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

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/ostris/Flex.2-preview

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

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Skywork/Skywork-R1V2-38B
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.16656

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。

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

• 项目官网：https://nvlabs.github.io/EAGLE/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.15271

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

• 项目官网：https://openai.com/index/image-generation-api/

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

• 官网地址：hyprnote.com
• GitHub仓库：https://github.com/fastrepl/hyprnote

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

• 项目官网：pad.ws
• Github仓库：https://github.com/pad-ws/pad.ws

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

• 官网地址：hautech.ai

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。