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一秒生成高斯点云? Apple新模型SHARP实测! Apple 刚刚推出了新的模型和配套框架 SHARP, 这个模型可以实现单张图像生成逼真的3D场景, 尤其是模型大小只有2.8GB, 大概是1.4B? 速度足够快, 可以一秒生成高斯点云, 然后这个点云可以为图片向邻近的视角提供多角度地观察, 比如我拍了一张椅子, 那么点云化后就能渲染椅子左右20度的视角, 更多就不行了. 视频是我的实测, 目前测下来日常场景使用完全没问题, 只有在复杂的场景才会露出破绽, 比如镜面反射, 或者超长焦, 感觉这个模型如果应用到 Apple Vision Pro 上会有很不错的场景, 照片仅需要1秒, 弄3D相册不是问题. #Apple #SHARP

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如果你在做游戏, 那一定要看看这个大模型! 给大家带来腾讯刚刚发布的可以生成人物动作的大模型hunyuan-motion-1.0 实测 这个模型最大的特性是可以通过文字描述生成动作, 并且它是端到端的模型, 生成的动作可以直接用于Blender、Unity、UE等主流3D工具 我简单测试了几个极限场景, 这个模型对于日常场景的动作还原很不错, 甚至一些复杂一点的, 比如黑客帝国中的子弹时间的下腰动作还原得也不错. 那么极限在哪里呢? 简单来讲, 职业运动员的动作不太行, 比如跳台滑雪, 跳水, 小轮车这类. 总结, 这个模型用于快速生成游戏场景中NPC的日常生活动作是完全够用的, 不过主要角色的动作设计还是需要大量修改才能使用.
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开源分解图层大模型这么快就来了? 给大家带来阿里刚刚发布的 Qwen-Image-Layered 模型实测, 这是一个可以把图片分成不同图层的大模型, 模型是基于 Qwen-Image 微调的. 本次我的测试覆盖这个模型的擅长场景(海报), 指令遵循测试(指定抽取目标), 边缘处理(头发), 极限测试(全是贴纸, 一个贴纸一个图层的话可以抽取50多个图层). 直接说结论, 首先还是模型太大了, 因为这个模型基于 Qwen-Image 所以是个20B的模型, 我是用HuggingFace Zero GPU 测试, 每次运行大概2分钟左右, 模型的确可以做到分离图层, 而且边缘处理很不错, 不过稳定性有待优化, 在我测试中4个图层可以输出, 但是8个或者10个图层就炸了, 怀疑可能是超过了Zero GPU超时或者bug (GPU是H200, 不太可能爆显存), 输出尺寸只有 544*736, 官方也推荐640分辨力, 这点也需要提升, 以及模型还是太大了, 20B, 希望能优化下尺寸.
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karminski-牙医

14,175 Aufrufe • vor 7 Monaten

把网站录下来给AI看, AI能照着做出来吗? 刚刚看到了个炫酷的灯具网站, 它有个功能是点击按钮直接能看到灯点亮的效果, 甚至网站的配色也会暗淡下来, 特别有氛围. 我突然想到, 这样的网站, 如果要让AI来做, 该怎么办? 把源代码拷给它? 用一个巨复杂的 prompt 来完成? 有没有可能, 我录个视频, 展示一下这个"关灯"的效果, 然后让AI来按照视频来写网站? 于是, 这个重任就交给了今天测试的模型, 百度刚出的文心-5.0-preview, 全模态大模型, 这个模型同时支持文本, 图片, 音频, 视频作为输入, 然后可以生成文本和图片, 所以我们这个测试可以最大化的利用它的能力. 我先录制了网站的效果, 然后写了prompt作为补充, 告诉它这个效果是怎样的, 以及准备的图片材料在哪里. 值得一提的是, 网站所展示的图片也是我用文心-5.0-preview生成的. 大家可以看视频中我生成的效果. 直接说测试结论: 目前每个模态都是可用的, 而且模态之间关联性非常好, 我测试了视频+文本, 图片+文本, 图片+语音, 都可以完成任务. 当然测试也发现了一些问题, 比如 token 输出速度不是特别快, 以及偶尔会有超时问题(已反馈给百度的同学). 我的使用建议是, 多利用它的多模态能力, 来完成之前不敢想象的任务, 它真的提升了使用场景的天花板. #文心大模型 #文心5 #百度 #文心一言 #ai教程
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karminski-牙医

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Qwen3-Next-80B-A3B 实测! 能跟头部模型对打吗? 直接说结论, 能完成我这个大象牙膏测试的一部分, 已经很厉害了, Python 杯子倒水那个测试表现也可圈可点. 来看测试中暴露出来的问题: 首先这个模型生成的样式特别多变, 可以看测试中生成的前端页面的样式和布局, 几乎每次都不一样. 所以实际使用中, 可能会存在稳定性的问题, 建议 prompt 中多做约束, 避免模型过度发挥. 不过这并不全是坏处, 如果拿这个大模型写文, 反而可能会超常发挥, 每次写出来的东西都不一样, 不会呆板. 另外目前发现最大的问题是, 给到模型一大堆数据, 让模型整理一个网页, 结果模型偷懒了, 直接把代码和数据省略掉了, 这个应该还是 GPT-4 时代的问题 (24年上半年) 出现了. 这里猜测可能是高稀疏性专家混合模型或者多词元预测造成的问题, 这两个都会在生成中选择最经济的生成模式, 因此可能会倾向于生成"此处代码省略"这样的代码来替代原本要生成一大堆代码的场景. 召回倒是没太大问题, 鞭炮连锁爆炸那个测试, 虽然模型没有成功写出来, 但是最长的一次还是生成了1100行代码, 我仔细看了下, 基本都考虑到了我 prompt 中要求的逻辑, 只不过实现的代码有 bug 跑不起来而已. 综合来讲, 我觉得这应该是 100B 以内的模型无敌手了, 考虑到定位可能是个新的技术试验模型, 所以期待千问推出更大规模 (例如400B-A15B) 的模型, 带来更好的性能. 测试 prompt: #Qwen3Next #大模型竞技场 #Qwen3
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karminski-牙医

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一个模型搞定视频+音频+口型! 你看到的这个就是 LTX 刚刚发布的 LTX-2 开放权重大模型, 这个模型可以文生视频或者图生视频, 这个模型最大的特点是在保证了画质和一致性的同时, 可以生成音频! 而且音频和口型完全适配! 并且说话人神态也非常棒! 模型大小是 19B, 相当可用! 演示视频是我用 HuggingFace Zero GPU 生成的 demo, 10秒视频大概需要5分钟左右生成时间. 我测试目前来看最大的优点就是口型和声音生成得非常好, 并且一致性很高. 指定人物使用什么样的银色就能稳定生成. 当然模型也有不足之处, 主要是还是偶尔能看到模型生成人物皮肤的那种油腻感. 当然官方的 pro 版本在这点上处理的更好, 并且 pro 版本支持4K分辨率输出, 当然 pro 版本是没有开源的.
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karminski-牙医

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来看苹果刚发布的视频模型——星流 starflow！ 苹果刚刚发布了一个新模型 starflow, 这个模型最大的特点是可以文生视频, 图生视频, 视频生成视频, 甚至还支持生成长视频. 模型大小7B, 视频部分使用 WAN-2.2-VAE 魔改, 图片部分使用 SD-VAE 魔改, 最高只支持生成 480p 的视频, 另外模型文件格式是pth, 通常是使用 PyTorch 炼丹的时候保存的原始检查点文件时 pth. 所以这个模型更可能是个技术探索? 并不是很实用.
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karminski-牙医

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现在图生视频都在5秒或10秒，10秒的看上去像5秒的慢放，这个无论是在开源模型还是闭源模型上都有类似效果。尤其对于商业闭源视频来说，如果花费一倍以上的成本生成的10秒视频却只是5秒的慢放版，那就显得太不划算了。这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供 这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供大家参考。 #女s #les #女仆 #AI视频
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现在图生视频都在5秒或10秒，10秒的看上去像5秒的慢放，这个无论是在开源模型还是闭源模型上都有类似效果。尤其对于商业闭源视频来说，如果花费一倍以上的成本生成的10秒视频却只是5秒的慢放版，那就显得太不划算了。这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供 这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供大家参考。 #女s #les #女仆 #AI视频

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卧槽，这个模型真的有点东西啊! 看完后就想问什么时候可以上手啊！ Odyssey AI实验室刚刚扔出一个真正让人眼前一亮的家伙：Starchild-1。 这是全球第一个实时多模态世界模型。 它不只是生成画面，还能同时生成真实世界的声音。 视频里你能看到一个完整的场景：画面在动，声音同步响起，视觉和听觉完全融为一体，像真正活过来的世界模拟。 以前的世界模型大多只能“看”世界，现在Starchild-1直接学会了“听”。 这不仅仅是又一个视频生成工具，更大的意义是朝着通用世界模型又迈出的关键一步，真正理解并模拟物理世界的下一步。 Odyssey团队说，他们正在用这种新形式的多模态智能，重新定义AI对现实的认知。
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牛P了 Vidu 的 Reference-to-Video 功能 支持一次性上传最多 7 张参考图片 并结合一段文字提示，生成具有高度一致性、风格统一、视觉保真度高的视频内容 参考图可以是人物、场景、道具等任意内容 下面是我的测试介绍... 利用 Vidu Q1 模型的多模态对齐机制 能实现结构保持、纹理迁移、风格还原同步完成 模型还会根据参考图和 Prompt 自动进行智能镜头推演，构建“视觉叙事”结构，如推镜头、平移、场景切换等 这是目前行业内首个支持多图引用、并具有角色/场景一致性的开放式视频生成工具。 下面是教程
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小互

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兄弟们手机上现在能跑世界模型了 蚂蚁灵光 App 今天上线"体验世界模型"的功能 上传一张图，等个几秒到几十秒，就能生成一个可以拿摇杆走进去的 3D 世界。 手机的算力怎么可能支撑这件事？ 应该是云端生成，但是速度这么快，也是牛P，不过效果没有那么惊艳，但是可以玩... 我连测了四张图都进去了...
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🤣Sketch to 3D！！！做了一个简单好玩的工作流，可以直接把手绘快速变成 3D 模型 图像模型用了 Playground v2.5 保证图像语义和主体的高质量生成（可以生成主体+纯色背景），3D 生成用了可以秒出的 TripoSR 模型 如果更加追求速度，可以换成 XL-Lightning、TCD 等 工作流：
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-Zho-

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单卡 700TPS! Diffusion Gemma 来了! Google 刚刚发布了 Gemma 小模型的 Diffusion 版本! 大小26B, 激活参数量4B, 最重要的是, 这次还跟 NVIDIA 合作针对4090和5090优化了一波, 5090每秒能生成700+token! 给不知道什么是 Diffusion 大模型的同学科普一下, 传统大模型都是一个字一个字吐出来的, 而 Diffusion 大模型则是如同刮奖一样, 是一片一片出来的, 速度高是 Diffusion 大模型的优点. 有得必有失, 缺点当然就是输出质量没有传统大模型好了. 不过这次的 Diffusion Gemma 还是比之前的 Diffusion 文本大模型好不少, AIME 2026(数学能力测试) 能达到 Gemma4-26B-A4B 的94%的水平, 最差的是tau2 bench(考验Agent能力的测试), 也能达到82%. 这个模型大小 4bit 量化版本 16G 显存就能运行了, 另外, 我突发奇想, 这个模型能不能作为 gemma4 dense 模型的草稿模型用来投机解码? 感兴趣的同学可以试试! #diffusiongemma #gemma #gemma4 #google
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karminski-牙医

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昨天发了一个视频，看到评论里有人问：你都在用 Claude Code 了，为什么还要用国内的 Coding Plan？ 对我来说，这不是一个二选一的问题，而是一个补充题。 大家都知道御三家的硬实力更强，这点没什么好争议的。但很多日常场景里，国产模型其实已经能在速度、质量、成本之间取得一个不错的平衡。 比如文本处理、资料整理、基础 coding、简单 agent 任务，这类占日常 80% 的工作，很多时候并不一定非要上最贵的模型。对大多数中国用户来说，国产模型更顺手，速度也够，价格还低不少。 还有一个经常被忽略的点，其实是处理速度。 我自己实测下来，国内这些模型在一些简单任务上，接口响应和首字速度都很快。像翻译、语音输入后的文本修正、基础润色、简单改写这类高频小任务，用起来其实很舒服。你并不需要每一次都把最贵、最强的模型拉出来跑一遍。 另外我觉得，现在国内头部几家 AI 厂商，已经不是“能不能做”的问题了。无论是阿里还是字节，一方面有足够的算力和基础设施，另一方面本身也有持续做模型研发和产品迭代的能力。所以在很多高频、日常、成本敏感的场景里，把国产模型纳入自己的工具链，本来就是很自然的事。 所以我现在的看法一直都不是“国产替代”或者“二选一”，而是按场景分工：复杂、高价值任务交给最强模型；大量日常、重复、成本敏感的任务，用国产模型做补充，我觉得这反而是更现实、也更科学的用法。
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luolei

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Flux3真的很强！ 终于看到有模型可以有机会挑战Seedance2.0了 FLUX 3 = 更强的多模态生成模型，核心是把图像、视频、音频放进同一个世界模型里 主打图像、视频、音频和动作预测的统一架构。 它的早期能力重点放在视频生成上，支持最长 20 秒、带原生音频的生成，并且还在推进图像生成与编辑能力 开源模型，假以时日优化优化，可以无限接近和挑战Seedance2.0这种商业模型了
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huangserva

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测试了一下 Google Genie3 ，挺震撼的... 提示词是一只有白色翅膀的边牧飞在上海的天空。 可以看到场景的生成有不少瑕疵，黄浦江上的桥也渲染的不对，靠近了之后甚至变成了水坝... 盲猜这是一个能够每秒生成至少24张连续图片的大模型，未来如果算力再指数提升，游戏行业也没得玩了...
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Crypto_Painter

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Qwen3-Coder 实测来啦! 挑战 Gemini-2.5-Pro! 这次为大家带来我4月就准备好的难度更高的测试——大象牙膏模拟! 这个测试要求大模型绘制一个内部有粉色溶液的三角烧瓶，然后开始化学反应，溶液变成泡沫从瓶口喷发而出最后落下来。 这道题的相当难，基础的 three.js 使用就不说了, 首先如何建模一个好看的三角烧瓶就能难倒一大堆大模型, 以至于这道题的 prompt 写出来后, 当时只有 gemini-2.5-pro 可以完成. 这道题的难点如下: 三角烧瓶的绘制 三角烧瓶内粉色溶液随着化学反应溶液液面逐渐减少 如何模拟泡沫从瓶口喷出 泡沫受重力影响掉落在桌面上 泡沫逐渐变扁并消失 泡沫破的光照与阴影 直接看 Qwen3-Coder 的测试结果, 这次我们先用几天前刚发布的 Qwen3-235B-A22B-2507 更新版作为对比. 可以看到 Qwen3-Coder 几乎是摧枯拉朽般的能力提升, 大家都会问画面左边的是什么东西, 实际上这个还是修了一遍bug的结果, 模型默认引用 three.js 库有问题, 连运行都没办法运行, 所以大家看到的是我修了引用bug后的结果. 而右侧的 Qwen3-Coder 不但三角烧瓶绘制得很不错, 并且泡沫喷出, 逐渐变扁并消失做得也非常好, 美中不足是烧瓶中的液面模拟不对, 还是个锥台, 其实应该模拟液面逐渐下降的效果. 另外泡沫喷发也没有模拟在瓶内的运动, 包括收到瓶内壁挤压的拉瓦尔喷管效果. 对比 Gemini-2.5-Pro, 做的比较好的点是三角烧瓶建模精美, 以及泡沫在瓶壁上的效果很棒, 但液面下降也没有模拟好. 另外这次我还放出了其它几次 Qwen3-Coder 生成的效果. 可以看到三角烧瓶的建模都说得过去. 问题均出现在液面的模拟上. 当然也有生成得差的 case, 这三个的效果大概是抽卡15次左右的结果. 总结时间, 我的评价是: Qwen3-Coder 这次更新彻底让开源MoE大模型进入了三国时代. 目前 Qwen3-Coder 足以在一些场景挑战头部的闭源大模型. 我之前的拆烟囱测试发布后受到了大家的欢迎, 这次收藏了3个月的压箱底 prompt 大家感兴趣也可以试试与其他模型对比一下看看效果. 一定可以对大模型能力有一个特别直观的体验. #qwen3 #qwen3coder #大象牙膏测试
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karminski-牙医

63,222 Aufrufe • vor 1 Jahr