use JSON for structuring data flows and agent interactions. Their documentation and example notebooks will often contain JSON prompts used as part of a chain or agent configuration.**2. Open Source Projects and Repositories (Less Common, but Potentially Useful):*** **GitHub:** Search GitHub for repositories related to LLMs, data extraction, or specific tasks (e.g., "sentiment analysis," "named entity recognition"). Look for code examples that use JSON for input or output. Keywords to use in your search include "LLM JSON prompt," "structured output example," or "JSON parsing."* **Hugging Face Hub:** The Hugging Face Hub mainly focuses on models and datasets, but you might find examples of prompts used for specific model applications in the model cards or associated code repositories.**3. Prompt Engineering Communities and Forums:*** **Reddit (r/PromptEngineering, r/MachineLearning):** While not dedicated repositories, these communities often discuss prompt engineering techniques and share examples. You might find users sharing JSON prompts they've used for specific tasks.* **Discord Servers:** Many LLM-related projects and communities have Discord servers where users share tips, ask questions, and potentially share prompts.* **Online Forums (Stack Overflow):** Check Stack Overflow for questions related to generating JSON output with LLMs. Answers might include example prompts or code snippets.**4. Generating Your Own (Most Likely Solution):*** **Understand the Task:** Clearly define the task you want the LLM to perform. What kind of data do you need to extract, generate, or transform?* **Design the JSON Schema:** Create a JSON schema that defines the structure of the output. This is crucial for consistent and predictable results. Use tools like jsonschema.net to generate schemas from examples.* **Craft the Prompt:** Write a clear and concise prompt that instructs the LLM to: * Describe the task. * Specify the desired output format (JSON). * Reference the JSON schema (you can include a simplified version of the schema in the prompt). * Provide examples, if possible.* **Iterate and Refine:** Experiment with different prompts and schema variations to optimize the output. Fine-tuning a model on example prompts and outputs is often the best approach for repeatable results.**Example Scenario (and how to find/create a prompt):**Let's say you want to extract information about books from a text passage and output it as JSON.1. **Search:** Start by searching Google or GitHub for something like "GPT-3 book information extraction JSON." Look for examples of prompts that extract information and format it as JSON.2. **If you don't find a perfect match, create your own:** * **JSON Schema:** ```json { "type": "object", "properties": { "title": { "type": "string", "description": "The title of the book" }, "author": { "type": "string", "description": "The author of the book" }, "genre": { "type": "string", "description": "The genre of the book" }, "publication_year": { "type": "integer", "description": "The year the book was published" } }, "required": ["title", "author"] } ``` * **Prompt:** ``` Extract information about the book from the following text and output it as a JSON object according to this schema: { "type": "object", "properties": { "title": { "type": "string", "description": "The title of the book" }, "author": { "type": "string", "description": "The author of the book" }, "genre": { "type": "string", "description": "The genre of the book" }, "publication_year": { "type": "integer", "description": "The year the book was published" } }, "required": ["title", "author"] } Make sure "publication_year" is an integer. If a field is not found in the text, return null instead. Text: "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy by Douglas Adams is a science fiction comedy novel published in 1979." ```**In Summary:** While ready-made JSON prompts are scarce, you can find inspiration and examples in model documentation, tutorials, open-source projects, and prompt engineering communities. However, the most common and effective approach is to design your own prompts and JSON schemas tailored to your specific task and iterate until you achieve the desired results. Good luck!

Liên kết cho bot tùy chỉnh/Lời nhắc JSON có trong phần mô tả.

Thêm gợi ý video

Chia sẻ đến: