主流AI绘画模型已能高保真复现艺术风格，但本质仍是统计模仿而非语义理解_服务软件

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20. #AI生成3D手办图爆火# 最近，谷歌AI Studio的nano-banana，在一众生图模型里面乱杀。谷歌在官方博客里是这么秀肌肉的：开局一张脸，以后不管是啥场景，啥服装，啥表情，都能让人一眼看出来你还是你。把几张照片搓在一起，生成的结果既能保证原来的形象不崩，又能保证新图片看起来不违和。我觉得nano-banana最强的点，是它对图片有了更深入的理解，保证了一致性。而在强一致性的基础上，修图、换风格、做3D手办。。。尤其像面部方向的调整在老模型里是很难实现的，因为要通过一张平面图理解一张立体的脸各个角度长啥样很难，但nano-banana的完成度也非常高。还有这两天很火的3D手办系列，让人真想买。不过有一说一，nano-banana的图像风格变换比较中规中矩，倒是没啥特别的。而且谷歌好像给它做了不少安全性调教，经常这也不行，那也不行，有时候真摸不清哪个关键词又触犯天条了。其次是对提示词要求比较高，往好了说，是nano-banana对提示词的遵循能力强，但实际上对用户来讲，得多花不少时间打磨提示词，有点折磨。好消息是，小香蕉已经被整合进了2.5 Flash版本，即使没有pro会员，免费的账户也可以使用。

21. 聊聊昨天上线的多图参考生视频Vidu Q2。测了几个小时以后，先说结论，确实是多图参考生视频的王。也是一种，做AI视频工作流的，新范式。说实话，自从Veo3、可灵2.5、Sora2以后，我自己，越来越不喜欢用图生视频了。最开始的时候，23年，我挂置顶的那个预告片总共肝了693张图片，185个镜头，最终选出来60个镜头。这其实是没办法的办法，先生图，再用图生视频的方式，对于流程还是挺蛋疼的，需要你强行来回跳转不同的产品。而且图片本身，很多时候是个静帧，会影响很多动态的发挥，如果不是为了一致性，很多时候，我真的喜欢用文生视频去做。去年11月，Vidu第一次上线了多图参考生视频，可以用几张图，就能保持人物、物品、场景一致性，开启了多参党的时代。那个时候，我也写过Vidu。不过效果，其实已经是Vidu去年基模还是1.5的时候的效果了，对甚至连Q这个开头前缀都没有。而现在，在经历了Vidu 1.5、Vidu 2.0、Vidu Q1之后，新的Vidu Q2，确实给多图参考，带来了一些以前达到不了的效果。而图生视频这个工作流，就好像曾经的SD一样，可能确实会越来越被我，封印在历史的尘埃里了。今天，我是一个光荣的多参党。我觉得这次的Q2和多参升级，可以体现在3个方面：大幅进化的一致性，更强的表演能力，以及更棒的多风格表现力。一、一致性参考生视频的，我们很多时候最看重的，就是一致性。三个月前，Vidu Q1的多参生图其实已经很强了，但是遇到超多主体的情况还是会歇菜。而这次，Q2更新以后，就牛逼了很多。比如，让文艺复兴的新三杰和旧三杰同框出现（图1、2）。Q2的效果，镜头依次出现六个画家，每个人的特征都基本保留，实现了这个挑战。而Q1的话，还是会失败的。比如会出现人物不全，或者人物突然从地里钻出来的情况。用多图参考生视频也特别简单，就是把你的图片都传上去之后，直接可以艾特所有人和物品，超级简单，比Sora2的那个还丝滑，因为Sora2只能@ 人物，物品和场景就不行了。再来看一下主体+物品的case。比如让范德彪穿着草裙在沙滩上晒太阳。然后就得到了一个晒到七成熟的德彪。（图3、4）再让川普先从冰箱里拿出来一罐百事可乐，再拿出来一瓶可口可乐。生成出来的结果，川普、百事可乐和可口可乐，都保持了原状。特别是百事上的字，也保持的非常好。（图5）还有一个，我觉得很有趣的case，也是一个之前没玩过的玩法，就是你可以通过多主体，让主人公实现变身。最惊喜的是，镜子里和镜子外的变化非常同步，这个是真的是有点东西的。（图6）还有一个玩法，就是人物不变，场景变化。提示词我放评论区了。在一致性上，表现的非常完美。（图7）二、情绪表演表演这一块，也是Q2的重头戏。拿我喜欢的演员基里安墨菲来举例，我从他演过的英剧《浴血黑帮》里找了几张图，做了一个叫Tommy的主体。（图8）这个主体其实也是多图的的升级功能。（图9）就是比如一个角色，我们为了它更稳定，就可能要传三张不同角度的图上去，而传统的做法，就是写男人靠在XX地方，让AI视频自己去脑补，这三张图片是这个男人啊。后续的复用上，也不好管理。现在，你可以用主体的方式，命名，然后，直接@ 它就完事了，还能保存成主体库，后续随便用，很方便。这些小细节，Vidu做的确实是蛮好的。瞬间，得到了这个非常细腻的表演。（图10）基里安的眼睛是真的有戏啊，把脆弱感展现的淋漓尽致。相比之下Q1的演技就完全没开窍。而如果说，Vidu Q2的真人表演已经很不错了，那么二次元领域的表演更是Vidu的拿手好戏。毕竟，动漫，很多时候，都是Vidu的代名词之一。-一个经典的日剧跑段落。出来的效果真的很有那味儿，可以直接配一首《你的名字》了。让我想起那年夕阳下的奔跑，那是我逝去的青春。。。（图11）在测试情绪的过程中，我还发现，Vidu非常懂动漫中常见的情绪表现手法。比如下面这个case，它会通过眉眼边上的线条抽动、瞳孔骤然缩小、眼白布满红血丝，来展现一个人极致恐惧的情绪。（图12）但说实话，大部分情况下我都不会给这么细的提示词。我在这一段，只规定了三个点，男人极度惊恐的表情，半明半暗的光影，和推镜头的运动。而Q2能凭借自身的技法积累，在我的提示词框架里面完善细节，最后得到一个，有表现力的效果。图我只能说，他们动漫的效果，是真的强啊。三、多风格表现力上面的case大家也看到了，Vidu Q2做出来的动漫视频效果很出挑。所以这一趴，我做了更多不同动画风格的case，让大家感受一下，Vidu的动画风格表现力。真的，Vidu无愧于AI视频动漫之王的称号。后面这些，我就不放截图了，但是和生成方法和前面还是一样的。都是贴上参考图，或者贴上主体，然后写提示词，生成视频。先从最日常的泡面番风格开始。（图13）热血战斗番，亦正亦邪的反派既视感，一时间幻视了不少角色。（图14）追求音乐梦想的美少女，在空荡的礼堂里独自练习。超典型360度环绕运镜。（图15）同时，它不仅有超棒的角色一致性，还有特别棒的风格一致性。（图16）还有一个更酷的，就是我测下来发现，Q2真的很适合生成一些中二动漫场面，因为它的运镜和特效，给的真的太足了。比如下面这个男人舞剑的case。镜头拉近拉远再拉近，还有挥剑形成的狂风，效果直接拉满了。（图17）再比如这个打斗。刀光剑影，飞檐走壁，人物和镜头的运动都很丰富，也只抽了两次卡。（图18）-最后Vidu Q2这次的参考生视频，确实要比之前的质量好太多了。超多主体同框一致性的稳定，以及Q2基模所带来的效果提升。再加上参考生视频能带来更牛逼的运镜和自然的表演。确实，是多参党的胜利，也是新的工作流范式，进化的前夜。最后，再来说说大家最关心的价格问题。以标准版月度会员为例，59元800积分，20积分就能生成一条8s视频，折合下来1.475元/条，约0.184元/s。几乎就是现在最便宜的AI视频模型之一了。整体来说，这次Vidu Q2的多参还是让我很惊喜的。而且他们也上了APP，跟Sora2那样的交互，也能玩合拍，不过是用多参做的，也挺有意思的，感兴趣的可以去玩玩。我也还是很相信，多图参考生视频，是未来的共识。Vidu，未来可期。#ai创造营##ai#

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24. #千问上线阿里最强AI生图模型满血版#刚把千问升级了一下，变化确实挺大的。全新上线了图像模型，现在使用的是Qwen-image 2511模型。刚生成了一张尼克在海边的图片，人物的特征都能保持高度一致性。而且还能精准编辑图片，指哪打哪，给人物换换衣服什么的都能轻松搞定。后边我再好好研究研究，看看能不能生成一些更加好玩的～

25. 阿里开源20B图像生成模型Qwen-Image，支持生图和编辑！

26. 经过多次测试，NotebookLM 生成绘本，一致性保持的极限就是10张 slides。再多了，一致性就保持不了了。10张图片的效果可以打80分。另外如果有人也想用这个生成绘本，可以用我这个提示词。你是一个专业的儿童读物插画师。你需要给故事的每一个情节配上对应的彩色插图，并在页面匹配对应的英文文字。现在请给第[ ]章的故事配上精美的插图。插画中的主角一定要匹配我给出的描述和参考图。但是请不要在你的slide里面专门设置页面来介绍主角，因为以前的内容里已经出现过了。你生成的内容标题就是「」。你需要参考完整的故事情节，以便更完美地展示这一章的内容。请用10张slides展示出来。效果很好。另外在使用的时候需要注意：人物参考图你要提前做好。最好是把人物的特征描述用文字做成PDF，然后在PDF里面插入一张人物图。这样子能最大程度的保持一致性。另外，小说你需要给它一个完整的版本。然后再单独给一个你需要制作的那一个章节的版本。要不然的话，它从完整的版本里面提取你需要的部分会出错。

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28. 千问app开脑洞玩法：艺术家手稿hhh艺术家手稿的特点就是除了自己谁也看不懂~区别在于AI出的艺术家手稿连艺术家自己也看不懂~提示词：请解读这幅摄影作品，从构图到人文精神到色彩、风格、叙事、及用隐藏在背后的风土人情和文化内涵，用在图上标注，手写的文字加辅助线示意，要像艺术家手稿的那种纪实风格。#千问一下##爱智岛##ai创造营#

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31. 【#陈佩斯说顶尖演员不会被AI替代#】2025#新浪新闻探索大会# 著名老艺术家陈佩斯谈起了科技对艺术生涯的全新“碰撞”。陈佩斯表示，未来AI可能替代80%以上的演员，但他相信，真正优秀的演员，在模块化程式化的表演之外，还具备个人独特的风格和韵味，这是谁都替代不了的，像珠穆朗玛峰一般的存在。“我一定是珠穆朗玛峰上的尖儿”，陈佩斯笑着说

32. 【AI修图】#HOW I AI#假期出去玩，是不是最怕天气不给力，或者觉得自己拍照技术太烂？#春节旅行好去处##新年第一帧镜头#别愁啦，教你个绝招——直接用嘴P图和调色！真的没开玩笑，现在只要动动嘴皮子就能修出大片。工具方面，有条件的推荐用剪映AI；在国内的话，豆包的seedream4.0模型也很好用。下面这五张图给你们做个对比，我还特意准备了提示词模板，大家可以直接拿去抄作业。每一张上面都是手机随手拍的原图，下面就是生成后的效果，你们自己感受一下这差别！提示词模板：严格保持这张图的各种建筑、环境、画面底部车内元素及人物一致性，不要新增建筑，严格保持相机角度一致性，严格保持所有元素的轮廓位置，将这张图转换为超写实的高质量摄影作品。此段根据自己的P图调色要求撰写：设定画面的氛围与场景（地点、天气、时间点、情绪基调），并定义天空特征与整体光影基调，说明主体建筑的照明方式，并描绘地面街道的特征，最后可加入特殊摄影效果或增减画面元素（延时摄影、动态模糊、人物车辆调整等）。充满细节，电影感的氛围，HDR，8K

33. AI 画图保持脸部一致性的方法参考：1. 首先确保要用一致性好的模型，比如nano banana pro、即梦都不错2. 分两步，第一步先生成一个去掉杂乱背景的纯粹的高清人像，这样AI在后续参考生图时就不会被其他因素干扰。如果有必要可以生成多个角度的，比如正脸、左右侧脸，最后可以合并到一张图上第二步根据第一步生成的人像参考图去画3. 变换风格，不一定要追求真实风格，可以走卡通风格、3D 风格，这样只要形似就效果很好，适用于模型能力不够强，或者参考难度较大的或者如果你有更好的方法也欢迎留言分享

34. 看到个好玩的。让nano banana pro按照我给的经纬度和年份，生成一张图，效果真不错，roll了一张公元94年和昨天的图（时间为2025年10月23日下午1点），定位在北京提示词: 东经116°，北纬39°，公元94年， 9月 4 日下午 9点，创建一张图片。AI的分析思路如下:一、考虑背景我现在先看用户指定的位置。坐标落在今天的北京一带，在东汉时期那里靠近蓟城，是当时比较重要的城市。这信息能帮我把场景框得更准。二、锁定场景接着我就开始细化细节。东汉的建筑风格是首要参考，会影响街道、建筑、服饰，还有整体氛围。因为是夜景，光源主要会是灯笼，也可能有些夜市活动。我会让场面显得热闹，但不至于夸张得离谱。三、核对历史准确性我现在在验图，看它跟东汉时期的设定符不符合。重点盯建筑样式、人物服饰、光线处理这些，看有没有跑时代。也会确认它是否和用户给的地理坐标一致。四、检查视觉一致性最后我把图片和最初的用户要求对照一下。整体夜景氛围是对的，建筑、衣着、光线都挺符合东汉时期的风格。地点也和给的坐标吻合，整体算是统一、连贯的。#ai生活指南##ai创造营##如何玩转nanobananapro#

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39. 一看就会！AI直出B端图标底座一致性秘诀第一步提示词：对话图标，单元素，红色为主，白色为辅，透明科技感，未来感，光滑透明材质，柔和光影，磨砂玻璃质感，简洁布局，等距视图，Blender，C4D，背景为纯白色背景。第二步提示词：底座不变，上方元素改成书本，红色为主，白色为辅，透明科技感，未来感，光滑透明材质，柔和光影，磨砂玻璃质感，简洁布局，等距视图，Blender，C4D

40. Andrej Karpathy 描述为什么 LLM 无法像人类那样学习↓正如你所预料的，他用一个非常生动的比喻来形容强化学习（RL）：“通过吸管吮吸监督信号（sucking supervision bits through a straw）。”在强化学习中，一个终端奖励会被广播到整个成功的输出序列中，使得即使是那些错误或无关的步骤，只要出现在成功路径上，也会被错误地“加权”为正面信号。> “人类并不使用强化学习，我以前就说过。我认为他们做的是完全不同的事。强化学习比大多数人想象的要糟糕得多。强化学习很糟糕，只不过碰巧我们之前拥有的其他方法更糟。”那人类到底是怎么学的呢？> “我正在读的这本书，其实就是一组提示词，促使我去进行‘合成数据生成’（synthetic data generation）。正是通过操控这些信息，你才真正获得知识。我们在 LLM 中没有这种机制——它们不会这么做。”> “我很希望在预训练阶段能有一个过程，让模型‘思考’所学的材料，并尝试将其与已有知识整合。但现在根本没有这样的机制。这都是未来要研究的东西。”那为什么我们今天不能就给 LLM 加上这种训练方式呢？> “原因非常微妙，也很难理解。假设我让模型生成一些关于读书思考的‘合成数据’，你看上去会觉得‘这看起来挺好啊，为什么不能直接用来训练？’——你当然可以试，但结果是模型会变得更差。”> “比如我们有一章书，我让 LLM 去‘思考’它。它的回答看起来会很合理。但如果我让它想十次，你会发现十次的结果几乎一模一样。”> “模型没有人类那种丰富性、多样性和熵（entropy）。问题是——如何让合成数据生成既不坍塌，又能保持熵？这是一个研究难题。”那人类是怎么避免“模型坍塌”的呢？> “这些类比其实非常贴切。人类一生中也会‘坍塌’。孩子们还没过拟合（overfit），他们会说出让你惊讶的话，因为他们还没坍塌。但我们成年人已经坍塌了。我们会反复思考相同的想法，越来越重复自己，学习速率下降，坍塌越来越严重，一切逐渐退化。”事实上，有一篇有趣的论文提出，做梦其实是帮助人类实现泛化、抵抗日常学习过拟合的一种机制——那就是 @erikphoel 的《The Overfitted Brain》。我问 Karpathy：“人类在一生中最擅长学习的阶段（童年），其实是他们后来完全记不得细节的时期。成年人仍然能很好地学习，但几乎记不住读过或看过的内容。而 LLM 能死记硬背任何文本细节，却在泛化上表现糟糕。这是不是很有趣？”> “人类那种‘容易遗忘的记忆’其实是一个特性，而不是缺陷。因为它迫使你只学习那些可以泛化的部分。LLM 则被它们庞大的记忆所分心——它们对预训练语料记得太多了。这也是为什么我在谈论‘认知核心（cognitive core）’时，希望去掉记忆。我希望模型少一点记忆，这样它就必须主动去检索信息，只保留思维算法、实验概念以及那种用于思考和行动的‘认知胶水’。”#人工智能##科技# 黄建同学的微博视频

41. 【AI学习】如何用飞书多维表格+扣子快速批量生成一致性高的IP形象+不同场景及文案图片？#AI图片 #AI效率翻倍 #扣子

42. #ai创造营# 简直强的没边！Nano Banana 更新了 Pro 版本，除了搭配 Google 的检索能力，更让人开心的，生图稳定性的提高，真是比什么都强～这里Yara为大家列举了 8 个常用的方法：1️⃣文字翻译2️⃣参考图融合3️⃣添加/移除元素4️⃣局部重绘5️⃣风格迁移6️⃣高级合成7️⃣草图优化8️⃣角色多角度生成

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44. 请教个问题，我对于L的理解就是感觉这东西就是过拟合，并不理解自己干了啥，更长的Clips就是为了拟合的更好。您说核心提升还是在于提升算力、分辨率、帧率、Clip 时长～，我的理解也是更好更多的拟合，如果这样的话拟合所有场景现在的算力和成本现实吗？L的对话我认为就是基于此衍生的一个宣传点非重点

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79. 如何让AI“抄”参考图（附详细提示词）

80. 设计师下班练图｜nano banana稳稳出图 ✅ 第一步：处理参考图目标：我想要一个“IP角色开车行驶在路上”的画面。做法：我会先找到一张合适的参考图，然后通过简单修图，只保留我想要的构图元素——比如车的角度、道路的透视、光影氛围等等。 ✅ 修图的核心就是“去掉干扰，留下你需要的部分”。 ✅ 第二步：提炼提示词做法：把修好的参考图拖进提示词生成网站，提取关键词，再结合我自己的优化公式进行调整。 📌 我的提示词优化公式：角色 + 动作任务 + 画面元素 + 色彩 + 风格要求 🎥（展示提示词提炼过程 + 优化前后对比） ✅ 第三步：哩布出图做法：打开哩布，选择 nano banana 模型，把优化后的提示词输入进去，再添加参考图和 IP 角色图，点击生成就OK。 📌 这一步的重点：构图有参考 + 关键词明确 → 模型出图效果稳准快）#教程来了 #视觉设计 #AIGC #设计师日常

81. 艺术的新边界：AI绘画与传统绘画的区别

82. 如何用AI抄参考图？2步搞定！手把手教你不用反推提示词，把参考图和产品图给AI，直接生成，一致性非常好。 - 提示词：参考图1的色彩、风格、质感、构图，把产品换成图2，可适当图像的镜头视角，以保证图2的产品外观和透视不改变。 - #电商设计 #电商海报 #p图 #美工 #设计干货#产品拍摄 #设计教程 #平面设计#ai关键词#电商修图

83. 1 初步认识Ai绘画，一文搞懂什么是MJ、SD、WebUI、ComfyUI

84. 别再羡慕别人的文章配图了！我把这套 AI 提示词全公开了｜AFAC技术物语

85. AI绘画新篇章：揭秘智能生成图像的技巧与实践

86. 最常见的15种AI绘画风格

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