對於獨立音樂人或中小創作團隊來説，製作一支專業MV始終是道難題：需要導演、攝影、剪輯等多個崗位協同，耗時數月不説，成本動輒上萬美元。而現有的AI視頻生成工具，要麼只能生成幾秒的短片段，要麼畫面與音樂節拍、歌詞完全脱節，甚至出現人物"變臉"的尷尬情況。 就在2025年底，這一困境被一款開源系統徹底打破——由M-A-P研究組織聯合北京郵電大學、南京大學、倫敦瑪麗女王大學等機構研
Qwen-Image-Edit-2511作為一款性能出色的圖像編輯模型，在ComfyUI中部署時卻受限於顯存資源。本文針對4090顯卡（24G顯存）場景，分享量化模型的部署流程、關鍵避坑點，以及不同採樣步數下的效果對比，幫助大家快速落地實踐。 一、前置準備：ComfyUI安裝 ComfyUI基礎安裝流程此處不贅述，推薦參考官方中文指南，步驟清晰且適配Linux環境：C
2025年12月24日，阿里Qwen團隊正式推出圖像編輯模型重大更新版本——Qwen-Image-Edit-2511，作為9月發佈的2509版本的迭代升級之作，新版本聚焦“更強穩定性”與“更可控編輯體驗”兩大核心目標，通過人物一致性強化、LoRA子模型內置、幾何構造能力提升等關鍵優化，進一步鞏固了Qwen系列在圖像編輯領域的技術優勢。 一、版本定位：承接2509優勢，攻克核
本人實測發現，本地配備的 16GB 顯存顯卡無法運行 LongCat-Image（龍貓圖片編輯）項目，即便開啓 CPU offloading（CPU 卸載）功能緩解顯存壓力，依然因顯存不足導致運行失敗。 為此，我在網上尋找共享算力資源，最終選擇租用 4090 顯卡進行測試，所使用的算力平台為【共績算力】（官網：https://www.gongjiyun.com/）。
在AI技術日新月異的2025年，英偉達與香港大學聯合發佈了一項令人矚目的技術突破——Orchestrator-8B，近期在HuggingFace上保持着相當高的熱度。 這個只有80億參數的小型模型，通過巧妙的強化學習訓練和工具調度策略，在人類最後的考試(HLE)基準測試中以37.1%的準確率超越了GPT-5的35.1%。Orchestrator-8B的誕生
2025年，開源圖生圖模型領域迎來爆發式增長，三大代表模型——Kandinsky 5.0、Qwen-Image和Z-Image——以截然不同的技術路線和參數規模，共同重塑了AI圖像生成的生態格局。這些開源模型不僅降低了創作門檻，更通過多語言支持、中文排版優化和輕量化設計等創新，填補了國內AI圖像生成領域的空白。與2024年相比，2025年的開源圖生圖模型在推理速度、分辨率支持和中
打開手機的人像模式拍攝照片，背景被自然虛化；醫院裏，CT影像中的腫瘤區域被精準標記；自動駕駛汽車實時識別道路、行人與障礙物——這些場景背後，都離不開計算機視覺領域的核心技術：圖像分割。作為連接"圖像感知"與"語義理解"的關鍵橋樑，圖像分割實現了從"看到像素"到"看懂內容"的跨越，其技術演進更是人工智能發展的生動縮影。本文將帶你全面梳理圖像分割技術的發展脈絡，解析核心算法原理，並探
12 月 1 日，國產大模型廠商 DeepSeek 正式發佈雙模型版本 ——DeepSeek-V3.2（標準版） 與 DeepSeek-V3.2-Speciale（專業版），分別瞄準通用場景落地與頂尖技術研究需求，引發行業廣泛關注。 作為面向大眾用户的主力版本，DeepSeek-V3.2 核心優勢在於推理能力與輸出效率的極致平衡：官方數據顯示，其在公開基準測試（如 MMLU
國內版TRAE SOLO之前就有預約，近期終於等到了，SOLO模式確實讓我大開眼界。它不再只是一個代碼補全工具，而是真正能從需求到上線全程陪跑的"編程夥伴"。 一、激活與界面切換：看似簡單，實則有門道 首先，獲取TRAE SOLO的途徑並不難。國內用户現在可以直接在TRAE國內版中免費使用SOLO模式。 切換SOLO模式的按鈕位於TRAE左上角，點擊後界面會從傳
Dwarkesh Patel 與 Ilya Sutskever 近期進行了深度對話，視頻以及英文原文可以參見https://www.dwarkesh.com/p/ilya-sutskever-2 ，個人及AI輔助整理核心觀點及啓示如下。 一、訪談核心觀點 Ilya Sutskever 作為 AI 領域的頂尖學者、SSI 公司創始人，在訪談中圍繞 AI
一、從“下意識”到“大模型”：我們正在重新定義智能 最近，我常常思考一個問題：如果將當前的大語言模型比作人類的“大腦”，那麼人類那些看似“不經思考”的下意識行為，又該對應什麼呢？ 下意識行為是否就是AI系統中的一套快速響應機制：規則引擎、緩存系統、輕量級模型協同工作，共同構建出“自動化”的表象？ 我猜測人類與AI的智能機制，其實存在驚人的相似性，並且這個相似性可
[ ] ✅ 前提條件 系統已安裝 CUDA，且版本需與 Ollama 兼容。 以 NVIDIA 顯卡為例，驅動版本需 ≥ 452.39（官方要求）。 Ollama 支持 計算能力 ≥ 5.0 的 Nvidia GPU，具體兼容性請參考：CUDA GPU 列表。 其他顯卡支持情況見官方文檔：GPU 支持説明。 如果系統中有多個 NVIDIA GPU，並且希望
