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Ana Sayfaya Dön

测评一下享要的口口舱pro max ❤️评论+转发+关注抽个 看名字也知道是之前pro版本的进阶版,之前相对鸡肋的入体得到了史诗级加强! 吮吸主体没啥变化,依旧是舌舔+吮吸+震动+加热的组合,熟悉的配方。 入体变成了伸缩+震动,强度还是挺高的 详细对比可以看一下测评视频 目前微店已上架,提x有优惠

33,249 görüntüleme • 12 gün önce •via X (Twitter)

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Benzer Videolar

Pixverse 发布 R1 实时视频世界模型 藏师傅也试了一下 前几天测试的 Pixverse R1 终于发布了,这是一个可以实时生成并且可以随时通过提示词介入修改后续内容的世界模型。 极限情况下可以实时生成 1080P 的高清视频,感觉成本再下来一点以后 AI 游戏和交互式的影视内容有戏了啊。 ------ 简单介绍一下使用体验,目前他们在一个单独的平台测试需要邀请码。 你可以选择预制的的三个主题进行体验,三个主题分别是巨龙巢穴、二战主题、海底世界,正式版本会增加到 6 个。 也可以创建自己的主题,选择画面比例、风格输入主题相关提示词就可以了。 生成之后主要的互动就是在他播放的过程中输入提示词来改变当前视频生成的剧情走向。 而且这里生成的视频居然还是带音乐、音效混合旁白的,比以前所谓的实时生成的模型强了不少。 ------ 算法和架构上主要的优化有: 这是个原生的多模态模型支持将文本、图像、视频、音频统一为连续的 Token 流,接受任何模态的输入。 PixVerse-R1 改成了非扩散的自回归架构,用来实现无限连续的生成,还使用了增加注意力机制,确保长时间生成的内容一致性。 为了适配实时视频生成的性能,他们将原来的迭代降噪逻辑进行了多项优化,他们叫瞬时响应引擎 (IRE),主要包括三个优化: Temporal Trajectory Folding:传统模型从噪点到清晰图像需要迭代几十步,他们直接暴力压缩到仅需 1–4 步。 Guidance Rectification:直接将传统的 CFG 逻辑蒸馏到了模型参数内部,节省了时间。 Adaptive Sparse Attention:生成高分辨率的视频的时候让模型学会学会“抓大放小”,自动识别重要区域进行精细计算,大幅降低计算负载。 ------- 目前由于成本问题需要邀请码才能测试,生成的分辨率是 480P,过几天会提高到 720P。

歸藏(guizang.ai)

16,295 görüntüleme • 5 ay önce

用了两天的Fable-5,得到了一个与大部分人截然相反的结论,实测体验如下: 速度:非常慢,尤其是开始分析和规划的时候能感受到像乌龟慢爬 价格:我是Max5订阅用户,虽然输入输出定价为Opus的两倍,但是实际消耗量并没有像流水一样,消耗速度确实变快了,但命中缓存后消耗没有特别高,没有人传人的消耗那么离谱的快 所以铺天盖地说消耗非常快的只有三种可能: 第一种是Pro订阅账号容量本来就小, 第二种是没自己账号纯造谣, 第三种是本来对Opus的消耗没有感知,看到别人说fable消耗快自己也一用发现消耗快于是觉得是真的消耗快了。本身Opus的消耗就非常快嘛,现在只不过是变为了原来的大概1.5x 对于我来说,我通常只用Opus,所以这个1.x倍Opus的消耗量能够接受。实际使用中建议把缓存重建修改为1小时。 能力:能力强体现在思维边界更广,架构能力更强。 对于前端能力测试确实是有很大提高,尤其是创意能力。真正落地到工程项目中,我的体感是能够真正发现GPT-5.5的问题了,不会再像之前基本一直认为GPT的分析是对的。 实际能力类似于Claude Opus4.6++与GPT-5.5++的结合版,目前没有到非常惊艳的程度 结合价格和6月22之后就没了,我也没有升级Max20的打算,Max5+GPT-5.5乃至即将出现的5.6我觉得完全够用。也建议大家理性消费。如果想走按量体验可以看下评论区。 最后给大家看一下昨晚用Fable简单构建的前端的效果,关于为什么我吐槽过还要做前端,是因为我也需要在抖音小红书炸裂搞流量,人作为视觉动物,前端是最开始抓住注意力的开头的。 视频如下,网站部署在verel地址放在评论区了,大家可以自行查看

雪踏乌云

22,498 görüntüleme • 3 gün önce