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Prompt ✏️: Ink splashing, negative space, mist, ancient women, ancient white attire, gentle and elegant, palace, Han Dynasty architecture, large-scale scenes, photographic works, realism, cool tones, cold and desolate, heavy mist, neo-Chinese style, charming, hairpins, long hair, earrings, translucent gauze, tasteful, rosy skin

Model 🖼: flux pro

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Prompt ✏️: Artsy painting of Catwoman at night with her cats. Futuristic city in the background. Beautiful lighting. Artistic quality.

Model 🖼: flux pro

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🎯 名称 : Gamma - AI驱动的智能设计与报告生成平台
🖼 功能 :

智能内容生成 : 根据输入的内容自动生成视觉化的报告和演示文稿，减少手动设计的时间。
AI图像推荐 : 基于内容自动推荐相关图片，支持通过调整提示词快速生成符合需求的视觉素材。
布局优化 : 提供多种预设模板，自动适配文本、图像和其他元素的排版，确保专业美观的设计效果。
内容优化工具 : 内置简化、缩短或扩展文本的功能，帮助用户优化语言表达，提升内容的清晰度和吸引力。
多格式导出 : 支持PDF、PNG等多种文件格式输出，兼容PowerPoint模板导入，满足不同场景的需求。
✨ 亮点 :

高效的工作流整合 : 可与深度研究工具（如Perplexity或OpenAI）无缝结合，从内容创作到视觉呈现一气呵成。
极简操作体验 : 无需设计经验即可快速上手，适合各类用户，包括企业人士、学生和教育工作者。
灵活的定制选项 : 支持个性化品牌元素添加（如Logo、配色方案），让报告更具专业性和辨识度。
无障碍访问 : 在中国等网络受限地区也能直接使用，无需VPN，极大提升了全球用户的可访问性。
免费试用友好 : 免费版本功能丰富，付费版本提供更多高级特性，同时提供200免费积分供新用户体验。
🚀 资源 :

官方注册链接（含200免费积分）: https://gamma.app/signup?r=d69uendov57u6jl
示例报告：The AI Robot Market

💡 描述 :
Gamma是一款革命性的AI驱动设计平台，旨在帮助用户轻松创建高质量的视觉报告和演示文稿。通过智能化的内容分析和自动化设计功能，Gamma大幅降低了传统报告制作过程中的复杂性，使任何人都能以最少的时间和精力打造出专业的成果。无论是商业提案、学术展示还是市场分析，Gamma都能为用户提供强大的支持，真正实现“所想即所得”。

结合深度研究工具（如Perplexity或OpenAI）进行信息搜集和内容规划后，Gamma能够将这些数据转化为结构化、视觉化的报告，从而显著提升工作效率和沟通效果。对于希望在快节奏环境中保持竞争力的专业人士来说，Gamma无疑是不可或缺的生产力利器。


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Prompt ✏️: hand holding up an unbranded can of "agientry.com" sparkling water against the backdrop of a light blue sky, the bottle of glass surface.minimalist aesthetic.captured from above in a close-up

Model 🖼: flux pro

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🎯 名称 : 谷歌新PaliGemma 2 Mix - 开源多模态视觉语言模型

🖼 功能 :

多任务支持 : 能够处理图像描述、OCR（光学字符识别）、目标检测、分割、文档理解、开放视觉语言提示等多种任务。
灵活性 : 提供三种模型规模（3B、10B 和 28B 参数）和两种分辨率（224px 和 448px），满足不同硬件资源和性能需求。
框架兼容性 : 支持多种主流机器学习框架，包括 Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch、JAX 和 Gemma.cpp，便于开发者快速集成到现有项目中。
直接使用 : 模型经过预训练和微调，可直接用于常见任务，无需额外配置或复杂调整。
✨ 亮点 :

卓越的多任务能力 : 在单一模型中实现多种视觉语言任务，如生成高质量图像描述、提取文本信息、检测和分割图像中的对象等。
高效的计算性能 : 不同规模的模型为用户提供了灵活的选择，无论是轻量级应用还是高性能需求场景都能找到合适的解决方案。
高分辨率支持 : 支持高达 448px 的分辨率，确保在细节丰富的图像处理任务中表现优异。
广泛的适用性 : 可应用于多个领域，包括但不限于内容创作、文档分析、智能助手开发、科学研究等，助力多模态内容处理的技术创新。
🚀 资源 :

博文：Introducing PaliGemma 2 Mix
在线体验：Hugging Face Spaces
模型下载：Hugging Face Model Repository
官方文档：Inference with Keras

💡 描述 :
PaliGemma 2 Mix 是一款由谷歌推出的先进开源多模态视觉语言模型，旨在解决多种视觉语言任务的需求。基于强大的预训练架构，它能够通过简单的提示完成复杂的任务，如生成图像描述、提取文本信息、检测和分割图像中的对象等。

该模型提供三种不同的参数规模（3B、10B 和 28B）以及两种分辨率选项（224px 和 448px），使用户能够根据具体需求选择最佳配置。此外，PaliGemma 2 Mix 与主流机器学习框架高度兼容，包括 Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch、JAX 和 Gemma.cpp，极大地简化了模型的部署和使用过程。

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Prompt ✏️: Chinese style, red maple leaves floating on the water surface, mountains faintly visible in the mist, ancient Chinese pavilions and towers along the riverbank, a woman dressed in traditional Hanfu standing at the bow of a boat gazing at the peaks, red flowers drifting in the scene, styled like fantasy art, digital painting, cinematic, beautiful, high-definition.😷

Model 🖼: flux pro

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Qwen2.5-Max
🎯 名称 : Step-Video-T2V - 开源文本到视频生成模型
🖼 功能 :

免费开源 : 提供开放的代码库和详细的训练脚本，便于研究与开发。
高效性 : 利用高压缩Video-VAE和优化的推理设置，显著降低硬件需求，提升生成效率。
时间一致性 : 通过3D全注意力机制和创新的Direct Preference Optimization (DPO)，确保生成视频流畅自然且视觉一致。
多模态融合 : 结合文本、音频与视觉信息，支持双语输入（中文和英文），实现精准的内容对齐。
✨ 亮点 :

卓越的视频生成质量 : 在复杂场景建模中表现出色，生成的视频在细节和整体效果上均达到行业领先水平。
优化的计算效率 : 支持高达544x992分辨率和204帧的视频生成，同时提供Turbo版本以满足快速推理需求。
多损失优化 : 集成AdaLN-Single、QK-Norm和3D Rotary Positional Embedding等技术，确保高保真度与精确的时间一致性。
广泛适用性 : 可应用于娱乐、广告、教育、社交媒体等多个领域，推动多媒体内容创作的技术革新。
🚀 资源 :

博文：点击打开博文
代码 : GitHub Repository
模型 : HuggingFace Model
在线体验 : 跃问视频 Demo
💡 描述 :
Step-Video-T2V 是一款由StepFun AI开发的先进开源文本到视频生成模型，基于Diffusion Transformer架构构建。它通过引入高压缩Video-VAE、3D全注意力机制和Direct Preference Optimization (DPO)技术，解决了传统模型在时间一致性、生成质量和计算效率上的不足。作为一款高效且易用的工具，Step-Video-T2V不仅降低了高质量视频生成的技术门槛，还为开发者和研究人员提供了探索AI驱动多媒体内容创作的新途径。无论是用于专业内容制作、虚拟助手开发，还是学术研究，Step-Video-T2V都展现了巨大的潜力，成为文本到视频生成领域的重要里程碑。

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🎯 名称: LatentSync - 开源唇形同步模型
🖼 功能:
免费开源: 提供开放的代码库和详细的训练脚本，便于研究与开发。
高效性: 仅需6.5GB GPU内存即可完成推理，降低硬件门槛。
时间一致性: 通过创新的Temporal REPresentation Alignment (TREPA)技术，确保生成视频中的唇形运动流畅自然。
多模态融合: 结合音频与视觉信息，利用Whisper生成音频嵌入并通过U-Net架构实现精准对齐。

✨ 亮点:
卓越的唇形同步: 在复杂音频-视觉关联建模中表现出色，显著提升生成视频的真实感。
优化的计算效率: 相较于传统模型（如wav2lips），LatentSync在资源需求和性能上更具优势。
多损失优化: 集成TREPA、LPIPS和SyncNet损失函数，确保高保真度与精确的时间一致性。
广泛适用性: 支持从娱乐到虚拟助手等多个领域的应用，推动视频合成技术的发展。

🚀 资源:
博客文章：点击打开博文
在线体验: 免费HuggingFace Spaces
GitHub仓库: https://github.com/bytedance/LatentSync

💡 描述:
LatentSync 是一款由字节跳动开发的先进开源唇形同步模型，基于Stable Diffusion框架构建。它通过直接建模音频-视觉相关性并引入TREPA技术，解决了传统扩散模型在时间一致性上的不足。作为一款高效且易用的工具，LatentSync不仅降低了视频合成的技术门槛，还为开发者和研究人员提供了探索AI驱动多媒体内容创作的新途径。无论是用于动画制作、虚拟助手开发，还是学术研究，LatentSync都展现了巨大的潜力，成为合成视频领域的重要里程碑。


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Prompt ✏️: A beautiful girl dancing,dunhuang mural，female,fairy dancing,best shot of，photo realistic,digital painting,ultra-detaile,unreal engine, 8k

Model 🖼: flux pro

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🎯 名称: Veo 2 - 高级AI视频生成模型

🖼 功能:

文本到视频生成: 输入简单文本提示即可生成相应视频内容。
真实物理与运动: 模拟真实的物理交互与人类动作。
可定制风格: 支持不同视觉风格的实验。
✨ 亮点:

整合Dream Screen: 生成完整视频场景，包括角色和动作。
更快的处理时间: 提升视频生成速度，快速迭代。
增强现实感: 提供视觉连贯和沉浸的影片。
🚀 资源:

使用指南: 在YouTube Shorts中启用Dream Screen。
可用地区: 美国、加拿大、澳大利亚、新西兰。
更多信息: YouTube官方公告页面 (https://www.youtube.com)
💡 描述: Veo 2 由Google DeepMind开发，是一款先进的视频生成工具。通过结合AI生成视频与Dream Screen等直观工具，Veo 2 赋予创作者推动可能性边界的能力，适用于从独立电影制作人到社交媒体影响者的广泛用户。


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