Category: AI工具

Codex是什么

Codex是OpenAI推出的强大的 AI 编程工具，通过自然语言指令帮助开发者自动完成编程任务。基于 OpenAI 的先进语言模型，能理解复杂的指令并生成高质量的代码。Codex 支持多种编程语言，可实现代码补全、错误修复、测试生成等功能，极大地提高了开发效率。核心优势在于强大的自动化能力。可以在云端沙箱环境中并行处理多个任务，确保安全性和隔离性。开发者可以通过简单的自然语言指令，让 Codex 完成功能开发、代码优化、测试执行等复杂任务，能实时监控任务进度和结果。

Codex的主要功能

• 自然语言指令生成代码：用户可以通过简单的自然语言描述功能需求，Codex 将自动生成相应的代码。
• 代码补全：在开发过程中，Codex 能根据上下文自动补全代码片段，减少重复性工作。
• 自动生成测试用例：Codex 可以根据代码逻辑生成测试用例，帮助开发者快速验证代码的正确性。
• 错误修复与调试：能识别代码中的错误并提供修复建议，帮助开发者快速定位和解决问题。
• 代码理解与查询：开发者可以通过自然语言查询代码库中的特定功能或模块，Codex 会提供详细的解释和相关代码片段。
• 文档生成：能根据代码自动生成文档，帮助开发者更好地理解和维护代码。
• 云端沙箱环境：Codex 在云端的独立沙箱环境中运行任务，确保安全性和隔离性。
• 并行任务处理：可以同时处理多个任务，提高开发效率。
• 代码优化建议：Codex 能分析代码并提供优化建议，提升代码性能。
• 代码重构：可以帮助开发者重构代码，更简洁、高效。
• 实时反馈与监控：开发者可以实时监控任务进度，查看操作日志和测试结果。
• 交互式指导：用户可以在任务执行过程中提供进一步的指导，调整任务方向。
• 与开发工具集成：Codex 可以与常见的开发工具（如 VS Code、GitHub 等）无缝集成。
• 自定义指令：开发者可以通过配置文件（如 AGENTS.md）自定义 Codex 的行为，更符合项目需求。

Codex的官网地址

• 官网地址：openai.com/codex

Codex的应用场景

• 开发者和工程师：可以用 Codex 加速功能开发、自动化测试和代码维护。
• 项目管理者：通过 Codex 辅助理解项目代码结构，提升团队协作效率。
• 教育工作者和学习者：作为编程教学和学习的辅助工具，提供实时反馈和示例。
• 非技术用户：通过自然语言指令实现简单的自动化任务，降低编程门槛。

Flowise是什么

Flowise 是开源的低代码/无代码工具，帮助用户快速构建和部署基于大语言模型（LLM）的应用程序。通过可视化界面，让用户以拖拽的方式轻松搭建复杂的工作流，无需编写大量代码。Flowise 支持多种主流大语言模型，如 OpenAI 的 GPT 系列和 Hugging Face 模型，同时提供丰富的预置组件，满足不同场景的需求。

Flowise的主要功能

• 拖拽式界面：用户可以通过拖拽组件的方式构建工作流，无需编写复杂代码，降低了开发门槛。
• 多模型集成：Flowise 支持多种主流大语言模型（LLM），如 OpenAI 的 GPT 系列、Hugging Face 模型等。支持本地部署的私有模型。
• 丰富的组件库：Flowise 提供了多种预置组件，包括 LLM、Prompt、Tool、Memory 等，用户可以根据需求灵活组合。支持自定义组件开发。
• 工作流编辑：用户可以通过可视化界面编辑工作流逻辑，支持条件分支和循环操作，能构建复杂的工作流。
• 多部署选项：Flowise 支持本地部署、私有云部署以及多种云平台部署，包括 AWS、Azure、Google Cloud 等。
• API 与集成：Flowise 提供详细的 API 文档，支持生成 API 接口，方便开发者将应用集成到现有系统。
• 实时可视化：用户可以实时查看 LLM 应用的运行状态。
• 企业级功能：Flowise 支持数据本地存储、权限分级管理和操作记录可追溯，适合对数据安全要求较高的行业。

Flowise的官网地址

• 官网地址：flowiseai.com

Flowise的应用场景

• 智能客服系统：用 Flowise 构建的聊天机器人可以处理客户咨询，提供 24/7 的客户支持。通过集成自然语言处理和对话管理功能，企业可以快速响应客户需求，提升客户满意度。
• 文档分析与问答系统：Flowise 可以结合 PDF 解析器和大语言模型，创建智能文档分析系统。
• 个性化推荐系统：通过整合用户数据和 LLM，Flowise 可以构建智能推荐引擎，为用户提供定制化的内容或产品建议。
• 自动化报告生成：Flowise 可以开发自动化报告生成工具，将原始数据转化为易懂的分析报告。
• 知识管理系统：构建智能知识库，帮助组织更好地管理和利用内部知识资源。通过语义搜索和向量存储技术，用户可以快速检索和获取所需信息。

Pemo是什么

Pemo是AI驱动的文档管理工具。工具支持PDF、Epub、Word等多种格式文档的导入与管理，具备一键翻译、智能总结、思维导图生成等功能，帮助用户快速理解复杂文献，提升阅读效率。Pemo提供沉浸式阅读体验，用户自定义阅读模式、进行标注和笔记，方便记录灵感。Pemo支持文档格式转换，满足不同需求，是学生、科研人员和职场人士提升学习与工作效率的好帮手。

Pemo的主要功能

• 导入与分类：支持PDF、Epub、Word等格式文档的导入，进行分类管理，方便查找。
• 格式转换：将不同格式的文档相互转换，如PDF转Word、Epub转PDF等，满足多样化的阅读和编辑需求。
• AI翻译：实时翻译外文文档，帮助用户无障碍阅读多语言内容。
• 语音朗读：将书籍和文献转换为语音，用户能随时随地收听。
• 智能总结：AI自动生成文献摘要，帮助用户快速掌握核心内容，节省时间。
• 思维导图：将复杂文献转化为直观的思维导图，助力理解和记忆。
• 智能笔记：阅读时轻松做笔记，AI自动关联相关内容，提高学习效率。
• 文档注释：为电子书和PDF文档添加高亮、笔记和书签，增强阅读体验。

Pemo的官网地址

• 官网地址：pemo.ai

Pemo的应用场景

• 学生学习：整理笔记、复习备考、翻译外文资料，提升学习效率。
• 科研工作：管理文献、辅助论文写作、快速理解研究资料，助力学术研究。
• 职场办公：整理报告、审查合同、分析各类文档，提高工作效率。
• 日常阅读：记录阅读心得、深入理解书籍内容、管理个人文档，构建知识体系。
• 语言学习：翻译多语言文档，辅助学习不同语言，拓宽阅读范围。

麦吉是什么

麦吉（Magic）是开源的一站式AI生产力平台，帮助企业快速构建和落地AI应用，提升生产力。采用Apache-2.0开源协议，核心功能和基础设施全部开源，具有高度的灵活性和可扩展性。支持多用户同时在线交流，包括私聊和群组讨论。无需编程基础，通过可视化界面可创建智能 AI 助手。通过拖拽方式快速构建工作流，处理复杂逻辑任务。支持文本、语音、图片等多种交互方式。降低使用门槛。

麦吉的主要功能

• 实时聊天与协作：平台提供类似微信的简洁直观界面，支持多用户同时在线交流，包括私聊和群组讨论。群组管理功能让管理员可以灵活分配不同成员的权限，提升企业内部沟通效率。
• 零代码构建：无需编程基础，通过可视化界面可创建智能 AI 助手。
• 版本管理：支持助手的版本发布、启用/禁用状态控制。
• 企业内部发布：方便在企业内部共享 AI 助手列表。
• 拖拽式设计：通过拖拽方式快速构建工作流，处理复杂逻辑任务。
• 丰富节点组件：提供大语言模型、自定义代码、判断逻辑等多种节点。
• 流程控制：支持开始节点、回复节点、等待节点和结束节点等基础流程控制。
• 模板支持：内置工作流模板，降低使用门槛。
• 长期记忆能力：通过变量、数据库、文件等方式实现 AI 助手的长期记忆。
• 知识库集成：支持导入企业文档、知识库，增强 AI 回答的准确性。
• 数据库记忆：便捷的数据库记忆能力，持久记住用户对话中的重要内容。
• 多种交互方式：支持文本、语音、图片等多种交互方式。
• 创意创作：用户可使用 AI 图片生成、AI 人像等功能进行创意工作。
• 跨平台部署：支持将开发的 AI 应用发布到企业微信、钉钉等多个平台。
• API/SDK 发布：将智能体发布为 API 或 SDK，供用户二次调用使用。

麦吉的官网地址

• 官网地址：letsmagic.cn

麦吉的应用场景

• 创业者与管理者：可用于构造数字团队，提升团队协作能力和业务效率，助力组织转型。
• 复杂任务处理：如市场调研、内容创作、战略规划等。
• 企业内部沟通：构建智能客服、知识助手等应用。
• 业务流程自动化：通过可视化编排实现复杂业务流程的自动化。
• 协同办公：提升团队协作效率，实现智能化的知识管理和项目管理。

Toolkami是什么

Toolkami 是极简的 AI Agent 框架，用七种工具支持运行， 包括读(Read)、写(Write Diff)、浏览(Browse)、命令(Command)、提问(Ask)、思考(Think)。框架支持 Turbo 模式，实现完全自主操作，具备热重载功能，方便实时更新代码。框架易于上手，基于简单的安装和配置即可启动服务器和客户端。Toolkami 是高度可定制化的工具，适合希望快速搭建 AI Agent系统的开发者。

Toolkami的主要功能

• 仅需七种工具运行：基于精简工具集，实现高效、轻量化的 AI Agent功能。
• Turbo 模式：支持完全自主运行，用户能禁用手动干预功能，让系统自主决策。
• 热重载功能：支持代码的动态更新，无需重启服务即可实时应用更改，方便开发和调试。
• 快速启动和部署：提供详细的安装指南和开发容器支持，便于快速上手。

Toolkami的技术原理

• 微服务架构：将功能拆分为多个小型服务（七种工具），实现模块化设计，降低耦合度。
• 实时通信：用 SSE（Server-Sent Events）等技术实现客户端与服务器之间的实时通信，确保数据的即时传输。
• 动态代码加载：基于热重载技术，支持在运行时动态更新代码逻辑，无需重新启动服务。
• 自主决策机制：在 Turbo 模式下，系统用预设的逻辑和算法实现自主决策，减少人工干预。
• 兼容性设计：基于适配主流 AI 平台的 API，扩展框架的适用范围，提升通用性和可扩展性。

Toolkami的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/aperoc/toolkami

Toolkami的应用场景

• 自动化任务处理：适合数据处理、文件操作等自动化任务，自主运行。
• 智能客服与对话系统：构建智能客服或聊天机器人，实时响应用户需求。
• 开发与测试：支持快速搭建原型，实时更新代码，适合开发和调试环境。
• 教育与研究：适合教学和实验，帮助初学者快速上手 AI 开发。
• 轻量级 AI 部署：适用资源受限的环境，如边缘设备或小型服务器。

Bolto是什么

Bolto 是专注于软件工程师招聘的 AI 平台，帮助企业快速、高效地找到和管理全球顶尖技术人才。通过其先进的 AI 技术，Bolto 能分析简历、进行编码评估和 AI 面试，精准筛选出最适合的候选人。平台提供从面试预约到入职管理的全流程服务，包括合同签订、薪酬管理以及合规性支持，极大地简化了招聘流程，缩短了招聘周期。

Bolto的主要功能

• AI 驱动的候选人搜索：Bolto 的 AI 会分析职位描述，搜索并筛选出最符合要求的候选人。
• AI 面试与编码评估：候选人可以在 Bolto 平台上完成 AI 面试和技术评估，平台通过这些数据客观评估其技能和沟通能力。
• 一键面试预约：企业可以轻松地与候选人进行初步沟通，并安排面试。
• 简化入职流程：Bolto 负责处理合同签订和入职流程，企业只需告知想要录用的候选人。
• 一站式薪资与福利管理：Bolto 提供薪资发放、福利管理、合规管理等全方位人力资源服务。
• 集成化平台：从招聘到管理，所有流程都在一个平台上完成，无需切换多个工具。
• 定制化招聘解决方案：对于需要组建 5 人以上团队或有特殊招聘要求的企业，Bolto 提供免费的定制化招聘服务。

Bolto的官网地址

• 官网地址：bolto.com

Bolto的应用场景

• 初创公司快速组建技术团队：Bolto 能快速匹配并锁定最合适的候选人，通过一键预约面试和简化入职流程，大大缩短了招聘周期。
• 全球化招聘与远程团队管理：Bolto 支持全球人才招聘，帮助企业突破地域限制，找到全球范围内的顶尖软件工程师。企业可以通过 Bolto 确保全球团队的薪酬和福利管理符合当地法规，保持团队的高效运作。
• 定制化招聘解决方案：对于有特殊招聘需求的企业，Bolto 提供定制化的白手套服务。提供一对一的招聘支持，确保招聘解决方案的个性化与高效性。
• 提升招聘效率与质量：Bolto 的 AI 技术能分析简历、进行编码评估和面试评估，精准筛选出最适合的候选人。企业可以通过 Bolto 的平台快速找到具备所需技能和经验的软件工程师，提升团队的整体技术水平。

OpenMemory MCP是什么

OpenMemory MCP 是mem0推出的基于开放模型上下文协议（MCP）构建的开源工具，能解决 AI 工具记忆痛点，实现不同工具间共享上下文信息。OpenMemory MCP支持 100% 本地运行，数据存储在用户本地设备上，确保隐私和安全。OpenMemory MCP 具备跨平台支持、标准化内存操作、集中式仪表板等优势，广泛用在软件开发、项目管理、错误跟踪等场景，帮助用户提升工作效率，让 AI 工具的交互更加连贯和高效。

OpenMemory MCP的主要功能

• 跨客户端记忆共享：在不同工具（如Cursor、Claude Desktop等）之间共享记忆，无需重复输入。
• 本地化存储：所有记忆存储在本地，不上传云端，确保隐私和安全。
• 统一管理界面：内置仪表板，方便查看、添加、删除记忆，集中管理。
• 兼容多种客户端：支持所有MCP兼容工具，如Cursor、Claude Desktop、Windsurf等。
• 标准化操作：提供标准化API（如add_memories、search_memory等），方便记忆管理。

OpenMemory MCP的技术原理

• 开放模型上下文协议（MCP）：基于MCP协议，不同AI工具（如Cursor、Claude等）共享上下文信息，确保数据的延续性。提供标准化的上下文操作（如添加、搜索、删除等），确保不同工具之间的一致性和互操作性。
• 100%本地运行：所有数据存储在本地设备上，无需上传至云端，确保数据的安全性和隐私性。本地运行减少网络延迟，提升数据处理速度和用户体验。
• 私有内存管理：上下文信息在会话结束后不会丢失，持久化存储在本地设备上。提供安全的读写机制，确保不同工具之间可以安全地共享和更新上下文信息。
• 基于Docker的部署：基于Docker的部署方式，简化安装和运行过程。Docker容器确保运行环境的隔离和数据的安全性。
• 零知识证明（ZK）技术：用零知识证明技术，确保数据在本地设备上的全程加密处理与验证。用户在不暴露原始数据的情况下进行数据验证或交易，进一步保护数据隐私

OpenMemory MCP的项目地址

• 项目官网：https://mem0.ai/openmemory-mcp
• GitHub仓库：https://github.com/mem0ai/mem0/tree/main/openmemory

OpenMemory MCP的应用场景

• 软件开发：支持在不同工具间共享代码编写、调试、注释等信息，提升开发效率。
• 项目管理：实现项目规划、任务执行、交接等环节的上下文连贯性，便于团队协作。
• 会议记录：记录会议要点、决策等，方便后续回顾和团队共享。
• 个人知识管理：帮助用户记录笔记、想法、情绪反思等个人知识。
• API开发：便于记录API使用方法、功能请求等，助力开发和优化。

鱼鳞智慧脑图是什么

鱼鳞智慧脑图是AI思维导图工具。能将长文本、网页链接、PDF或Word文件中的信息快速转化为清晰的思维导图，提取关键内容并自动构建节点层级，节省手动整理时间。用户只需输入主题或相关内容，AI可智能生成结构化导图，助力高效思考与创意发散。支持在线实时协作，生成的导图可通过链接或邮件分享给他人，方便团队协作与反馈。界面简洁，操作简单，适合学生、职场人士等各类用户整理知识、规划项目。

鱼鳞智慧脑图的主要功能

• 文本生成：输入长文本，AI自动提取主题与分支，生成整洁的思维导图。
• 链接生成：输入网页链接，系统爬取页面信息，智能构建思维导图。
• 文件生成：支持上传PDF、Word等格式文件，AI解析内容后生成脑图。
• 主题生成：仅需输入一句话主题，可自动扩展分支，助力头脑风暴与创意发散。
• 分享查看：生成的思维导图可通过链接或邮件邀请方式分享给他人，支持在线实时协作。

如何使用鱼鳞智慧脑图

• 访问官网：访问鱼鳞智慧脑图的官方网站。
• 选择输入方式
  • 文本生成：在输入框中粘贴或输入长文本内容，点击生成按钮，AI会自动提取主题与分支，生成思维导图。
  • 链接生成：输入网页链接，系统会爬取页面信息并智能构建思维导图。
  • 文件生成：上传PDF、Word等格式的文件，AI解析文件内容后生成脑图。
  • 主题生成：仅需输入一句话主题，AI会自动扩展分支，助力头脑风暴与创意发散。
• 查看与编辑：生成的思维导图会显示在页面上，可以对其进行查看、编辑和调整，满足你的需求。
• 分享与协作：生成的思维导图可通过链接或邮件邀请方式分享给他人，支持在线实时协作。
• 导出与保存：可以将生成的思维导图导出为高清图片等格式，方便本地保存和使用。

鱼鳞智慧脑图的应用场景

• 知识梳理：学生在学习新知识时，可将教材内容、课堂笔记等输入鱼鳞智慧脑图，快速生成知识框架，帮助理解和记忆。
• 复习备考：在备考阶段，将各科知识点整理输入，生成复习导图，突出重点、难点，便于高效复习。
• 文献整理：在撰写论文或进行研究时，输入相关文献资料，AI会提取关键信息生成脑图，助力快速筛选和整合有用信息。
• 项目管理：项目经理可将项目需求、任务分解、时间节点等信息输入，生成项目管理思维导图，清晰展示项目全貌，便于团队成员了解任务分工和进度。
• 会议记录：会议结束后，将会议内容输入鱼鳞智慧脑图，快速生成会议纪要思维导图，提取关键决策、行动项等，方便后续跟进。

MCP Course是什么

MCP Course是Hugging Face 推出的一门免费的开源课程，专注于教授如何利用模型上下文协议（MCP）构建和部署具有上下文感知能力的 AI 代理和应用。课程包含多个单元，从基础概念到高级开发技巧，逐步深入。还有 Bonus Units 提供额外内容，如合作伙伴合作和最新工具探索。完成课程后，参与者将获得认证，证明在 MCP 方面的专业能力。适合有一定 AI 和编程基础的开发者，帮助他们提升构建适应性强、实时信息感知的 AI 应用的能力。

MCP Course的主要功能

• 理论学习：从基础单元开始，学员将学习 MCP 的核心概念、架构和组件，包括客户端-服务器架构、JSON-RPC2.0 通信标准，以及提示、资源和工具等。
• 实践操作：通过实践单元，学员将学习如何使用成熟的 MCP SDK 构建应用程序。这些实践部分提供预先配置的环境，让学员能够快速上手。
• 用例分配：学员将应用所学概念解决实际问题，选择并完成特定的用例作业，如构建文件系统 MCP 服务器。
• 合作与拓展：课程与 Hugging Face 的合作伙伴合作，提供最新的 MCP 实施和工具，帮助学员了解行业动态。

MCP Course的课程内容

• Unit 0：Onboarding：介绍课程目标和参与者需要具备的先决条件，为后续单元奠定基础。
• Unit 1：MCP Fundamentals（MCP 基础）：深入探讨 MCP 的核心原则，包括其架构、关键组件以及它旨在解决的问题，重点在于理解 MCP 如何促进 AI 模型与外部系统的无缝集成。
• Unit 2：Building an MCP Application（构建 MCP 应用程序）：通过实践指导参与者开发一个简单的 MCP 应用程序，将所学概念应用于现实场景，从而获得实际操作经验。
• Unit 3：Advanced MCP Development（高级 MCP 开发）：涵盖更复杂的主题，包括使用 Hugging Face 生态系统和合作伙伴服务部署 MCP 应用程序，以及 MCP 实施的高级主题和最佳实践。
• Bonus Units（奖励单元）：提供额外内容以增强学习体验，包括与 Hugging Face 合作伙伴的合作以及对最新 MCP 工具和实现的探索。
• 认证奖励：完成课程的学员将获得 Hugging Face 颁发的结业证书。

MCP Course的项目地址

• 项目官网：https://huggingface.co/learn/mcp-course/unit0/introduction

MCP Course的适用人群

• 企业开发者：企业开发者需要将 AI 模型与企业内部的数据库、API 等系统进行集成，实现自动化办公流程、数据分析等任务。MCP Course 教授如何通过 MCP 服务器连接企业内部系统，简化集成流程，降低开发和维护成本。
• 个人开发者：课程提供了构建本地 MCP 服务器的方法，让个人开发者能安全地访问和处理个人数据，打造个性化的 AI 助手。
• AI 初学者：AI 初学者可能对大型语言模型（LLM）和 AI 代理的基本概念有一定了解，但缺乏实际开发经验。MCP Course 从基础理论开始，逐步深入到实际开发应用，内容简洁实用，适合 AI 初学者快速上手。
• 有经验的工程师：有经验的工程师希望进一步提升在 AI 领域的专业技能。课程提供了高级开发技巧和最佳实践，帮助有经验的工程师快速掌握 MCP 的高级应用。
• 研究人员和开源贡献者：研究人员和开源贡献者希望参与社区项目，改进和扩展 MCP 的功能。通过提交 Issues 或 Pull Requests 来改进课程内容，添加新的章节。
• 对 AI 生态感兴趣的用户：对 AI 生态感兴趣的用户可能希望了解最新的 AI 技术和工具，提升自己的技术视野。

混元图像2.0是什么

混元图像2.0（Hunyuan Image 2.0）是腾讯推出的业内首个毫秒级响应的实时AI图片生成大模型。混元图像2.0支持文本、语音、草图等多种交互方式，用户输入指令后，图像能同步生成且过程流畅无卡顿。模型基于单双流DiT架构，生成的图像具有超写实质感，细节丰富，光影、纹理等能精准呈现。混元图像2.0生成速度远快于主流模型，能实现“边输边画”。混元图像2.0具备多语义理解能力，能准确理解复杂指令生成对应图像，为创作者带来高效、灵活的创作体验。

混元图像2.0的主要功能

• 实时生成：支持文本、语音、草图输入，图像生成速度快，能实时调整。
• 高质量图像：生成图像写实质感强，细节丰富，风格多样。
• 智能理解：准确理解复杂文本指令，生成对应图像。
• 实时绘画板：绘制线稿后，同步生成上色和细节，支持局部调整。
• 画面优化：自动优化生成图像的构图、光影等。

混元图像2.0的技术原理

• 单双流DiT架构：基于单双流DiT（Diffusion in Time）架构，显著提升图像生成的效率。基于优化扩散过程中的时间和空间复杂度，让图像生成速度更快，保持高质量的生成效果。
• 超高压缩倍率的图像编解码器：腾讯混元团队自研超高压缩倍率的图像编解码器，大幅降低图像的编码序列长度。加快图像生成的速度，减少生成过程中的信息丢失。针对性优化信息瓶颈层并强化对抗训练，模型在保持快速生成的同时，生成更丰富的细节，确保图像质量不受影响。
• 多模态大语言模型（MLLM）：引入了多模态大语言模型（MLLM）作为文本编码器。相比传统的文本编码器（如CLIP、T5等），MLLM基于海量跨模态预训练和更大参数量的模型架构，进行更深度的语义解析。
• 强化学习后训练：基于慢思考的reward model，用通用后训练与美学后训练，有效提升图片生成的真实感，更符合现实需求。
• 自研对抗蒸馏方案：在后训练模型的基础上，基于隐空间一致性模型，基于训练将去噪轨迹上的任意点直接映射到轨迹生成样本，实现少步高质量生成。

混元图像2.0的官方示例

人物摄影风格：

动物特写：

动漫风格：

如何使用混元图像2.0

• 访问官网：访问腾讯混元官方网站，按提示完成注册和登录。
• 点击试用：点击立即试用进入使用界面。
• 文本输入生成图像：在输入框中输入描述性文字（Prompt），点击生成按钮，图像将实时生成显示在屏幕上。
• 语音输入生成图像：点击语音输入按钮，开始说话描述想要的图像，系统自动将语音转写为文字，实时生成图像。
• 上传参考图生成图像：上传一张参考图，在输入框中输入描述性文字，点击生成按钮，图像将实时生成显示在屏幕上。
• 实时绘画板功能：在实时绘画板的左侧绘制线稿，在右侧输入文字描述，点击生成按钮，图像将实时生成显示在屏幕上，调整图层强度、局部调整等操作，进一步优化生成的图像。

混元图像2.0的应用场景

• 创意设计：快速生成设计素材、插画和艺术作品。
• 广告营销：制作广告图片、品牌形象设计和社交媒体配图。
• 教育领域：生成教学插图、在线课程素材和科普内容配图。
• 游戏娱乐：辅助游戏美术、影视制作和VR/AR内容创作。
• 个人创作：记录灵感、生成个人项目素材和社交分享图片。