AI 工具集

Category: AI工具

AI工具集介绍和收录了当前最新的AI产品，紧跟最新AI领域的进展，介绍了AI产品的主要功能、如何使用和主要应用场景，快速了解最新AI产品发展趋势。

  • 谱乐AI – AI音乐生成平台，训练专属音色模型

    谱乐AI是什么

    谱乐AI是青岛艾夫斯科技有限公司推出的AI音乐生成平台，专注于为用户提供高效、个性化的音乐创作服务。支持文本、图片、视频等多种输入方式，能快速生成匹配的AI音乐，满足不同场景需求。例如，输入文字描述“温暖的钢琴曲”，系统可在短时间内生成完整的音乐作品。谱乐AI具备强大的个性化定制功能，用户可以调整音乐风格、节奏速度、旋律走向等，能对BPM、调性、乐器配比等专业参数进行编辑。

    谱乐AI

    谱乐AI的主要功能

    • AI音乐生成：用户可以通过输入文字描述、上传图片或视频等方式，快速生成匹配的音乐作品，支持多种风格和场景。
    • 多模型协作：结合Suno和Udio两个顶尖AI音乐模型，发挥各自优势，实现更丰富的音乐创作可能性。
    • 个性化定制：用户可以调整音乐的风格、节奏速度、旋律走向等，能对BPM、调性、乐器配比等专业参数进行编辑。
    • 音乐续写与编辑：支持音乐续写功能，用户可以上传已有音乐片段，AI自动延伸编曲、补全副歌或桥段。提供专业的音乐编辑工具，如AI母带处理、音乐剪辑器等。
    • 歌词创作：内置中文咬字与押韵算法，生成更自然的中文歌词。
    • 声音克隆：用户可以上传自己的声音样本，训练独一无二的AI声音模型，让AI用你的声音演唱任何歌曲。
    • AI母带处理：专业级AI母带处理技术，自动优化音频动态、均衡和响度，让音乐达到商业发行标准。
    • 智能音轨分离：AI驱动的音轨分离技术，精确提取人声、鼓点、贝斯等独立轨道，为混音和翻唱提供完美素材。
    • 多轨音频混音：支持16轨道专业混音，包含EQ调节、音量控制、实时预览，像专业制作人一样创作音乐。
    • AI音质增强：智能音频升采样和降噪技术，提升音频清晰度和保真度，让作品音质更加出色。
    • 高音质与商业授权：生成的音乐音质高，付费用户享有完整的商业使用权，可应用于广告、影视、游戏等商业场景。
    • 协作与分享：提供一键分享功能，用户可以生成链接或二维码，方便与他人在线审听和协作。

    谱乐AI的官网地址

    • 官网地址：https://yourmusic.fun/

    谱乐AI的应用场景

    • 短视频BGM：抖音、快手、B站等平台创作者可快速产出无版权风险的音乐。
    • 广告与影视：广告公司可在5分钟内生成配乐，节省版权采购费。
    • 游戏与APP：独立开发者可为关卡、UI场景批量生成循环音乐。
    • 个人作品：可为婚礼、生日、校园活动等定制歌曲，支持姓名、故事嵌入歌词。

  • DeepSeek V3.1 – DeepSeek最新开源的AI模型版本

    DeepSeek V3.1是什么

    DeepSeek V3.1是DeepSeek最新推出的AI模型版本，具备混合推理架构，能自由切换思考模式与非思考模式，思考效率显著提升。模型在V3的基础上进行多项升级，上下文窗口从64k扩展至128k，能处理更长的文本输入。模型用混合专家（MoE）架构，参数量与V3相同。模型在编程和搜索智能体方面表现出色，能高效完成复杂任务。模型现已在DeepSeek网页端、App、小程序及 API 开放平台所调用模型均已同步更新，新模型自我认知为DeepSeek V3。

    DeepSeek V3.1

    DeepSeek V3.1的主要功能

    • 自然语言处理：DeepSeek V3.1能生成高质量文本，如创意写作和故事创作，回答问题时语气更活泼、信息更丰富。
    • 编程能力：模型能生成更复杂、完成度更高的代码。
    • 多领域知识：对小众历史问题等的回答更准确、信息量更大，且在科技和科学领域也能提供有深度的解答。
    • 混合推理架构：支持思考模式与非思考模式的自由切换，适应不同场景需求。
    • 高效思考能力：相比前代，思考效率更高，输出更精简且性能持平。
    • 强大的 Agent 能力：在编程智能体和搜索智能体任务中表现卓越，能完成复杂代码修复和多步推理搜索。
    • API 功能升级：支持 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 两种模式，上下文扩展至128K，支持 Anthropic API 格式。

    DeepSeek V3.1

    DeepSeek V3.1的项目地址

    • HuggingFace模型库：
      • Base 模型：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
      • 后训练模型：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1

    如何使用DeepSeek V3.1

    • 网页端：访问DeepSeek官网，使用最新版本的模型。
    • App：下载并安装DeepSeek App，登录账户后使用V3.1模型。
    • 小程序：在微信或其他平台搜索DeepSeek小程序，登录账户后使用。
    • API开放平台：通过API调用，需要先注册并获取API密钥，根据官方文档中的指南进行调用。API支持思考模式（deepseek-reasoner）和非思考模式（deepseek-chat），上下文窗口扩展至128K，并支持strict模式的Function Calling。
    • 访问Hugging Face平台：访问Hugging Face的DeepSeek-V3.1-Base模型页面https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
      • 模型下载：下载模型权重、配置文件和脚本代码。
      • 本地部署：在本地环境中安装必要的依赖（如Python、Transformers库等），加载模型并进行推理。
      • API调用：用Hugging Face提供的API接口，将DeepSeek-V3.1模型集成到自己的应用程序或服务中，实现自动化处理和交互。

    DeepSeek V3.1 API价格

    API接口调用价格将于2025年9月6日凌晨起进行调整，取消夜间时段优惠。

    • 输入价格：
      • 缓存命中时：0.5 元/百万 tokens
      • 缓存未命中时：4 元/百万 tokens
    • 输出价格：12 元/百万 tokens

    DeepSeek V3.1的应用场景

    • 内容创作：用在生成文章、故事、诗歌等创意文本，辅助创作者激发灵感，提高创作效率。
    • 编程辅助：帮助开发者快速生成代码框架，优化代码逻辑，提升编程效率，适合前端开发和小游戏开发。
    • 教育领域：作为教学辅助工具，为学生提供知识解答，解释复杂的科学和历史问题。
    • 科学研究：协助研究人员整理和分析数据，提供科学问题的解答和分析思路。

  • NVIDIA Nemotron Nano 2 – 英伟达推出的高效推理模型

    NVIDIA Nemotron Nano 2是什么

    NVIDIA Nemotron Nano 2 是英伟达推出的高效推理模型，参数量为9B。模型基于混合Mamba-Transformer架构，在20万亿个token上预训练，支持128k上下文长度。相比Qwen3-8B，推理速度提升6倍，准确率相当或更高。模型具备思考预算控制功能，用户能指定推理token数量。英伟达开源了基础模型和大部分预训练数据集，助力开发者进一步研究与应用。

    NVIDIA Nemotron Nano 2

    NVIDIA Nemotron Nano 2的主要功能

    • 高吞吐量：NVIDIA Nemotron Nano 2 在复杂推理任务中表现出色，吞吐量比 Qwen3-8B 高达 6 倍。
    • 长上下文支持：支持 128k 的上下文长度，能在单个 NVIDIA A10G GPU 上进行推理，适合处理长文本和复杂任务。
    • 推理过程支持：模型在生成最终答案前生成推理过程（reasoning trace），用户能指定模型的“思考”预算。
    • 灵活的输出模式：用户能选择跳过中间推理步骤，直接获取最终答案。
    • 多语言能力：预训练数据集包含多种语言的数据，支持强大的多语言推理能力。
    • 多领域覆盖：涵盖数学、代码、学术、STEM 等多个领域的数据，适合多种应用场景。

    NVIDIA Nemotron Nano 2的技术原理

    • 混合 Mamba-Transformer 架构：用 Mamba-2 层替代传统 Transformer 中的大部分自注意力层，显著提升推理速度，特别是在生成长推理链时。Transformer 层保留部分自注意力层，保持模型的灵活性和准确性。
    • 预训练过程：在 20 万亿个 token 上进行预训练，用 FP8 精度和 Warmup-Stable-Decay 学习率调度。通过持续预训练长上下文扩展阶段，使模型能处理 128k 的上下文长度，不降低其他基准测试的性能。
    • 后训练优化：监督微调（SFT）对模型进行监督微调，提升其在特定任务上的表现。通过策略优化提升模型的指令遵循能力。优化模型的偏好，让模型更符合人类的偏好。通过人类反馈进行强化学习，提升模型的对话能力和指令遵循能力。
    • 模型压缩：基于剪枝和知识蒸馏技术，将 12B 参数的基础模型压缩到 9B 参数，同时保持模型的性能。优化模型支持在单个 NVIDIA A10G GPU 上进行 128k token 的上下文推理，显著降低推理成本。
    • 推理预算控制：基于截断训练，模型能根据用户指定的“思考”预算进行推理，避免不必要的计算。用户能灵活控制模型的推理过程，选择是否展示推理过程或直接获取最终答案。

    NVIDIA Nemotron Nano 2的项目地址

    • 项目官网：https://research.nvidia.com/labs/adlr/NVIDIA-Nemotron-Nano-2/
    • HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/nvidia/nvidia-nemotron-689f6d6e6ead8e77dd641615
    • 技术论文：https://research.nvidia.com/labs/adlr/files/NVIDIA-Nemotron-Nano-2-Technical-Report.pdf
    • 在线体验Demo：https://build.nvidia.com/nvidia/nvidia-nemotron-nano-9b-v2

    NVIDIA Nemotron Nano 2的应用场景

    • 教育领域：在教育领域，帮助学生解决复杂的数学和科学问题。通过逐步推理的方式解释复杂的数学公式或物理定律，帮助学生更好地理解和掌握知识。
    • 学术研究：研究人员进行学术研究，生成详细的推理过程和分析报告，辅助论文撰写和实验设计。
    • 软件开发：开发者生成高质量的代码片段，帮助快速开发和优化代码。
    • 编程教育：在编程教育中，模型提供代码示例和解释，帮助初学者更好地理解编程语言和算法。
    • 客户服务：在客户服务领域，作为多语言聊天机器人，提供高效且准确的客户支持。

  • 晚点再听LaterCast – AI播客生成应用，广播级音色

    晚点再听LaterCast是什么

    晚点再听LaterCast是AI播客生成应用，将微信公众号长文一键转换成播客的小程序。解决用户因忙碌而无法完整阅读公众号文章的问题，让用户可以在碎片化时间通过听播客的方式获取文章内容。用户只需在微信看到感兴趣的公众号文章后，点击转发到「晚点再听」小程序，3秒即可生成播客。采用接近广播级的TTS技术，音色自然，朗读像朋友的对话，听起来非常舒适。AI会在朗读前提炼段落脉络，让重点层次分明，避免“听过就忘”。

    晚点再听LaterCast

    晚点再听LaterCast的主要功能

    • 一键转化：在微信内看到任意公众号文章，点击转发即可转发到「晚点再听」小程序，3秒实现文章变播客，操作流程与收藏文章一样简单。
    • 接近广播级TTS：采用先进的TTS技术，朗读音色自然，听起来像朋友的对话，避免了机械音带来的不适感。
    • AI提炼重点：在朗读前，AI会自动提炼文章的段落脉络和重点，让听众能更好地把握文章的核心内容，避免“听过就忘”。
    • 多场景适用：适合在多种场景下使用，如通勤、做饭、跑步、开车等。只要戴上耳机，用户就可以在碎片化时间里享受高质量的“阅读”体验，每天多出1-2小时的“阅读”时间。
    • 与传统播客互补：将静态的公众号文章转化为音频播客，与传统播客节目形成互补。传统播客适合开阔视野，LaterCast则让用户不再错过好文章。

    如何使用晚点再听LaterCast

    • 在微信内找到文章：打开微信，浏览公众号文章，找到你感兴趣的长文。
    • 转发到小程序：点击文章下方的「分享」按钮，选择「用小程序工具打开」，选择「晚点再听 LaterCast」。
    • 生成播客：小程序会自动将文章转换为音频播客，3秒即可完成。
    • 开始收听：点击播放按钮，可开始收听文章内容。

    晚点再听LaterCast的应用场景

    • 通勤途中：在上班或下班的地铁、公交上，戴上耳机，听一篇之前收藏的公众号长文，既能打发时间，又能获取知识。
    • 家务时间：在洗碗、做饭等不方便看手机的时候，通过听音频的方式了解文章内容。
    • 健身运动：在跑步、健身等运动时，听一篇公众号文章，让碎片化时间变得更有价值。
    • 休闲时刻：在散步、休息等休闲时刻，听一篇公众号文章，丰富自己的知识储备。
    • 开车出行：在开车时，听一篇公众号文章，利用路上的时间获取信息。

  • CombatVLA – 淘天集团推出的3D动作游戏专用VLA模型

    CombatVLA是什么

    CombatVLA 是淘天集团未来生活实验室团队推出的专为3D动作角色扮演游戏（ARPG）中的战斗任务设计的高效视觉-语言-动作（VLA）模型。模型基于3B参数规模，通过动作追踪器收集的视频动作对进行训练，数据格式化为“动作思维”（AoT）序列。模型用三阶段渐进式学习范式，从视频级到帧级再到截断策略，实现高效推理。CombatVLA 在战斗理解基准测试中超越现有模型，推理速度提升50倍，任务成功率高于人类玩家。

    CombatVLA

    CombatVLA的主要功能

    • 高效战斗决策：CombatVLA 能在复杂的3D游戏环境中实时做出战斗决策，包括躲避攻击、发动技能、恢复生命值等，决策速度比传统模型快50倍。
    • 战斗理解与推理：CombatVLA 能评估敌人的状态、判断敌人的攻击意图，推理出最优的战斗动作，战斗理解能力显著优于其他模型。
    • 动作指令生成：模型能输出具体可执行的键鼠操作指令，例如按下特定按键或执行鼠标操作，控制游戏角色进行战斗。
    • 泛化能力：在不同难度的任务和不同游戏中，CombatVLA 均展现出较强的泛化能力，在未见过的游戏场景中能有效执行战斗任务。

    CombatVLA的技术原理

    • 动作追踪器：基于动作追踪器收集人类玩家的游戏操作数据，包括键盘和鼠标操作，同步截取游戏画面，生成视频动作对数据。
    • 动作思维（AoT）序列：将收集到的数据转化为“动作思维”（Action-of-Thought）序列，每个动作都附带详细解释，帮助模型理解动作的语义和逻辑。
    • 三阶段渐进式学习：
      • 阶段1：视频级 AoT 微调，让模型初步理解战斗环境。
      • 阶段2：帧级 AoT 微调，帮助模型理解动作与前序帧的严格对齐。
      • 阶段3：帧级截断 AoT 微调，引入特殊标记 <TRUNC>，截断输出以加速推理。
    • 自适应动作权重损失：通过动作对齐损失和模态对比损失，优化模型的训练过程，确保模型准确输出关键动作。
    • 动作执行框架：将模型输出的动作指令基于动作执行框架转换为实际的键鼠操作，实现对游戏角色的自动控制。

    CombatVLA的项目地址

    • 项目官网：https://combatvla.github.io/
    • GitHub仓库：https://github.com/ChenVoid/CombatVLA
    • arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.09527

    CombatVLA的应用场景

    • 3D动作角色扮演游戏（ARPG）：实时控制游戏角色进行战斗，实现高效决策和动作执行，提升游戏体验。
    • 游戏测试与优化：帮助开发者测试游戏的战斗系统，发现并优化潜在问题。
    • 电子竞技训练：为电竞选手提供智能对手，帮助用户练习战斗技巧和战术，提升竞技水平。
    • 游戏内容创作：辅助游戏开发者生成战斗场景和剧情，快速构建复杂的游戏关卡和任务。
    • 机器人控制：在现实世界中，将技术扩展到机器人控制，使机器人在动态环境中进行快速决策和动作执行。

  • Roo Code – AI开发助手，能理解代码库提供优化建议

    Roo Code是什么

    Roo Code 是为 VS Code 提供强大 AI 助手的工具。能理解代码库，帮助开发者快速编写、重构和调试代码。支持多种现代开发需求，包括代码优化、实时建议、多模式开发等。Roo Code 支持开发者可以根据自己的需求选择或配置 AI 模型。安装简单，可以从 VS Code Marketplace 或通过 CLI 完成，几分钟即可上手。

    Roo Code

    Roo Code的主要功能

    • AI 驱动的代码理解与优化：能理解代码库，提供代码优化建议，帮助开发者快速改进代码质量。
    • 简化开发流程：通过 AI 功能，简化开发流程，减少重复工作，提升开发效率。
    • 实时代码辅助：提供实时代码建议和自动补全功能，帮助开发者更快地编写代码。
    • 多模式支持：支持多种开发模式，例如架构模式（Architect Mode）、代码模式（Code Mode）和问答模式（Ask Mode），满足不同开发需求。

    Roo Code的官网地址

    • 官网地址：https://roocode.com/

    Roo Code的应用场景

    • 日常编码任务：在 Code 模式下，Roo Code 可以帮助开发者快速完成代码的编写、修改、删除等基础工作，提供智能代码补全、语法检查等辅助功能。
    • 系统设计与架构分析：通过 Architect 模式，开发者可以用自然语言描述系统架构需求，Roo Code 会基于 AI 分析生成架构设计方案，包括架构图、模块代码框架等。
    • 技术问题解答：在 Ask 模式下，Roo Code 可以回答开发者关于代码库、编程概念或技术实现的问题，提供详尽的解答。
    • 自动化开发流程：在 Orchestrator 模式下，Roo Code 可以协调和自动化工作流，设置一系列任务和操作的执行顺序，如代码格式化、运行测试脚本、代码部署等。
    • 项目上下文维护：Roo Code Memory Bank 可以在项目开发过程中避免上下文丢失，保持项目开发的连续性。通过在本地创建和加载 Memory Bank 文件，确保项目信息的持久化存储。

  • MindGPT 3.1 – 理想同学推出的端到端Agent模型

    MindGPT 3.1是什么

    MindGPT 3.1是理想汽车旗下AI理想同学推出的新一代人工智能模型，将智能体能力融入大模型中，实现端到端的智能体模型。支持边想边搜功能，在推理过程中同步调用工具，提供更快速、全面和准确的结果。MindGPT 3.1的出字速度显著提升，每秒最高可达200 tokens，相比前代产品速度提升近5倍。在数学、代码、科学问答和指令遵循等核心维度上表现优异，全面优于MindGPT 3.0，领先于行业开源模型。

    MindGPT-3.1

    MindGPT 3.1的主要功能

    • 端到端智能体模型：MindGPT 3.1升级为端到端智能体模型，将智能体能力深度融入大模型中。
    • 边想边搜功能：支持在推理过程中同步调用工具，实现边推理边搜索，提供快速、全面、准确的结果。
    • 出字速度提升：基于高效训练能力的MindGPT 3.1，每秒输出最高达200 tokens，相比MindGPT 3.0速度提升近5倍。
    • 推理及代码能力增强：在数学、代码、科学问答、指令遵循等核心维度，指标全面优于MindGPT 3.0，领先于行业开源模型。
    • 代码能力增强：可实现贪吃蛇、弹球控制等经典编程样例。

    如何使用MindGPT 3.1

    • 升级应用：确保理想同学App升级至V1.5.0版本以体验MindGPT 3.1模型。
    • 访问平台：通过理想同学网页版或App来访问MindGPT 3.1的功能。
    • 输入问题：在应用中输入你的问题或指令，MindGPT 3.1将进行解析和处理。
    • 边想边搜：在复杂问题解答过程中，MindGPT 3.1会自动调用搜索工具，提供更准确的答案。
    • 代码生成：对于编程相关问题，MindGPT 3.1能够生成代码并提供示例，如贪吃蛇游戏。
    • 多任务处理：利用MindGPT 3.1的多任务处理能力，执行如数学计算、数据分析等任务。

    MindGPT 3.1的应用场景

    • 复杂问题解答：适用于需要深度思考和推理的复杂问题，提供精准答案。
    • 编程开发：辅助开发者进行代码编写、调试和优化，生成示例代码。
    • 数学计算：解决数学问题，提供计算步骤和结果。
    • 科学问答：回答科学领域的疑问，提供详细的解释和分析。
    • 指令遵循：理解和执行用户的指令，完成特定任务。
    • 教育辅助：在教育领域辅助教学，提供学习资料和解题思路。

  • TextureNoise – 在线AI 3D纹理生成与编辑工具，支持局部精修

    TextureNoise是什么

    TextureNoise 是强大的在线3D纹理生成与编辑工具，帮助用户快速高效地创建高质量纹理。通过快速生成功能，能在几秒钟内生成令人惊叹的纹理，显著提升工作流程效率，节省时间。TextureNoise 提供画笔工具，支持用户对纹理的特定区域进行精确编辑和细节修饰，确保所有编辑和修复无缝融合，保持纹理的整体一致性。支持通用文件格式，与任何数字内容创作软件（如Blender、Maya等）完全兼容。

    TextureNoise

    TextureNoise的主要功能

    • AI贴图生成：用户仅需上传模型、输入提示词并调整参数，可一键生成高精度PBR/NPR贴图。支持文生贴图、贴图重绘及AI吸色引导、贴图精度放大。
    • 图生模型：通过智能图像解析与高精度生成算法，快速构建拓扑结构完整的3D模型，自动补全背部缺失数据。
    • 局部重绘与精度优化：通过画笔工具进行局部重绘，可控AI引导，融合算法确保新旧纹理无缝衔接，风格保持统一；通过优化算法提升贴图分辨率与细节表现，满足专业级质量需求。
    • 快速生成：能在几秒钟内生成高质量的纹理，大幅提升工作效率，节省时间。
    • 编辑与修复：通过画笔工具对纹理的特定区域进行精确编辑和细节修饰，支持局部修复和调整。
    • 无缝融合：确保所有编辑和修复无缝融合，保持纹理的整体一致性。
    • 通用兼容性：支持所有主流数字内容创作软件的文件格式，如 PNG、JPEG 和 TIFF，可直接集成到用户偏好的软件中，例如 Blender、Maya 或 Adobe Photoshop。

    TextureNoise的官网地址

    • 官网地址：https://texturenoise.com/

    TextureNoise的应用场景

    • 3D 建模与动画：快速生成高质量纹理，加速 3D 模型的制作流程，提升工作效率。
    • 游戏开发：为游戏场景和角色生成逼真的纹理，缩短开发周期，优化资源制作。
    • 影视制作：用于影视特效中的纹理创建和修复，提升视觉效果的质量和一致性。
    • 数字艺术创作：帮助艺术家快速实现创意，生成独特的纹理用于绘画和设计。
    • 虚拟现实与增强现实：为虚拟场景和物体生成高精度纹理，增强沉浸感。
    • 教育与培训：在教育领域快速生成教学用的纹理和模型，辅助教学和学习。

  • Aluo AI – AI图像处理平台，生成高质量的产品图

    Aluo AI是什么

    Aluo AI 是专为电商卖家和内容创作者设计的 AI 图像处理平台。通过先进的 AI 技术，帮助用户在短短 30 秒内将普通产品图片转变为专业级的营销视觉内容。平台的核心功能包括高精度的背景去除、智能产品图片生成以及强大的 AI 图片编辑工具。用户无需任何设计经验或复杂软件，只需上传图片，AI 能自动识别去除背景，生成高质量的产品展示图，提供丰富的场景模板供选择。

    Aluo AI

    Aluo AI的主要功能

    • AI 扣背景：基于 99.8% 精度的深度学习算法，30 秒内精准去除复杂背景，保留产品细节和自然阴影，比传统 Photoshop 快 100 倍。
    • 产品图片生成：通过行业领先的 AI 绘图模型，从文字描述直接生成高质量的产品图片，满足电商级别的视觉需求。
    • AI 图片编辑：提供智能修复、调整光线、优化色彩等功能，一键美化图片，无需复杂设计软件或专业技能。
    • 场景模板库：拥有 300 多个专业场景模板，覆盖多个品类，用户可一键切换背景，适配不同展示需求。
    • 多格式支持与导出：支持 JPG、PNG、WebP 等多种图片格式，可导出多种尺寸和格式，适配 20 多个主流电商平台。
    • 丰富的字体选择：提供 50 多种专业字体，涵盖经典、现代、艺术等多种风格，提升图片的文字表达力。

    Aluo AI的官网地址

    • 官网地址：https://aluo.ai/

    Aluo AI的应用场景

    • 电商卖家：快速制作高质量的商品图片，提升产品展示效果和销售转化率。
    • 品牌营销人员：创建吸引人的视觉内容，用于品牌推广和营销活动。
    • 独立设计师：高效完成设计任务，节省时间和精力。
    • 内容创作者：制作高质量的图片内容，用于社交媒体、博客等平台。

  • Nano Banana – AI图像编辑模型，具有极高的人物一致性

    Nano Banana是什么

    Nano Banana 是谷歌推出的AI图像生成与编辑模型，Gemini 2.5 Flash Image（代号Nano Banana）模型具有极高的人物一致性，能精准还原人物的面部特征和表情，在背景替换和风格转换方面表现出色。用户只需上传图片并输入提示词，即可生成高质量的图像。模型生成效果被认为是 AI 图像编辑领域的新王者。

    Nano Banana 模型结合Gemini的世界知识，能理解手绘图表并执行复杂指令。Nano Banana 模型能融合多张图像，实现无缝拼接。用户可通过 Gemini APP、Gemini API、Google AI Studio 和 Vertex AI 等平台使用，Gemini API的定价是每百万输出token 30美元，生成一张图片大约消耗成本约为0.039美元。

    Nano Banana

    Nano Banana的主要功能

    • 人物一致性生成：能高度还原人物的面部特征、表情和姿态。
    • 背景替换与融合：支持将图像中的背景替换为用户指定的新背景，并自然地融合光影和氛围，让生成的图像看起来更加真实。
    • 风格转换：支持将图像转换为不同的艺术风格，如梵高风格、赛博朋克风格、水墨画风格等，同时保持人物或主体的一致性。
    • 动作迁移：根据用户输入的提示词，将人物的动作或手势进行迁移，生成符合要求的新图像。
    • 细节修改：能精准修改图像中的细节，如替换文字、调整服饰等，且修改效果自然。

    如何使用Nano Banana

    推荐阅读：全网最全Nano Banana 玩法教程大全，附4个免费使用方法

    • 谷歌官网使用：
      • 访问官网：nano banana是 Google（https://ai.studio/banana） 推出的 Gemini 2.5 Flash Image 模型代号，可通过 Gemini APP、Gemini API、Google AI Studio 、Lovart 和 Vertex AI 进行访问。
      • 上传图片：将图片上传到项目中，作为模型的输入。
      • 输入提示词：在项目中输入自然语言的提示词，描述想要的图像效果。
      • 运行模型：点击运行按钮，模型根据提示词和输入图片进行处理，并生成新的图像。
      • 查看与保存：生成的图像会显示在项目中，满意后保存到本地或分享到其他平台。
    • LMArena使用：
      • 访问LMArena：访问LMArena的官网。
      • 选择模式：在网站顶部选择“Battle”模式。
      • 上传图片：点击对话框左侧的“+”号，上传想要编辑的参考图片。
      • 输入提示词：在输入框中输入详细的提示词，描述想要生成的图像内容。提示词越详细，生成的效果越好。
      • 提交生成：点击“Submit”按钮提交生成请求。LMArena系统随机选择两个模型生成两张图片。
      • 选择最佳结果：生成完成后，系统显示两张图片，选择哪张效果更好。选择后，LMArena系统揭晓生成这张图片的模型。如果你运气好，Nano Banana生成的图片会被选中，效果通常非常出色。

    Nano Banana的应用场景

    • 视频制作：快速生成不同动作和背景的视频封面，提升视频吸引力，节省设计时间。
    • 广告与营销：根据需求生成高质量广告图像，满足多样化营销场景，提高广告效果。
    • 创意设计：将照片转换为不同艺术风格，为设计师提供丰富创意灵感，加速设计流程。
    • 社交媒体：为博主和创作者生成个性化创意图像，增强内容吸引力，提升用户互动。
    • 游戏开发：高效生成游戏角色动作和场景，丰富游戏视觉效果，缩短开发周期。