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我做了个APP图标站，手动筛选了几万个图标，有兴趣来玩玩测试一下，刚上线热乎的

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viggo

43,953 subscribers

19,776 次观看 • 17 天前 •via X (Twitter)

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Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

22 条评论

Key 的头像
Key16 天前

做什么用?看了网站 是已经上线的图标,一时间没理解如何使用这个网站

迪玛希Dimash 的头像
迪玛希Dimash12 天前

Great !

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KWPD16 天前

牛逼

薄暮之 的头像
薄暮之16 天前

没有我的App图标，差评。🐶

返85 Gate 的头像
返85 Gate17 天前

这审美筛选成本太高了膜拜大佬

viggo 的头像
viggo17 天前

已经筛掉了几万个图标了，选出来了8000个能看的，眼睛都看花了🤦‍♂️有好心人帮我筛图标的话可以找我

wharton 的头像
wharton17 天前

都是方形啊，类似chatgpt图标那种的是稀缺资源

Haichao Zhang 的头像
Haichao Zhang16 天前

AI 时代，最值钱的其实是高质量的参考素材。很多独立开发者用 AI 做 App Icon 效果不好，核心是缺少精准的 Style Reference。 非常感谢 viggo 的分享！

magic 的头像
magic17 天前

设计师应该很喜欢

digows 的头像
digows16 天前

Sign in to see icons? Piss off 😂

Zorin 的头像
Zorin16 天前

这些都是已有应用的图标吗？还是新设计的？

West 的头像
West17 天前

cool👍

赛博牛哥 · CyberNiu 的头像
赛博牛哥 · CyberNiu17 天前

非常棒

Just 的头像
Just17 天前

收藏了😍

West 的头像
West17 天前

还可以增加类似3D版/手稿版等等

Legs 的头像
Legs17 天前

我还说那咋最近没看见你

ruofeng 的头像
ruofeng17 天前

网站设计得很漂亮，喜欢。

Gexi Sun 的头像
Gexi Sun17 天前

上jev

巴巴哥 的头像
巴巴哥16 天前

感谢分享，超赞的

小芳侠 的头像
小芳侠17 天前

挖，这是菩萨啊

Spike 的头像
Spike16 天前

这是真牛逼了….

jallotang 的头像
jallotang17 天前

不错，还得再挑一下

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今天没有晚安提示词，周六依旧对这周发的内容做一个汇总，我专门做了一个新的页面来上传图片，所有我做的图片都可以在这里下载，随便使用，要是能标注个来源就更好了。 下载地址：
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告诉各位一个几乎涵盖了 ICT 所有关键功能的指标工具。 它是将在 Inner Circle Trader 强调的概念，组合成了一个自动识别和标注 ICT 区域的指标工具。 有了它就相当于掌握了 ICT 交易方法的说明书。 打开Tradingview的指标搜索栏，输入 ICT Concepts，就可以添加到图表。 试试吧，很好用。
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用GPT-6 Astra的computer use去调用PS画一张现有的图完全属于浪费tokens，不能测试出其性能的 因为对LLM来说，复制一张图片的像素并进行重画，属于预先做一个程序就能搞定的事情 在行情图表上能有效的找到高低点画出趋势线、Fibonacci线、标注波浪理论倒确实有点厉害 我顺手让GPT-6弄了个单页 等会传到我的blog去
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LE

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这是一个超级精准的指标，有的品种两年内连续交易胜率能达到76%以上，有的品种能到67%，想试试的可以添加到自己的图表中😍🤑 我还把它做成了策略脚本，并且还在几十个品种中进行了两年的深度回测，筛选出了三个最适合这套策略的品种～ 对了，#OKX 刚上了k线交易助手功能，将交易的全过程嵌入到了k线图表中直接操作，也就是说在k线图表就可以直接开单并管理仓位，不用再在k线图和下单界面来回切换，不论什么行情走势，都能快速的调整订单/ 这绝对是目前为止最最最最好用的交易功能，交易体验比德芙还丝滑，各位可以试试，视频最后也有功能演示，一定坚持到最后！
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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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