写人记事要形象，一定离不开动作描写。任何一个过程的完成，一般不是一个单一的动作就可以，而往往需要一连贯有先有后的人物动作。这些动作步步紧凑，如行云流水。无动作，不具体，无连串动作描写，无法达到出神入化的效果。
“不积跬步，无以至千里。不积小流，无以成江海”。路要一步步走，达成千里之行；没有涓涓细流的汇聚，何来江海的浩瀚？这好比动作描写，动词要一个接一个用，才可有“千里之远”和“江海之广”。
1：完整地再现事情的过程。
一件事情，先做什么，后做什么，有它内在的逻辑，和正确的方法。一位演员为演哭而懊恼，同行告诉他，只要把哭分成几个动作即可，第一缩上唇伸下唇，第二，把下巴哆嗦起来，第三，开始抽泣，第四，张开大嘴哭。从这个小故事告诉我们，哭就是一连串先后动作的组合而已。至少让我们明白，再煽情的表演，离不开“行动”。同样，精彩的写作，也离不开动词组合，那其实是事件过程的重现。
“自己拿起面皮，用筷子夹起馅，小心地放在面皮上，两手使劲一捏。只觉得粘乎乎的，仔细一看，“哎呀！”我不禁喊出声来——原来是我用力过猛，挤破了面皮儿，馅冒出来了。我赶紧“急救”，又从另一边冒出来了。我急忙又用另一块面皮儿裹住那一边，才算堵住了“漏洞”。我终于用三块面皮包了一个饺子。”包饺子大家都很熟悉，“拿”“夹”“放”“捏”“挤”“冒”“裹”“堵”“包”，这几个动词，让我们熟知了包饺子的过程，一种家常的温馨扑面而来。
2：形象地体现事情或人物的变化。
大千世界的精彩，更多的体现在无穷的变化中。一个人的成长或退步，一个人微妙的情感或心理变化，会有外在的表现。恒定是相对的，变化是永远的。而动词能很好地体现“变化”的状态。
“他左手提着一个旧尼龙袋，右手拿着一个铁钩子，佝偻着腰，在垃圾桶里翻找着。不一会，钩上来了两个易拉罐，他的嘴角和眉稍微微上扬，笑意爬满了那张苍老的脸。突然，他停了下来，像被什么吓到了一样，张大了嘴巴，往后退了两步。过了片刻，他又走到垃圾桶前，他放下钩子，双手伸进垃圾桶，小心翼翼地捧出一个蠕动的东西—一只被人遗弃的、奄奄一息的小猫。他的嘴角抽动了几下，脸上满是愤怒，抬头四处张望，似乎在寻找是谁丢弃了这可怜的小生命。”
苍老的形象，卑微的职业，先用“提”“拿”“佝偻”“翻找”，刻画一位“拾荒人”的形象；然后用“钩”“上扬”具体体现他面对收获时的高兴的心情；而面对被遗弃的奄奄一息的小生命，“停下”“张大”“后退”“走到”“放下”“伸进”“捧出”这一连串动词，写出他面对生命被忽视时的失落、沉重、怜惜之情。从轻松的高兴，到强烈的不满，前后形成鲜明的对比，给我们留下深刻的印象。
3：凸显人物性格，体现人物心理。
每个人在事情中的表现都是个性化的，有意或无意的动作也是这个人生命的一部分，是厚积薄发难以复制的存在。“仰天大笑出门去，我辈岂是蓬蒿人，”这是专属于李白的狂傲，那种自负、踌躇满志的形象在这句诗里表现得淋漓尽致。
“年过花甲的他，戴着一副高度近视的眼镜。他战战兢兢地取下眼镜，用衣服的下摆随手擦了擦镜片。‘额......’他刚要讲话，可忽然又想起了什么，手忙脚乱地在抽屉里翻翻、在投影仪下面的桌子上找找，又匆匆往口袋里掏了掏，掏出一小盒粉笔后，跟班长说：‘你去我办公室的桌面抽屉找找我的语文书…’等找到回来后，这才放心地又‘嗯’了一声。”
“戴着”“取下”“擦”“翻”“找”“掏”等词语，形象地突出一位年迈、健忘、不拘小节的老教师形象，和没有做好充足课前准备的忙乱的状态和着急的心理。
4：呈现“动态”美，使文字有了动感。
在写作中有一种手法，叫“以动写静，化静为动”，如《与朱元思》书里，“负势竞上，互相轩邈;争高直指，千百成峰”，本来静止的山，却通过动词，展现一种高峻、险拔的特征，生机勃勃，富有动感。那何况本来以动态存在的事物或事情呢？动词和生活、生命是对应的，热气腾腾的生活、生命是以运动的状态存在，我们怎敢在文章中吝惜动词呢？当然，并不是说动词呈现都是“美感”的一面，也会写出人物丑恶的一面，但是从写作效果来说，描写连续动作所产生的变动的美，即为动态美。
可以说，动作描写是人物描写方法中最重要的，也是细节描写中最核心的表现方法。运用了连贯动作描写，自然而然，就达成了“细节描写”的效果，也脱离了大多学生喜欢“概括叙述”的通病。今天这节课，较为详细地分析了”连贯动作描写“的益处，希望同学们秉着一颗热爱生活的心，观察事物或事情的成长和变化，并把过程用笔”描绘“出来。
谷歌研究院日前推出了一款名为 Lumiere 的“文生视频”扩散模型，主打采用自家最新开发的“Space-Time U-Net”基础架构，号称能够一次生成“完整、真实、动作连贯”的视频。
谷歌表示，业界绝大多数“文生视频”模型无法生成时间长、质量佳、动作连贯逼真的内容，这是因为此类模型通常“分段生成视频”，首先产生几张关键帧，接着用“时间超级分辨率（Temporal Super-Resolution）”技术，生成关键帧之间的视频文件，这种方法虽然能够节省RAM，但难以生成“连贯逼真”的视频。
谷歌提到，他们的新模型 Lumiere 相对于业界模型最大的不同是采用了全新“Space-Time U-Net”基础架构，该架构能够在空间和时间上同时“降采样（Downsample）”信号，从而在“更紧凑的时空中进行更多运算”，令 Lumiere 生成持续时间更长、动作更连贯的视频。
IT之家注意到，Lumiere 一次可以生成 80 帧视频（16FPS 下 5 秒视频 / 24FPS下约3.34秒视频），虽然这一数据看起来很短，不过研究人员提到，5 秒视频长度实际上“已经超过大多数媒体作品中的平均镜头时长”。
除了应用“Space-Time U-Net”基础架构外，谷歌还介绍了 Lumiere 的基础特性，该 AI 建立在一个经过预先训练的“文生图”模型基础上，研究人员首先让基础模型生成视频分帧的基本像素草稿，接着通过空间超分辨率（SSR）模型，逐步提升分帧分辨率及细节，并利用“Multidiffusion”通用生成框架提升模型稳定性，从而保证了最终输出的视频一致性和连续性。
本文源自IT之家
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