Author: Chimy

  • Flex.2-preview – Ostris 推出的文本到图像扩散模型

    Flex.2-preview是什么

    Flex.2-preview 是Ostris开源的 80 亿参数文本到图像扩散模型,支持通用控制输入(如线条、姿态、深度)和内置修复功能。模型基于一个模型满足多种创意需求,支持长文本输入(512 个 token),支持基于 ComfyUI 或 Diffusers 库轻松使用。Flex.2-preview目前处于早期预览阶段,展现出强大的灵活性和潜力,适合创意生成和实验性开发。

    Flex.2-preview

    Flex.2-preview的主要功能

    • 文本到图像生成:根据输入的文本描述生成高质量图像,支持长达 512 个 token 的文本输入,支持理解复杂的描述生成对应的图像内容。
    • 内置修复功能(Inpainting):支持在图像的特定区域进行修复或替换,用户提供修复图像和修复掩码,模型在指定区域生成新的图像内容。
    • 通用控制输入:支持多种控制输入,如线条图、姿态图和深度图,指导图像生成的方向。
    • 灵活的微调能力:用户基于 LoRA(Low-Rank Adaptation)等技术对模型进行微调,适应特定的风格或任务需求。

    Flex.2-preview的技术原理

    • 扩散模型框架:基于逐步去除噪声的方式生成图像。模型从随机噪声开始,逐步学习如何转化为符合文本描述的图像。
    • 多通道输入
      • 文本嵌入:将文本描述转换为模型理解的嵌入向量。
      • 控制输入:基于额外的输入(如姿态图、深度图)引导图像生成的方向。
      • 修复输入:结合修复图像和修复掩码,模型在指定区域生成新的内容。
    • 16 通道潜在空间:模型用 16 通道的潜在空间,通道支持用在噪声输入、修复图像、修复掩码和控制输入。
    • 优化的推理算法:基于高效的推理算法,如“指导嵌入器”(Guidance Embedder),显著提升生成速度,保持高质量的输出。

    Flex.2-preview的项目地址

    Flex.2-preview的应用场景

    • 创意设计:快速生成概念图、插画,助力艺术家和设计师实现创意。
    • 图像修复:修复照片瑕疵、填补缺失部分,适用于图像编辑。
    • 内容创作:生成广告、视频、游戏素材,提升内容制作效率。
    • 教育与研究:生成教学材料,提供 AI 研究实验平台。
    • 个性化定制:微调模型生成符合个人风格的图像,满足特定需求。
  • Skywork-R1V 2.0 – 昆仑万维开源的新版多模态推理模型

    Skywork-R1V 2.0是什么

    Skywork-R1V 2.0 是昆仑万维最新开源的多模态推理模型,专为复杂推理任务设计,具备强大的视觉与文本推理能力。模型基于混合强化学习和多模态奖励模型(Skywork-VL Reward)实现推理能力与泛化能力的平衡,引入选择性样本缓冲区(SSB)机制解决“优势消失”问题。在 AIME2024、OlympiadBench 等权威基准测试中表现出色,性能接近甚至超越部分闭源模型。模型权重和代码已全面开源,推动多模态生态建设,助力教育、科研等领域。

    Skywork-R1V 2.0

    Skywork-R1V 2.0的主要功能

    • 复杂推理任务:支持处理复杂的数学、物理、化学等理科题目,提供深度推理和解题思路。
    • 多模态理解:结合文本和图像信息,进行视觉和语言的综合推理。
    • 通用任务适应:在创意写作、开放式问答等通用任务中表现出色。
    • 教育辅助:作为高考理科题目的解题助手,帮助学生理解和解决复杂的数理化问题。
    • 科学研究:支持科学分析和实验设计,提供逻辑推理和数据分析能力。
    • 编程竞赛:辅助解决编程竞赛中的算法问题,提供代码生成和调试建议。

    Skywork-R1V 2.0的技术原理

    • 混合强化学习:结合 多模态奖励模型(Skywork-VL Reward) 和 规则驱动的反馈,提供高质量的奖励信号,平衡推理能力和泛化能力。用选择性样本缓冲区(SSB) 机制,解决强化学习中的“优势消失”问题,提升训练效率。
    • 采用 混合偏好优化(MPO),结合偏好信号和规则反馈,提升模型的推理能力和格式合规性。
    • 多模态融合:基于轻量级 MLP 适配器连接视觉编码器(InternViT-6B)和语言模型(如 QwQ-32B),减少对大规模多模态数据的依赖。直接结合预训练语言模型与视觉适配器,保留推理能力的同时提升视觉理解能力。
    • 模块化重组:模块化设计让视觉和语言模块独立优化,同时保持高效的跨模态对齐。基于训练视觉编码器、适配器和语言模型的不同组合,提升模型的综合性能。
    • 训练策略
      • Group Relative Policy Optimization (GRPO):基于组内候选响应的相对奖励比较,引导模型进行优化。
      • MPO 的多种损失函数:包括质量损失(BCO)、生成损失(SFT)等,提升模型的稳定性和泛化能力。

    Skywork-R1V 2.0的项目地址

    Skywork-R1V 2.0的应用场景

    • 教育辅助:帮助学生解决高考理科难题,提供解题思路和步骤。
    • 科学研究:辅助科研人员进行实验设计、数据分析和文献知识提取。
    • 编程开发:为编程竞赛和软件开发提供代码生成、调试和优化建议。
    • 创意写作:协助创作者生成创意内容,回答开放式问题。
    • 多模态理解:处理图像与文本结合的任务,分析多媒体内容。
  • Web2GPT – 长亭科技推出将 Web 网站转为 AI 应用的工具

    Web2GPT是什么

    Web2GPT 是长亭科技推出的智能工具,支持将传统网站快速转化为功能完整的 AI 应用。用户只需输入网站地址,Web2GPT 自动抓取、分析网站内容,基于深度学习理解结构和语义,生成智能交互式的 AI 助手。Web2GPT 支持自然语言交流,实现多轮对话,提供个性化服务,具备强大的安全性和多平台集成能力。Web2GPT 广泛适用于零售、教育、金融等多个行业,显著降低客服成本,提升用户满意度和转化率。

    Web2GPT

    Web2GPT的主要功能

    • 一键转化:输入网站 URL 自动抓取、分析生成 AI 应用。
    • 智能问答:自动理解网站业务,回答业务问题。
    • 智能操作:结合 MCP 服务,用户可以通过自然语言操作网站。
    • 快速集成:支持网页挂件、App 挂件、微信/钉钉/飞书机器人等多种集成方式。
    • 自动学习:无需人工整理知识库,自动学习网站内容。
    • 无需关注 RAG 流程:自动适配最佳状态,开箱即用。
    • 记录分析:记录使用过程,方便管理员分析和优化。

    如何使用Web2GPT

    • 访问官网:访问Web2GPT的官方网站,点击免费安装。
    • 准备工作
      • 操作系统:推荐使用 Linux。
      • 软件依赖:需要安装 Docker(20.10.14 版本以上)和 Docker Compose(2.0.0 版本以上)。
      • 硬件配置:最低配置为 2 核 CPU 和 4GB 内存,推荐配置为 4 核 CPU 和 8GB 内存。
      • 网络环境:确保服务器能够访问互联网,以便下载相关文件和配置。
    • 安装 Web2GPT
      • 创建文件夹:在服务器上创建一个文件夹,例如 /data/web2gpt,进入文件夹。
    mkdir -p /data/web2gpt
    cd /data/web2gpt
      • 下载配置文件
        • 下载 docker-compose.yml 文件,这是 Web2GPT 的配置文件。
    curl https://release.web2gpt.ai/latest/docker-compose.yml -o docker-compose.yml
        • 下载环境变量配置文件模板 .env
    curl https://release.web2gpt.ai/latest/.env.template -o .env
      • 配置环境变量
        • 打开 .env 文件,根据需要修改配置项,例如管理员账号和密码。
        • 使用以下命令自动生成随机密码:
    count=$(grep -o "{CHANGE_TO_RANDOM_PASSWORD}" .env | wc -l)
    for i in $(seq 1 $count); do
      sed -i .env -e "0,/{CHANGE_TO_RANDOM_PASSWORD}/s//$(openssl rand -base64 20 | tr -d '/+=' | cut -c1-20)/"
    done
      • 启动容器
        • 使用以下命令启动 Web2GPT 服务:
    docker compose up -d
        • 等待容器启动完成,Web2GPT 将在默认的 9999 端口上运行。
      • 访问控制台
        • 打开浏览器,访问 http://{YOUR_IP}:9999,登录 Web2GPT 控制台。
        • 默认管理员账号为 admin@web2gpt.ai,密码在 .env 文件的 ADMIN_PASSWORD 变量中。
    • 配置和使用 Web2GPT
      • 采集内容
        • 自动采集:在控制台中输入网站地址,点击运行,Web2GPT 将自动遍历网站抓取内容。
        • 手动录入:如果某些内容无法自动采集,手动录入。支持以下方式:
          • 在线网页:输入 URL 抓取网页内容。
          • 离线文件:上传文档(支持 txt、markdown、pdf、word、excel 等格式)。
        • 自定义内容:创建可编辑的在线文档。
      • 学习知识:在采集到的内容中,选择需要让 AI 学习的内容,点击“学习”按钮。Web2GPT 将自动学习内容,生成知识库。
      • 创建 AI 应用:根据需求创建不同类型的 AI 应用,例如网页挂件、钉钉机器人、飞书机器人等。配置完成后,将生成的应用集成到您的业务系统中。

    Web2GPT的应用场景

    • 企业客服:24/7 自动回答客户问题,降低客服成本,提升满意度。
    • 在线教育:辅助学生查找课程信息,提供学习建议,提高学习效率。
    • 金融咨询:解答金融产品问题,提供投资建议,帮助用户决策。
    • 医疗健康:回答常见健康问题,解释医疗术语,引导患者就医。
    • 旅游服务:提供旅行建议,查询目的地信息,帮助规划行程。
  • 如何用Trae生成小程序,实测MCP、Agent、上下文等功能

    据多方消息,OpenAI正计划以约30亿美元收购AI编程工具公司Windsurf,将成为OpenAI迄今为止最大一笔收购。

    从今年开始,AI IDE领域的新闻不断。

    AI编程正处于时代风口,不懂代码的友友们却陷入了无尽的焦虑。

    其实真没必要太担心。

    AI的升级进化,都是为了让更多人更好的运用AI。

    比如我,一个文科生,一行代码都看不懂,仅靠和AI对话,一个月前也上线了我的第一款小程序——“屎记demo”。

    今天,“屎记demo”2.0版本也来了。

    对比之前,我做了一些页面的优化,还内置了一个小游戏,💩的时候可以打发时间~

    成果展示:

    不得不说,AI编程真的太牛了!!!

    虽然市面上有很多这种健康类App,但要么功能太复杂,要么就是充斥着各种广告和付费项目。

    如果你也跟我一样,只想有一个满足自用、简单、无广的小工具,真的可以试试自己手搓一个!

    01:前期准备

    虽然AI编程工具很多、很强大,但是实际用起来才发现,有的需要科学上网,有的不仅要会员,费用还不低。

    对于像我这样的小白来说,学习成本都太高了。

    毕竟我们只是想做一个自用的小程序,如果还要花钱,就有违初心了。

    对比无数产品之后,最终我选择用Trae

    官网:Trae

    它不需要科学上网,全功能免费!!

    纯中文界面,对我们0基础小白来说非常友好。

    内置DeepSeek-R1DeepSeek-V3、DeepSeek-V3-0324、Doubao-1.5-pro大模型,免费不限量使用。

    我们还可以通过API配置云端的模型资源。

    热门的Claude 3.7 Sonnet,最近上线的GPT-4.1模型,都能简单调用。

    我们进入Trae的官网,跟着提示一步步下载安装Trae IDE。

    习惯用传统IDE的友友们,也可以直接加装Trae插件。

    点击打开文件夹,选择我们的小程序代码所在的文件夹。

    我们只需要在输入框提出需求,就可以完成代码的生成、修改。

    为了更直观地看到我们的优化过程,我们打开微信开发者工具,导入小程序代码文件。

    我们在Trae中提交需求、更新代码时,可以在这个窗口实时预览更新后的效果。

    一般来说代码更新,预览窗口里就同步更新啦,如果代码更新了画面并没有变化,可以手动点一下编译。

    如果你是做网页,可以省略这一步,Trae内置的Webview可以直接预览网页。

    02:优化主题界面

    这里我选择的是Trae内置的DeepSeek-V3-0324模型。

    我们直接提问@Builder:你可以看懂这个小程序吗?

    在它做出分析和解答后,可以让它给出一些小程序的优化建议。

    上个版本的Trae有Chat和Builder两种模式,Chat模式可以理解当前项目中的上下文,一点点精准修改。Builder模式更适合从0到1开发,它会调用不同的工具不断满足我们的需求。

    昨天的更新,直接融合了两种模式,我们只需要@Builder 说出需求,操作上更简单了。

    另一个@Build with MCP ,可以灵活使用MCP工具,扩展它的能力。

    根据@Builder 的建议,我们提出需求:根据布里斯托💩分类法,把💩分为7种形态,在每次计时完成之后,选择💩的状态,并给出一些提醒。

    不到1分钟,它就会自动生成代码,我们只需要点接受就行。

    在它生成代码时,我发现它会自动参考上下文文件,你也可以在左下角自行添加需要的Doc文件或者网页。

    我们继续提出需求:做一套可以自由切换的主题。

    在微信开发者工具同步编译之后,调试器可能会报错。

    不用担心,我们只需要把红色的错误提示部分复制粘贴给Trae,它就会帮我们修改

    大家在做的时候不要害怕报错,AI会一一步步帮你修改好。

    如果提出一个需求后,生成的结果完全不符合你的心意,还可以一键回退到某次对话前

    真的对新手太友好了!

    最后我们让它给我们的页面加上了小动画,当你点击开始计时时,熊猫的状态就会改变。

    计时状态下,会有一只大熊猫陪你一起坐在马桶上。

    用AI开发小工具,真的可以不用敲一行代码。小白狂喜!

    03:新增小游戏模块

    当我实测了这个小程序之后,发现使用时纯计时有点太无聊了。

    于是,我准备给它再加入一个解压的小游戏。计时过程中可以解解闷。

    我们继续发送需求:在熊猫图片下面做一个按钮,叫砖块破坏王。

    它好像没理解熊猫图片的意思,最后在页面的最下方生成了一个钻块破坏王的按钮。

    不过也没关系,不影响使用就行。

    我们继续提出需求,让它实现小游戏的功能:做一个类似砖块破坏王的游戏,当点击砖块破坏王按钮时,就会跳转到这个游戏。

    “我希望游戏画面居中”

    “给小游戏加上一个积分器”

    “跳转时重新开始按钮显示为开始游戏,点击后游戏开始运行,然后按钮显示为重新开始”

    我们在对话中一点点优化小程序的功能。

    最后的成品就是大家最开始看到的样子啦。

    我们在微信开发者工具中,点击上传,在网页端提交审核,等待审核通过,就可以正式发布。

    04:一点分享

    这次Trae的新功能自定义智能体和MCP,虽然在升级小程序的时候没有用到,我觉得还是要给大家说一下,真的很强!

    我们可以添加自定义智能体,可以让Trae化身各类专家,帮你解决代码问题。

    例如,我需要一个编程专家,精准定位代码问题并帮我解决,可以直接通过提示词创建:

    它内置的4种工具,和@Builder 一样可以读取、写入、运行代码,并提供预览。还可以上网搜索信息。

    我们还可以搭配MCP,让AI自由调用各种外部的工具。这就让Trae的能力更多元,更像是一整个生态系统。

    比如,我想将小程序的更新日记自动推送到GitHub,我们可以在MCP市场中添加GitHub,它就能帮我实现这个功能。

    点击GitHub后的“+”,输入Personal Access Token,把原始配置的代码对照下列标红位置处改动一下:

    GitHub MCP Severs就配置成功啦。

    我们可以在编程专家智能体中直接勾选添加它。

    回到对话界面,这次我们@编程专家 发送:自动总结这个小程序的变更,总结成更新日志自动push到github,我的我的GitHub用户名是“Koi0101-max”,仓库名称是“-demo”。

    如果你尝试完市场中的各种MCP服务,发现都不太适合自己的项目,你还可以自定义添加。

    对于我这样的0基础小白,Trae就像一位随时待命的“程序员搭子”,不仅理解你的需求,还能快速响应,产出的效果也不错!

    它是真的能帮我们做到0代码开发。

    如果你现在刚好有一个创意,就不要只是停留在想法的层面啦,试着用Trae把它变成现实吧。

    原文链接:实测新版Trae,支持MCP一句话改造了我的小程序!

  • Eagle 2.5 – 英伟达推出的视觉语言模型

    Eagle 2.5是什么

    Eagle 2.5是英伟达推出的视觉语言模型,专注于长上下文多模态学习的 AI 模型,参数规模仅为 8B。参数量较小,但在处理高分辨率图像和长视频序列方面表现出色,性能媲美参数量更大的 Qwen 2.5-VL-72B 和 InternVL2.5-78B。Eagle 2.5 采用创新训练策略:信息优先采样和渐进式后训练。信息优先采样通过图像区域保留和自动降级采样技术,确保了图像的完整性和视觉细节的优化。渐进式后训练则通过逐步扩展上下文窗口,让模型在不同输入长度下保持稳定性能。

    Eagle-2.5

    Eagle 2.5的主要功能

    • 长视频和高分辨率图像理解:Eagle 2.5 能处理大规模视频和高分辨率图像,擅长处理长视频序列(如 512 帧输入),在 Video-MME 基准测试中得分高达 72.4%,媲美更大规模的模型。
    • 多样化任务支持:在视频和图像理解任务中表现出色,例如在 MVBench、MLVU 和 LongVideoBench 等视频基准测试中得分分别为 74.8%、77.6% 和 66.4%,在图像理解任务如 DocVQA、ChartQA 和 InfoVQA 中得分分别为 94.1%、87.5% 和 80.4%。
    • 灵活性与泛化能力:结合 SigLIP 视觉编码和 MLP 投影层,Eagle 2.5 在多样化任务中展现出强大的灵活性和泛化能力。

    Eagle 2.5的技术原理

    • 息优先采样(Information-First Sampling):Eagle 2.5 采用图像区域保留(IAP)技术,保留超过 60% 的原始图像区域,同时减少宽高比失真。自动降级采样(ADS)技术能根据上下文长度动态平衡视觉和文本输入,确保文本的完整性和视觉细节的优化。
    • 渐进式后训练(Progressive Post-Training):策略通过逐步扩展模型的上下文窗口,从 32K 到 128K token,使模型在不同输入长度下保持稳定性能,避免过拟合单一上下文范围。确保了模型在多样化任务中的灵活性。
    • 定制化数据集:Eagle 2.5 使用了专为长视频理解设计的定制数据集 Eagle-Video-110K。数据集采用双重标注方式,自上而下的方法结合故事级分割和人类标注的章节元数据,自下而上的方法则利用 GPT-4o 为短片段生成问答对。通过余弦相似度筛选,数据集强调多样性而非冗余,确保了叙事连贯性和细粒度标注。
    • 视觉编码与投影层:Eagle 2.5 结合了 SigLIP 视觉编码和 MLP 投影层,用于对齐视觉嵌入与语言模型表示空间。增强了模型在多样化任务中的灵活性和适应性。

    Eagle 2.5的项目地址

    Eagle 2.5的应用场景

    • 智能视频分析:Eagle 2.5 擅长处理长视频序列,能理解和生成与视频内容相关的文本描述。在监控系统中,可以实时分析视频流,检测异常行为并生成警报信息。
    • 高分辨率图像处理:Eagle 2.5 在处理高分辨率图像时表现出色,能进行图像分类、目标检测以及图像描述生成。
    • 内容创作与营销:Eagle 2.5 可以生成高质量的图像描述和视频脚本,适用于广告、社交媒体内容创作等领域。
    • 教育与培训:在教育领域,Eagle 2.5 可以生成与教学视频或图像相关的解释性文本,帮助学生更好地理解复杂概念。
    • 自动驾驶与机器人:Eagle 2.5 的多模态理解能力能处理来自摄像头的视觉数据,结合文本指令进行决策。
  • GPT-image-1 – OpenAI 推出的最新图像生成模型

    GPT-image-1是什么

    GPT-image-1是OpenAI推出的原生多模态图像生成模型,基于API向开发者开放使用。模型根据文本提示和图像生成高质量、专业级的图像,支持多种风格和自定义功能,如图像质量、尺寸、格式、压缩程度等。模型广泛应用在创意设计、电商、教育、营销等领域,例如将草图转化为图形、生成产品展示图、创建品牌视觉资产等。目前已经被包括 Adobe、Figma 在内等主流创意平台采用。

    GPT-image-1

    GPT-image-1的主要功能

    • 文本生成图像:根据文本描述生成图像。
    • 图像编辑:对现有图像进行修改或局部编辑。
    • 图像变体:生成图像的不同版本或风格变体。
    • 自定义功能
      • 尺寸:支持多种分辨率,如1024×1024、1024×1536等。
      • 质量:低、中、高三种渲染质量可选。
      • 格式:支持PNG、JPEG、WebP等格式。
      • 压缩:针对JPEG和WebP格式,可设置0-100%的压缩级别。
      • 背景:支持透明背景或不透明背景。
    • API访问: 提供API接口,支持开发者将图像生成功能集成到自己的应用或服务中,支持批量生成图像。

    GPT-image-1的模型特点

    • 超强指令遵循:精确理解和执行复杂指令,确保生成图像的准确性。
    • 超多艺术风格:支持多种艺术风格,适用于不同创意需求。
    • 精准图像编辑:提供强大的图像编辑能力,用户基于基于文本提示对图像进行精细调整。
    • 丰富的真实世界知识:生成与真实世界相关的图像内容,增强图像的可信度和实用性。
    • 文本一致性生成:在生成图像时,保持文本内容的一致性和连贯性,适用于教育材料、故事书等场景。

    GPT-image-1的产品定价

    • 文本输入token(提示文本):5 美元/100 万枚 token
    • 图像输入token(输入图像):10 美元/100 万枚 token
    • 图像输出token(生成的图像)​​:40 美元/100 万枚 token

    GPT-image-1的项目地址

    如何使用GPT-image-1

    • 准备工作:放问OpenAI官方网站注册账户。注册完成后,登录账户获取API密钥(API Key)。
    • 安装OpenAI Python库:在Python环境中安装OpenAI的官方库。打开终端或命令提示符,运行以下命令:
    pip install openai
    • 配置API密钥:在代码中配置OpenAI API密钥。建议将密钥存储在环境变量中,避免直接暴露在代码中。
    import os
    import openai
    
    # 设置API密钥
    openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
    • 调用图像生成API:
      • 图像生成:基于文本提示生成图像。以下是一个简单的示例代码:
    import openai
    import base64
    
    # 初始化OpenAI客户端
    client = openai.OpenAI()
    
    # 调用图像生成API
    result = client.images.generate(
        model="gpt-image-1",  # 指定模型
        prompt="A futuristic cityscape at sunset with flying cars and neon lights",  # 文本提示
        size="1024x1024",  # 图像尺寸
        quality="high",  # 图像质量
        background="transparent"  # 背景设置为透明
    )
    
    # 获取生成的图像数据
    image_base64 = result.data[0].b64_json
    image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
    
    # 保存图像到本地文件
    with open("futuristic_cityscape.png", "wb") as f:
        f.write(image_bytes)
      • 图像编辑:对现有图像进行编辑。以下是一个示例代码:
    import openai
    
    # 初始化OpenAI客户端
    client = openai.OpenAI()
    
    # 调用图像编辑API
    result = client.images.edit(
        model="gpt-image-1",  # 指定模型
        image=open("input_image.png", "rb"),  # 上传需要编辑的图像
        mask=open("mask.png", "rb"),  # 上传蒙版图像
        prompt="Replace the sky with a starry night",  # 编辑提示
        size="1024x1024",  # 图像尺寸
        quality="high"  # 图像质量
    )
    
    # 获取生成的图像数据
    image_base64 = result.data[0].b64_json
    image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
    
    # 保存编辑后的图像到本地文件
    with open("edited_image.png", "wb") as f:
        f.write(image_bytes)
      • 使用参考图像生成新图像:上传多张参考图像生成新的图像。以下是一个示例代码:
    import openai
    
    # 初始化OpenAI客户端
    client = openai.OpenAI()
    
    # 调用参考图像生成API
    result = client.images.edit(
        model="gpt-image-1",  # 指定模型
        image=[
            open("body-lotion.png", "rb"),
            open("bath-bomb.png", "rb"),
            open("incense-kit.png", "rb"),
            open("soap.png", "rb"),
        ],  # 上传参考图像
        prompt="Generate a photorealistic image of a gift basket on a white background labeled 'Relax & Unwind' with a ribbon and handwriting-like font, containing all the items in the reference pictures",  # 生成提示
        size="1024x1024",  # 图像尺寸
        quality="high"  # 图像质量
    )
    
    # 获取生成的图像数据
    image_base64 = result.data[0].b64_json
    image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
    
    # 保存生成的图像到本地文件
    with open("gift_basket.png", "wb") as f:
        f.write(image_bytes)

    GPT-image-1的应用案例

    • Adobe:集成到Firefly和Express应用中,提供不同图片风格。
    • Figma:基于简单提示生成和编辑图像,帮助设计师快速获取想法。
    • HeyGen:增强头像创建和编辑功能。
    • Wix:帮助用户快速将想法转化为现实。
    • Photoroom:帮助在线卖家基于产品照片创建工作室品质的视觉效果。

    GPT-image-1的应用场景

    • 创意设计:快速将草图转化为高质量图形元素,支持高保真视觉编辑。
    • 电商与营销:生成产品展示图、营销海报和社交媒体图像,提升视觉效果。
    • 品牌设计:创建可编辑的徽标、品牌视觉资产和专业排版。
    • 视频创作:增强视频编辑功能,生成高质量头像和动画效果。
    • 教育与内容创作:生成教学插图和创意内容,辅助教育和创作。
  • Hyprnote – 开源AI会议笔记工具,实时记录会议生成总结

    Hyprnote是什么

    Hyprnote 是为会议设计的AI笔记应用。基于实时记录会议内容结合用户笔记,快速生成高质量的会议总结。Hyprnote 支持离线使用,所有数据存储在本地,确保隐私安全。结合用户笔记具备高度可扩展性,用户基于插件系统根据自己的需求定制功能。Hyprnote 能显著提升会议效率,帮助用户更好地整理和回顾会议要点。

    Hyprnote

    Hyprnote的主要功能

    • 会议记录与转录:在会议期间,实时记录会议内容生成转录文本。
    • 智能总结:会议结束后,将用户的笔记与会议转录内容结合,生成完整的会议总结。
    • 本地优先:支持离线使用,所有数据存储在本地,确保隐私安全。
    • 高度可扩展性:用户基于插件扩展其功能,例如添加自定义的笔记模板或与其他工具集成。

    Hyprnote的官网地址

    Hyprnote的应用场景

    • 会议记录与总结:帮助用户在企业会议、团队讨论中快速生成会议总结,方便会后回顾。
    • 远程工作与线上会议:支持离线使用,适合网络不稳定环境,便于远程会议记录和总结分享。
    • 个人学习与笔记整理:适合学生上课、在线课程等场景,帮助用户整理课堂笔记,生成学习总结。
    • 团队协作与知识共享:支持团队协作,便于跨部门会议后快速共享会议要点,提升团队效率。
    • 会议准备与回顾:用在会议前准备要点和会议后复盘,提升会议质量。
  • 灵格AI英语 – AI英语学习应用,AI导师提供全方位语言学习服务

    灵格AI英语是什么

    灵格AI英语是AI英语学习应用。灵格AI英语结合用户喜爱的视频内容,基于智能AI导师提供全方位语言学习服务,包括基础知识教学、语言点解析、跟读纠音、互动对话练习及定期评估测试。支持用户随时随地沉浸式学习,AI导师根据学习者水平安排内容,帮助逐步提高外语水平,实现流利交流。

    灵格AI英语

    灵格AI英语的主要功能

    • 视频学习:用户选择喜欢的视频内容,观看学习外语,提升理解力和记忆力。
    • AI私人导师:提供实时对话练习,AI导师根据用户水平调整内容,帮助纠正发音,提升口语能力。
    • 互动学习:支持跟读纠音和互动式对话练习,增强语言运用能力。
    • 学习管理:跟踪学习进度,定期评估测试,帮助用户了解学习成果。
    • 内容总结:AI自动总结视频重点,用户记录笔记和单词,方便复习。
    • 多场景对话练习:提供多种场景对话,帮助用户适应不同交流环境。

    如何使用灵格AI英语

    • 访问官网:iOS设备访问苹果AppStore应用商店,安卓设备访问腾讯应用宝,按提示完成下载和安装。
    • 注册账号:按照提示完成注册和登录。
    • 选择学习内容:在网站首页,选择感兴趣的视频内容。灵格AI英语提供多种类型的视频,如电影、电视剧、纪录片等,根据自己的喜好和学习目标进行选择。
    • 开始学习:点击视频后,视频自动播放,旁边显示相关的语言学习内容,如字幕、单词解释等。
    • 使用AI导师功能:在学习过程中,点击页面上的AI导师按钮,进入对话练习模式。
    • 复习和总结:学习结束后,查看AI自动生成的视频重点总结,复习单词和短语。

    灵格AI英语的应用场景

    • 日常口语练习:基于AI导师模拟生活场景对话,提升口语能力。
    • 知识学习:观看教育视频,借助字幕和单词解释,学习专业知识或文化内容。
    • 备考考试:模拟考试场景,练习口语和听力,为语言考试做准备。
    • 娱乐学习:在观看电影、电视剧等娱乐内容时学习语言知识。
    • 跨文化交流:基于AI导师模拟跨文化对话,了解不同文化背景下的语言表达。
  • Pad.ws – 在线AI开发工具,白板功能与代码编辑器深度结合

    Pad.ws是什么

    Pad.ws 是创新的在线开发环境,结合了白板功能与完整的 IDE 工具。基于浏览器运行,无需安装额外软件,用户可以随时随地通过任何设备访问。将交互式白板与代码编辑器深度融合,支持使用 Excalidraw 进行绘图,方便头脑风暴和创意构思,集成 VS Code 和终端,满足代码编写、调试和运行需求。无缝切换的设计,让开发者在创意与技术实现之间流转,适合团队协作、代码审查、远程教学和个人开发等多种场景。

    Pad.ws

    Pad.ws的主要功能

    • 交互式白板:基于 Excalidraw 提供强大的绘图工具,支持绘制草图、流程图、思维导图等,方便进行创意构思和项目规划。
    • 实时协作:支持多人同时在白板上绘图和编辑,适合团队头脑风暴和远程协作。
    • 集成 VS Code:内置完整的 VS Code 编辑器,支持多种编程语言,提供语法高亮、代码自动补全、调试等功能。
    • 终端集成:内置终端,用户可以直接运行代码、安装依赖和执行命令。
    • 支持多种语言:支持 Python、JavaScript、Java 等多种主流编程语言。
    • 绘图与编码结合:用户可以在白板和代码编辑器之间无缝切换,方便从创意构思直接进入代码实现。
    • 多设备支持:基于浏览器运行,无需安装额外软件,支持从电脑、平板甚至手机等任何设备访问。
    • 自托管部署:支持在本地服务器或私有云上部署,用户可以根据需求进行配置。
    • 扩展工具:用户可以接入自己的工具和配置,例如使用桌面客户端接入虚拟机。

    Pad.ws的技术原理

    • 基于浏览器的架构:Pad.ws 是完全运行在浏览器中的工具,采用 Web 技术栈开发。无需安装额外的客户端软件,用户可以通过任何支持现代浏览器的设备访问。
    • WebSocket 实时通信:Pad.ws 使用 WebSocket 技术实现白板和代码编辑器的实时协作功能。WebSocket 提供了全双工通信通道,支持服务器和客户端之间进行实时、低延迟的数据传输。
    • 安全机制:Pad.ws 采用 HTTPS 加密传输数据,确保用户数据的安全。支持端到端加密和本地部署,进一步增强了数据的隐私保护。

    Pad.ws的项目地址

    Pad.ws的应用场景

    • 团队协作:Pad.ws 支持多人实时协作,团队成员可以在无限画布上绘制流程图、草图或进行头脑风暴,同时在内置的代码编辑器中编写和运行代码。
    • 教育场景:在教育领域,Pad.ws 为教师提供了强大的教学工具。教师可以在课堂上使用其白板功能进行实时演示,同时结合代码编辑器进行编程教学。学生也可以通过 Pad.ws 进行互动学习,提升学习体验。
    • 个人开发与学习:Pad.ws 适用于个人开发者进行项目原型设计和编码。无限画布和代码编辑器的组合,为个人开发者提供了从创意构思到技术实现的无缝衔接平台。
    • 产品设计与需求分析:产品经理可以用 Pad.ws 的白板功能梳理需求,绘制流程图和原型设计图,同时结合代码编辑器进行快速验证。
  • Hautech.AI – AI模特生成工具,平面产品图自动生成模特展示图

    Hautech.AI是什么

    Hautech.AI 是基于AI技术生成逼真时尚模特照片的工具。Hautech.AI 支持将简单的平面产品图像快速转换为高质量的模特展示图,具有高度的定制化功能,用户根据需求选择模特的年龄、性别、外貌特征、姿势和背景等。Hautech.AI助力品牌节省传统拍摄的时间和成本,提升内容的多样性和吸引力,广泛应用在社交媒体、产品目录、广告制作等场景,帮助时尚品牌高效地生成视觉内容,增强市场竞争力。

    Hautech.AI

    Hautech.AI的主要功能

    • 从平面图到模特图:用户只需上传平面产品图像(如服装、配饰等),AI自动在短时间内生成逼真的模特展示图。
    • 模特选择:用户根据需求选择不同年龄、性别、种族的模特,包括婴儿、儿童、青少年、成人和老年人。
    • 背景定制:提供多种背景,如城市街道、自然场景、工作室、海滩等,适应不同的营销场景。
    • 细节调整:支持用户调整模特的外貌特征(如眼睛颜色、头发颜色、身高、体重等)、面部表情(如微笑、严肃、中性等)、姿势(如站立、行走、坐着等)及服装细节(如服装的贴合度、位置等)。

    Hautech.AI的官网地址

    Hautech.AI的产品定价

    • Start(基础版):$18/月,包含10个积分/月,26次Naomi生成或200次Linda生成。提供所有AI模型(Naomi、Linda和Kate)的访问权限。提供多种服装类型、多样化的模型生成、工作室和生活方式背景及商业使用许可。
    • Pro(专业版):$149/月,包含100个积分/月,263次Naomi生成或2000次Linda生成。提供所有AI模型(Naomi、Linda和Kate)的访问权限。提供来自Hautech.ai团队的专属支持、多种服装类型、多样化的模型生成、工作室和生活方式背景及商业使用许可。
    • Business(商业版):$649/月,包含500个积分/月,1315次Naomi生成或10000次Linda生成。提供所有AI模型(Naomi、Linda和Kate)的访问权限。提供来自Hautech.ai团队的扩展支持、多种服装类型、多样化的模型生成、工作室和生活方式背景及商业使用许可。
    • Enterprise(企业版):价格定制,提供无限生成、无限并行生成、支持所有产品类型、复杂产品处理和API访问。

    Hautech.AI的应用场景

    • 社交媒体内容创作:快速生成多样化模特图,用于社交媒体更新,提升用户参与度。
    • 产品目录制作:生成统一风格的模特图,用于电商或纸质目录,增强品牌形象。
    • 广告营销:快速制作多种尺寸和风格的广告图像,提高广告效果和转化率。
    • 品牌重塑与升级:快速更新品牌形象,保持视觉一致性,适应品牌新定位。
    • 解决拍摄难题:快速生成难以拍摄的产品(如儿童服装)的模特图,节省时间和成本。