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就在刚刚,我成功让插件可以连接上Codex cli,这意味着只要你用ChatGPT,就可以直接在插件中消耗GPT套餐额度进行反推和生图,GPT5.6模型和Image2都可以丝滑使用。 另外我特调了一个GPT专用的人像反推方案,可以兼容各种风格,把反推质量提升到了一个新高度!经过测试,不需要任何手动修改提示词,生图相似度就能达到90分。 这次还新增了包括火山引擎等多家服务商的适配,优化了产品使用的稳定性。 接下来陆续上架的反推方案有: - GPT通用方案(针对GPT特调的全能反推方案) - Z Image Turbo人像方案(每日200次免费用,把生图的价格打下来) - Z Image Turbo通用方案 - Nano Banana人像/通用方案

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终于来了! Midjourney角色一致性功能发布. 下面视频是网站的使用方法和介绍: 这个功能和之前的风格参照很相似,不同之处在于它不是匹配一个特定风格,而是让角色与给定的角色参照图像相符合。 如何使用: 在你输入的指令后面加上 --cref URL,URL是你选择的角色图像的链接。 你还可以用 --cw 来调整参照的“强度”,范围从100到0。 默认的强度是100 (--cw 100),这时会参考人物的脸部、发型和衣着。 如果设置为强度0 (--cw 0),那么系统只会关注脸部(这对于更换服饰或发型很有帮助)。 适用范围: 这个功能最适合用于Midjourney创作的角色图像。不太适合用于真人照片(可能会产生一些扭曲,就像普通图像提示那样)。 Cref的工作方式类似于普通图像提示,但它更专注于角色的特征。 但请注意,这项技术的精确度是有限的,它无法复制极其细微的特征,比如特定的酒窝、雀斑或T恤上的标志。 Cref同样适用于Niji和普通MJ模型,并且可以与--sref一起使用。 高级功能: 你可以使用多个URL,通过 --cref URL1 URL2 的方式来结合多个图像中的角色信息(这和使用多重图像或风格提示类似)。 在web alpha版本中如何操作: 只需将图片拖动或粘贴到想象工具栏,你会看到三个图标。选择这些图标之一,可以设置图片用作图像提示、风格参照或角色参照。如果你想让一张图像同时用于多个类别,只需按住Shift键再选择。 请记住,由于MJ V6目前还处于alpha测试阶段,这个和其他功能可能会有所变化。但不久后,我们会推出官方的V6 beta版。

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预告一下,给社区做了一个图像解构插件:Viko。 一键爆破任何图片,让你功力大增!(哈哈哈哈夸张了) 当你在网上冲浪,刷 X、小红书、Pinterest、VSC 论坛,或者任何网页时,看到一张有感觉的图,不用再只是截图收藏。 Viko 可以帮你把这张图: - 画面解构:拆出风格、构图、光线、色彩、成像质感等关键元素 - 反推提示词:输出适合 GPT 图像模型使用的自然语言提示词,即关键词词组,绝对不用JSON - 提示词变体:在保留原图核心气质的基础上,生成新的创作方向 - 直接生成图片:一键从参考图到新图 - 保存到 Eagle:图片和提示词一键保存到本地素材库,方便后续管理和复用 为什么要做这个插件? 其实我个人一直不太喜欢传统意义上的反推。尤其 GPT-Image2 出来以后,那种把图片拆成一大段 JSON,然后追求 1:1 复刻的玩法,对我来说实在太无聊了。 复刻出一张差不多的图,然后呢? 我真正想要的是: 当我们看到一张好图时,能快速抓住它最核心的画面结构,知道它为什么好看,风格在哪里,构图在哪里,光线和质感在哪里。 然后基于这些信息继续发散,做出同一视觉体系下的新图、新玩法、新方向。 这也是 Viko 现在最核心的三个能力: 解构,反推,变体。 目前 Viko 还在内部测试中,等后面上架 Chrome 插件商店,再同步给大家。

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试了一下 OpenAI 新出的 Codex App,有些亮点 跟 Skills 的适配还是有点问题,模型的主要问题就是慢 OpenAI 给 Pro 和 Plus 用户的 Codex 额度在未来两个月内全部翻倍了 👇看一下详细的能力介绍: Skills 可视化管理 有一个专门的 Skills 列表界面,预置了一些官方 skills,也可以扫描你已经安装的 skills。注意这里只能扫描 NPX 安装的,本地创建的(比如在 Claude Code 里创建的)扫不出来。 还支持 Skills Creator 创建的 skills,可以直接在 APP 里用它去创建新 skills。 ------ 定时任务功能,这个挺实用的。 可以让 AI 定期执行某些任务,比如每周给你一个解决问题的报告,定期去解决某个项目的 PR 问题,或者定期 review 代码。 对于需要持续维护的项目来说,这个功能还是挺有价值的。 ------ Codex APP 现在支持计划模式了。 因为它跟 Codex CLI 共享后端,所以现在 Codex CLI 也同步支持计划模式了。这意味着 AI 会先规划任务步骤,让你确认后再执行。 ------ 用量显示的样式做得挺好的。 进度条、余量、使用情况都很清楚,一眼就能看到你还有多少额度。 还有 code review 的快捷方式,可以快速调用你的 skills。MCP 的添加也支持。 ====== 实测:用 video-wrapper skill 跑了一遍 我测试主要是让它跑了一个我最近做的 skill,可以一键给视频添加视频包装,比如卡片、花字、人物条、章节标题这些。 这个 skill 挺复杂的,所以很适合用来测试。 ------ 第一次运行的问题 可以工作,但第一次它选了 PIL 这个方案,比较差。 核心问题是什么?它跟你没有交互。 我的 skill 里边写清楚了:要先问用户要哪套方案,再给出包装方案让用户确认,用户确认了再开始包装。 但在 Codex 这里,明显没有交互。它就直接跑,把所有决定都自己做了,跑完就完了。出错了也不管,直接用降级方案。 ------ 修复后的效果 我让它修复以后,它倒是能修复。重新跑了一遍,效果也不错。 最终生成的视频包装效果还行: ▸ 左下角有人物卡片 ▸ 有花字 ▸ 有各种卡片和章节标题 ▸ 结论卡片也加上了 因为我们用前端代码约束了样式,所以它在样式上不会出什么错误。 ------ 体验总结 整个过程很不可控: ▸ 速度很慢 - Codex 本身速度就慢 ▸ 交互明显不够 - 你根本不知道进到哪个阶段了,也不知道它的方案是什么 ▸ 只管执行 - AI 一直在执行,不会停下来问你 可能是它不太适应 skills 规范,只是简单做了一下适配,没有 Claude Code 跟 skills 的适配那么好。

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ChatGPT 桌面端(原来的 Codex App)今天加入了语音控制,macOS 和 Windows 用户可以直接用嘴指挥 AI 干活了。 具体来说,你可以一边跟 ChatGPT 说话,一边让它操控电脑、启动 Codex 写代码、调度 ChatGPT Work 执行任务,全程不用打字。开着一个语音对话,同时管理多个后台 Agent(智能体),有点像一个人坐在那里口述指令,几个助手分头干活。 这个功能基于 GPT-Live,OpenAI 在 7 月 8 日刚上线的新一代语音模型。GPT-Live 最大的变化是全双工架构,也就是它能同时听你说话和给你回话,不用像以前那样等你说完、停顿、它再开口。遇到复杂问题,它会把推理任务丢给后台的 GPT-5.5 处理,自己继续跟你聊,不会卡住。 macOS 用户多了一个叫 Appshots 的功能:语音对话时,ChatGPT 可以直接看到你当前最前面的窗口,了解你在做什么,回答就更贴合上下文。比如你正在看一段代码,直接说“这个函数有什么问题”,它能看到屏幕内容来回答。Windows 用户暂时没有这个能力。 此外,iPhone 用户可以通过远程配对的方式,用 iOS 上的 ChatGPT 语音来操控桌面端的 Codex。等于你拿着手机在沙发上就能指挥电脑写代码。Android 支持还在路上。 今天全球同步推出,面向 Plus、Pro、Business、Edu 和 Enterprise 用户。免费用户暂不可用。

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