少女初次做AE视频教程｜零基础到精通的完整指南
AE新手必看！这份教程让你从入门到精通
各位想学AE的小仙女们～今天为大家带来一份超级详细的After Effects入门指南，从软件安装到第一个作品输出，手把手带你进入视频特效的神奇世界！✨
一、先看重点：AE能做什么？
基础功能：
✅ 视频特效制作
✅ 动态图形设计
✅ 文字动画
✅ 视频合成
适合场景：
- Vlog片头制作
- 抖音特效视频
- 动漫混剪
- 毕业纪念视频
案例展示：新手7天就能做出这样的效果！[展示简单动画效果图]
二、5步快速入门指南
1. 软件安装（Day1）
- 下载正版AE（学生优惠）
- 基础参数设置
- 界面认识
2. 第一个项目（Day2）
- 新建合成
- 导入素材
- 简单时间轴操作
3. 基础动画（Day3-4）
- 位置/缩放/旋转关键帧
- 缓动曲线调整
- 预览渲染
4. 特效添加（Day5-6）
- 内置特效使用
- 调色基础
- 文字动画
5. 输出成品（Day7）
- 渲染设置
- 格式选择
- 作品发布
学习数据：按照这个计划，87%的新手能在一周内掌握基础！
三、2025最适合新手的5个教程
1. 《AE七天入门》B站
- 特点：每日跟练
- 时长：30分钟/集
- 配套素材：免费提供
2. 《零基础AE教程》YouTube
- 亮点：双语字幕
- 更新：每周三
- 难度：循序渐进
（完整推荐清单见文末表格）
四、必备工具清单
| 类型 | 推荐工具 | 用途 | 价格 |
|---|---|---|---|
| 电脑 | Mac/高配Win | 运行AE | ¥6000+ |
| 数位板 | Wacom CTL472 | 绘制 | ¥499 |
| 素材网站 | 爱给网 | 下载素材 | 免费 |
| 插件 | Motion Bro | 模板 |
省钱技巧：学生可享受Adobe全家桶5折！
五、常见问题解答
Q：电脑配置不够怎么办？
A：尝试：
- 关闭其他软件
- 降低预览分辨率
- 使用代理文件
Q：英文界面看不懂？
A：解决方案：
- 安装汉化包
- 使用翻译软件
- 记住常用功能位置
Q：做不出想要的效果？
A：建议：
- 拆解参考视频
- 从简单开始
- 多问大佬
六、2025新趋势：AI辅助AE
-
AI插件推荐：
- Runway ML（智能抠像）
- Topaz Video AI（画质提升）
- Adobe Sensei（自动调色）
-
学习建议：
- 掌握基础再学AI
- 不要过度依赖
- 保持创意为主
行业数据：AI辅助效率提升40%！
七、作品灵感来源
-
平台推荐：
- Behance（设计师社区）
- Dribbble（创意灵感）
- 抖音特效话题
-
分析方法：
- 拆解时间轴
- 记录特效点
- 复刻练习
成长秘诀：每天分析1个优秀作品！
八、学习路线规划
| 阶段 | 目标 | 时长 | 成果 |
|---|---|---|---|
| 新手 | 基础操作 | 1周 | 简单动画 |
| 进阶 | 特效合成 | 1月 | 完整作品 |
| 高手 | 原创设计 | 3月+ | 个人风格 |
关键提醒：每个阶段都要做作品集！
九、避坑指南
🚫 不要一开始就学复杂特效
🚫 不要盲目安装太多插件
🚫 不要忽视基础理论
🚫 不要独自埋头苦学
🚫 不要追求完美主义
血泪教训：90%放弃者都踩了这些坑！
十、个人学习建议
作为从零开始的AEer，建议：
- 建立作品文件夹
- 记录每日进步
- 参加打卡活动
- 定期复盘总结
- 保持创作热情
记住：每天进步1%，一年就是37倍！
📸 张灵勤记者 张丙武 摄
🍆
满18岁免费观看高清电视剧推荐其实在国家层面，今年两会结束后，三月中旬就很快推出了该行动方案，随后很多地区和城市陆续出台相关落实政策，而广州的落地时间相对较晚，滞后了国家三个月之久。所以大家不要觉得这是多么重大的新政策，其实新意不多。
🔞
漫蛙漫画(网页入口)巴黎将在下周一的世俱杯中迎战马竞，巴尔科拉和莫斯卡尔多伤愈归队，训练刚开始与全队一同参与，随后与登贝莱一样单独进行恢复训练。
📸 邵磊记者 毕晨芳 摄
🕺
宝宝腿趴开一点就不会疼的原因分析阿隆索很了解这家俱乐部，也不想进行彻底的变革。从目前来看，他希望延续球队一些原有的风格，因为我们刚经历了一个漫长的赛季。
🔞
满18岁免费观看高清电视剧推荐她这种无理取闹的行为，直接把孙女气哭了。要知道，在高考这样的关键时期，考生的情绪本就十分敏感和脆弱，奶奶的行为无疑是在她原本就紧张的情绪上又浇了一盆冷水，让她的坏情绪一直持续到考场。
😏
满18岁免费观看高清电视剧推荐2. 预训练高效，推理时显存开销接近常数：GCA 是一种 sparse attention，其 attention 的视野域保持常数，因此在 batch size 一定的情况下，训练开销几乎与序列长度呈线性。由于 GCA 在生成阶段将所有上文的 KV cache 都卸载到 CPU，每次检索的时候才把相关 chunk 的 kv cache 载入 GPU，因此超长上文也不会有 KV cache 显存爆炸的问题。而 GPU-CPU 的交换控制在每 64 个 token 一次，因此对推理速度影响非常小，从而实现接近常数的显存开销，但仍保持高效的推理速度及长程信息获取能力。
