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用 GPT Image 2 + Seedance 2.0，还原了故宫太和殿的建造全过程🤩 方法很简单，先用 Image 2 生成建筑完整模型、组件拆解图和建造流程图，再喂给 Seedance 2.0 生成动画以前三维建模团队的活，现在两个 AI 工具就能基本跑通（具体方法见评论区）

Sac

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教育科学技术

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

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我来说一个GTP 6 Astra结合Blender的正确用法。目前让GPT 6直接建3D模型还是太勉强了，尤其设计人物造型的时候。明明生成3D模型有更好的方法，就是用图片生成3D的AI模型来直接生成（请来个模型商赞助我，后续出个详细教程），生成的是一个整体模型，但是细节和品质都很高。生成一个glb模型后，再让GPT把这个模型拆分成组件，加上骨骼，然后就能做动画了。请看效果视频。

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Gorden Sun

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GPT Image 2+Seedance 2.0的王炸组合就是强。 gpt 生成UI，seedance生成可互动的UI展示效果。这以后页面还没开发就可以先看到最终效果，真的很顶。 Seedance 2.0提示词见评论区。

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李岳

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GPT-6 Astra + Blender，直接让月薪30K的3D建模师失业太炸裂了！过去普通人想3D建模想都不要想，流程复杂到头秃：要建模、贴材质、调灯光，再处理网页展示。我就只给 Astra 一张照片，他就直接做出了这个视频展示的3D模型效果：故宫照片 → AI 理解建筑层次 → 生成 3D 场景 → 网页自动旋转展示 1️⃣ 不再只有一个视角：镜头转过去，宫殿的纵深一下子出来了 2️⃣ 打开网页就能看：不用安装建模软件 3️⃣ 细节还能继续改：屋顶、墙体、布局，都能接着调整最让我停下来看了好几遍的，是镜头绕过宫门那一刻：一张平面照片，突然变成了有空间感的故宫想自己尝试的，图片和提示词在评论区自取

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govin.eth | G哥

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让古画动起来，且稳定控制运镜（走位其实也可以，后面分享）具体操作： 1.画线找到一张喜欢的古画，根据你想要的相机运动轨迹和运镜大致画个草图，如评论区图2 2.建模将画好线的古画发给 codex，让它基于这种图片完成建模和预演视频的生成视频3 3.古画转写实风格接着让GPT 转为写实风格，可以拿一些参考图让它模仿风格（如图1） 4.渲染写实的图+建模视频输入 AI视频（渲染）提示词，选择 2.5 样片模式完成视频生成提示词 🔽 🔽 🔽

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探路AI

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Qwen3.8发布了，据官方说仅次于 Fable 5？简单做个对比测试，给了一张古建筑的各个角度的图，一句提示词用threejs生成3D模型。左边是Qwen3.8-Max-Preview，右边是Fable 5的效果。两个模型均使用Chat模式生成。 Qwen3.8对图像的理解能力还是欠缺了一些，Fable 5明显还原的效果更加好。当然前端能力不能代表全部，但也是最直观能体现出来的能力。参考图像和提示词⬇️

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WY

56,883 次观看 • 2 个月前

最近一段时间都在关注模型、建模、仿真、优化这些都是有趣课题，值得去了解学习在这里我简单介绍两款开源项目： Webots 和 Modelica & OpenModelica 视频1是Webots的自动驾驶仿真视频2是OpenModelica 6气缸的 v6 引擎仿真模型，模拟仿真，物理引擎，机器人，自动驾驶，都是非常重要的课题和基础 Webots 是一款用于模拟机器人的开源多平台桌面应用程序之前也提及：汽车自动驾驶其实就是一个大号机器人，软件定义汽车已是趋势 Webots 提供了一个完整的开发环境来建模、编程和模拟机器人它为专业用途而设计，广泛应用于工业、教育和研究 Webots 基于 C++/Qt 构建，支持 ROS Webots 依靠 ODE（Open Dynamics Engine,开放动力学引擎）进行物理模拟因此，一些 Webots 参数、结构或概念引用了 ODE ODE 有着广泛的应用，值得更多关注 Webots + ODE + ROS 一个完整的机器人自动驾驶模拟仿真工具链一个思考：我们的世界是个建模仿真还是一个真实存在 -------------- 建模很重要 Model knowledge is stored in books and human minds which computers cannot access 数值分析、科学计算软件包基本都会搭载建模仿真工具，比如 MATLAB 有 Simulink Scilab 有 Xcos 当然，也有很多专注建模和仿真的开源工具，上面介绍的 Webots，接着再给大家介绍下 Modelica & OpenModelica Modelica 是开源建模语言 OpenModelica 是一个基于 Modelica 的开源建模和仿真环境 (基于 C/C++/Qt 构建)，包含编译器和运行时，旨在供工业和学术用途基于建模语言和仿真环境去学习研究和实践数学建模、物理模拟和科学工程都是非常好的方式类似将 MATLAB/Octave/Scilab 用于数值分析和科学计算是同样道理 Modelica 基本理念：设计一种建模语言，满足多领域物理系统建模与仿真工程应用，可用于几乎所有工程领域的建模，从而摆脱针对特定专业领域工具的限制换言之，Modelica 即是建模语言，同时也是模型交换与重用的标准众多面向对象建模语言开发商共同一起，基于他们的经验，研究建立多领域物理系统的建模规范 Modelica 可以解决用连续微分代数方程组（DAEs）表示的许多问题 Modelica 使用 DAEs，而避免使用常微分方程 (ODEs) 描述物理世界，从而在建立方程方面减轻了建模人员的负担 Modelica 支持连续变量和离散变量两种方式在同一组件模型或系统模型中使用 Modelica 模型标准库，Modelica Standard Library, MSL 开发 MSL 的目的是让使用 Modelica 语言的用户，不用开发底层基本的组件模型，就可以开展物理系统的建模和仿真工作用户需要掌握 Modelica 语言的基础，并学会怎样有效地使用 MSL 目前版本的 MSL 包含 1417 component models and blocks, 512 example models, and 1219 functions Modelica 是开源建模语言，采用类似 C++ 的发展模式，希望能最终纳入 ISO, ANSI, IEEE 标准体系如果不出意外，Modelica 极有可能会像 C++ 一样成为一种流行的物理系统建模语言，我们拭目以待吧有关 Modelica & OpenModelica 的介绍和快速了解，可下载官方提供的 200 多页幻灯片资料从 1997 年 1.0 版到现在正在开发的 3.7 版，Modelica 建模语言之路也已走了快 30年 ---------------------- ps: 国内外的很多差距其实就体现在这些方面，国外很多研究和应用可以一直持续几十年不间断。（展开，包括很多知名摇滚重金属乐队，动不动就是30,40年历史，国内乐队大多昙花一现，有些东西确实没办法）我们更多是热点来了一哄而上，热度退却，再一哄而散。没有10年，几十年甚至上百年的积累沉淀，怎么比和竞争呢所以不要盲目的瞎高潮，克制住站在巨人肩上取得一点进展的狂喜中迷失自我

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灰狐

13,010 次观看 • 1 年前

兄弟们，最近我扒了全网比较好用的电商提示词，做了一套「全平台通用电商视觉引擎工作流」。目前已经在 SkildArt 跑通：上传一张产品图，就能生成 12 张电商套图。重点不是让 AI 随便出一张好看的商品图，而是把电商视觉拆成可复用流程：主视觉/产品中心图/卖点图/场景图/细节图/规格图/横版首屏图每张图都有明确用途。产品不能变形，Logo 不能乱跑，卖点不能瞎编，整组图风格要统一。我实测下来，SkildArt 这类电商视觉工作台确实更适合做成套内容：无限画布适合搭复杂生图流程； Agent 对话适合单张图灵活设计；局部修改很方便；视频模型也能和画布结合使用。我还复刻了最近很火的「低能量穿搭换装」视频。先在画布生成两组穿搭场景：一组普通职业 Look，一组明亮夏日多巴胺配色。再切到视频模型，输入简单的转场和运镜描述，就能生成换装视频原素材。后面简单剪辑加 BGM 就能发。以前这类内容要实拍两套造型，还要对镜头和节奏，现在工作流能直接把门槛拉低很多。我觉得 AI 电商图真正的价值，不是单张图好看，而是稳定生成一整套能卖货的视觉资产。完整工作流和低能量穿搭复刻提示词，可以去 SkildArt 广场搜关键词：电商系统通用、夏日多巴胺换装全部开源到里面了

知识猫AI实验室

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几年前元宇宙火爆，在字节做过3D虚拟人。那时做一个东西，要协调建模师、绑骨师、贴图师……实在崩溃。刚试了下 Rodin Gen-2.5，一张图就能生成 3D 资产，太方便了！一键下载 obj、fbx、glb等源文件和贴图资源，可以导入到3D软件继续编辑。据说 Rodin Gen-2.5 是全球首款实现千万级面数的 3D 生成模型，用了原生 3D 贴图算法，材质纹理超精细，有点遥遥领先。对游戏、动画、影视等产业来说，这种AI模型产品，是真 · 生产力工具。

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向阳乔木

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复杂动作的复刻只用提示词是很难完整还原的，所以需要到白模做参考复刻。白模是一套没有任何材质贴图的三维灰模。人物是胶囊体和方块，场景是简单几何体，不打光，不上色，不贴图。画面上剩下的只有三样。人物在空间里的位置，人物的运动轨迹，机位的运动轨迹。白模生成需要提供一段原素材，这个视频我给的是迈克尔杰克逊的舞蹈。你使用LibTV也好，Codex也好，都能生成白模。内容太长，完整流程看评论：

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产品经理老王霸

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Adam也叫吉米

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Veo 3.1 现在在Gemini中支持模板化生成视频你可以套用预设模板，再配上自己的图片或文字描述来快速生成视频内容，降低了视频创作的门槛。打开Gemini 应用，在工具菜单里选择”创建视频” 然后从模板库里挑一个模板，再上传一张参考图片和/或写一段描述，就可以生成自己的视频了。

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小互

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GPT 6+Blender+Seedance 2.5 的组合太好用了 GPT 6 的聪明才智控制Blender 完成建模+Seedance 2.5强大的白模渲染现在做之前可以用白模视频做一波预览，确定了再往下渲染，AI视频抽卡成功率直线上升唯一的问题是 Codex的 20美金额度有点不够用😆 短期内，AI视频创作还是以 “提示词图生视频”+ “白模渲染” 相互配合为主提示词 🔽 🔽 🔽

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【用彩绘风格图实现Seedance2.0真人审核】豆包Seedance2.0花了一小时给我生成的效果，后期配上一个法式浪漫的调调，基本就有高级品宣广告那感觉了😁 试验了一下通过彩绘风格图，可以通过Seedance2.0的人脸审核。具体方法是，先把人物图片发给模型转成彩绘风格图，再把手绘风格图作为参考图，因此里面注明实拍风格，就可以还原人物原貌了。提示词我稍后放到评论区👇

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Google推出了一种在 StableDiffusion 图像生成中保证内容特征一致性的方式。这个其实是现在图像生成中一个非常重要的问题，故事可视化、游戏开发资产设计、广告等都需要在生成的时候具备角色或者内容的一致性。从演示来看效果非常好人物角色和其他内容的特征都保持的非常好，他们有一个示例是一个男人的一生十几张不同年龄段的图片都很像能看出来是一个人。而且这个项目还可以跟 SD 已有的控制方式结合，比如局部重绘和 Controlnet 等。下面是具体的介绍：实现方法：身份聚类：这一步骤涉及首先生成一系列图像，然后将这些图像嵌入到一个语义空间中。接着，使用聚类算法将这些图像分组，每个组代表一种可能的角色身份。这个过程旨在识别出一组视觉上一致的图像，从而确定角色的主要视觉特征。身份提取：在确定了一组具有高内聚性的图像之后，接下来的步骤是通过在这些图像上训练模型来提炼出一个更一致的角色身份。这意味着模型将学习到特定角色的关键视觉特征，以便在未来的生成中更准确地重现这些特征。收敛性：方法的最后一个步骤是迭代过程，该过程在达到一定的收敛标准时停止。在每次迭代中，模型基于最新的训练数据生成新的图像，并重新进行聚类和身份提取。这个过程重复进行，直到模型能够可靠地生成具有一致视觉身份的角色为止。效果验证：定性和定量比较：在这一部分，作者将他们的方法与其他个性化文本到图像生成技术进行比较。这包括通过视觉和数值指标来评估生成图像的一致性和质量。用户研究：作者还进行了一项用户研究，以评估他们的方法在实际使用中的效果。这包括让用户评价生成图像的一致性和吸引力。消融研究：这部分是对方法中不同组件的效果进行评估。通过修改或移除方法的某些部分，作者能够理解每个组成部分对最终结果的贡献。论文链接：

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招聘：「AI 助理」寻一位/多位对 AI 充满热忱、具备实战能力的技术型助理。薪资待遇：20k+人民币/月主要任务： 1、信息降噪：追踪全球 AI 动态，从海量的新模型、新协议信息中，帮我筛选出真正具备商业价值的信息。 2、成本精算：评估各类方案的性价比，通过各种方法，实现成本最优解。 3、架构重塑：深入我的各项业务场景，帮我实现业务产线“全自动化流”的跨越。我希望你具备： 1、技术背景：能懂能写、能够熟练使用 Python/Node.js……等编程语言。 2、重度用户：你应该是各类 AI 产品的重度用户，有自己的“工具箱”，并且有过至少 2 个以上亲手搭建的自动化案例。 3、逻辑表达：你能拆解复杂的业务问题，并能将深奥的技术逻辑，用通俗易懂的方式讲解给我听。 4、极度好奇：对新工具、新方法有近乎本能的探索欲。有意请发送邮件至：muzakiromli78@gmail.com 建议随信附上： 1. 一个你的AI 自动化实操案例说明。 2. 一份你目前正在使用的 AI 工具清单。

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冰蛙

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央企巨头中国建筑集团在全国大规模欠薪事件仍在持续。 6月25日，陕西，中建三局欠薪，工人聚集讨薪时和警察吵了起来。工人和警察争论道：现在农民工挣两个钱特别不容易，我实在没办法。而警察一直在用方言重复一句话。

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这个爆火的开源项目，可以根据真实世界位置，一键生成我的世界地图，目前在 GitHub 已斩获 16.1k star 不管是城市街区、乡村还是自然景观，都可以生成。底层数据来自 OpenStreetMap，城市街区、乡村、地形植被，该有的都有，而且准确度很高。用法很简单：在地图上搜索你想要的地方，框选目标区域，调整世界比例、出生点、要不要生成建筑内部，就能一键生成你的 Minecraft 地图。底层用 Rust 写的，建筑轮廓、真实世界的纹理以及植被分布都做得非常细。支持 Windows / macOS / Linux，也可以直接在线体验，不用装软件。

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