Hiking

[探路AI @TanLuAI]

仙侠世界中的侠女 在 00年代的中国 南方小镇 被意外 拍到

侠女御剑飞行 也要记得看路，不然后果很严重🤯

完整提示词 在下面 🔽 🔽 🔽

大家可以发给任意AI，替换自己的脑洞剧情

4:3横向画幅，一镜到底。2000年初中国南方小镇，一段普通人用家用MiniDV偶然拍到的离奇事件：青衣女子御剑飞行，撞到高处的限高横梁，随后摔落在马路上。纪实、略模糊、手持、不完美构图，呈现真实现场感。不出现DV机本体。
【人物与服饰】
成年青衣女子，保持参考图中的五官、额间细小花纹、半束黑色长发与发饰。
穿浅灰绿色交领长袍，内搭白色交领衣，领口层叠，衣袖宽松，布料有自然褶皱。服装保持参考图的款式与配色。飞行时长发、宽袖和袍摆随气流向后飘动，布料有真实重量，不像烟雾漂浮。
她站在一把接近真人身长的实体金属长剑上，剑尖朝前，剑身基本水平。人物重心稳定，身体与剑同步移动。只有一把剑，没有剑光、法阵、粒子或飞行尾迹。
【场景】
2000—2005年中国南方小镇的普通水泥马路。两侧是二三层旧自建房、浅色小方磁砖外墙、绿色窗框、卷闸门、褪色中文招牌和架空电线。路边停着旧摩托车、自行车和一辆面包车，墙角有雨渍与青苔，水泥路有裂纹和修补痕迹。
道路中间空着，没有围观人群，没有小卖部老板，也不安排额外人物的反应镜头。
前方是一座固定钢制限高架，两根粗钢立柱立在道路两侧，横梁跨过整条马路，离地约4.5米，接近沿街建筑二楼上沿。黄黑警示漆褪色，表面有锈迹。
用建筑楼层、地面车辆和立柱的比例表现横梁的高度，普通面包车能轻松从下面通过。这不是低矮路障，也不是停车场自动抬杆。
【飞行与障碍的高度关系】
飞剑距离地面约3米，女主直立飞行时，额头上部恰好与横梁下缘发生冲突。
剑与她的大部分身体能够通过，只有头部会碰到横梁。她本来只需低头便能通过，但因为看向旁边，没有注意到前方障碍。
人物、建筑与横梁的比例始终稳定，不临时缩矮横梁，不突然改变人物身高或飞行高度。
【摄影机位置与焦段】
摄影者站在道路一侧，距撞击点约12—15米，用家用DV横向拍摄，机位为普通成年人站立时的高度。
使用等效50mm左右的标准焦段，正常透视，人物比例自然。全程保持同一焦段，不使用广角、超广角、鱼眼，不出现桶形畸变、边缘拉伸或夸张的近大远小。
拍摄方向与飞行路线形成侧前方角度，能看清女主接近横梁、接触横梁、脱离飞剑和摔落的过程。通过拍摄距离容纳人物和环境，不靠广角扩大视野。
全程连续拍摄，不切镜。摄影者先向上仰拍跟随，撞击后迟半拍急忙向下摇镜追拍，短暂构图失误，再修正。运镜来自普通人对突发事件的反应。
【0—1.5秒：偶然拍到御剑】
开场构图略随意，拍到旧楼二层和一段道路。两手空空的青衣女子踩剑非常高速的进入画面，摄影者发现后抬起DV并喊了一声，向右摇镜跟随。
她在约3米高度轻快滑行，明显高过路边面包车车顶，身体挺直，侧着头跟拍摄者比耶打招呼。长发、宽袖和袍摆自然向后扬，人物与剑在路面上的影子同步移动。
镜头跟随不完全准确，她偶尔偏离中心，摄影者做小幅修正。高处限高横梁提前出现在画面右侧，不能在撞击前一瞬才凭空出现。
【1.5—3秒：观众先发现障碍，撞上横梁】
摄影者继续向右摇镜，让女主全身与高处横梁同时可见。
她专注着跟拍摄者比耶，没有看路，仍保持直立姿势，没有低头。画面明确显示：剑低于横梁，但她的额头正接近横梁下缘。
保持这个构图至少一秒，让观众提前看懂高度冲突。她的速度是轻快滑行。摄影者仍在跟拍空中的她，没有提前把镜头转向地面。拍摄者画外音喊了一句：小心
剑尖先从横梁下通过，女主额头上部随后短促撞到横梁下缘，发出一声空心金属“咚”。
实际接触清楚可见。她头部和肩膀骤然后缩，上身向后仰，身体失去平衡，与飞剑分离。
飞剑凭惯性继续向前滑出一段掉落，女主则向后下方坠落。横梁轻微震动但不折断、不倒塌。人物不能穿过钢梁，也不能尚未接触就提前后仰。
【3—7秒：摄影者急忙下摇】
摄影者迟半拍才反应过来，猛地向下摇镜，画面随手腕略微倾斜。快速下摇产生自然运动模糊，女主短暂偏到画面上沿，随即被重新拍到。
她从空中连续下落，身体侧转，长发、宽袖和袍摆受惯性翻起。她侧身跌在水泥路面，肩背与身体侧面着地，顺势翻滚半圈，扬起一点灰尘，衣料落在身边。
身体有真实重量与落地后的停顿，不缓慢飘落，不夸张弹跳。完整呈现“撞杆—脱离飞剑—坠落—接触地面”的连续因果，不切镜、不黑屏、不直接跳到倒地画面。
摔落带有荒诞喜剧感，但不使用卡通变形。没有血液、伤口或骨折细节。
摄像机下摇稍微过头，短暂拍到她身前的路面，随后向上修正一点，对准倒地的女主。
自动对焦短暂迟疑，画面从略模糊恢复到可辨认。摄影者向前挪一步，带来真实脚步起伏，焦段不变。
女主侧躺着缓一下，皱眉，用一只手撑地，慢慢抬起上身，没有昏迷。飞剑已经落在她前方数米处，位置符合刚才继续向前滑出的方向。
女主坐起来，看一眼衣服上的灰，抬手捂住额头，再抬头望向高处横梁，神情懊恼。
摄影者微调构图，把地上的女主、前方落下的剑和后方限高架立柱拍在同一画面，不强求拍全高处横梁。
结尾保持略歪、轻微晃动的现场构图。她没有重新起飞，不摆姿势、不看镜头表演，像摄影者还在犹豫要不要继续拍。
【纪实DV成像与色彩】
早期家用MiniDV标清质感，细节略软，轮廓不过度锐利，颜色朴素、稍褪色，整体带一点灰。自然白平衡略有偏差，阴影有细小色噪，亮天空和浅色墙面允许轻微过曝。
南方白昼偏闷、略带薄云的自然光，肤色正常，青衣为低饱和灰绿色，水泥路和旧墙保持生活化色彩。
快速摇镜时出现短暂运动拖影，少量隔行扫描般的边缘梳状感，自动曝光与对焦反应稍慢。模糊主要发生在急摇和重新对焦时，撞击与落地仍然可辨认，不能全程模糊一片。
不要嘻哈MV风格，不做浓烈电影调色、胶片颗粒、青橙对比、电影晕光、梦幻逆光、浅景深或精修磨皮。像普通摄像机偶然记录到一件不合理但真实发生的事。
【声音】
只保留DV现场录音：轻微风噪、远处摩托车声、衣料扑动、撞杆的金属声、身体落地的闷响、摄影者短促吸气和移动脚步声。
无配乐、无解说、无夸张卡通音效。
【约束】
全程一镜到底，标准焦段，无广角、鱼眼、突然变焦、航拍、顺滑环绕、慢动作或重复回放。无DV机本体，全程只有一把剑。先喊小心，女子再撞上
限高架保持高位与固定结构。女主必须在撞击后与飞剑分离，连续摔落到地面，不能改成蹲在剑上通过。飞剑与人物分别保持连续轨迹。
无新增围观角色、无穿模、瞬移、人物复制、剑突然消失、血腥、严重伤口、法术光效、字幕、日期水印或录像边框。

·········

4秒，4:3横向画幅，写实真人摄影。2000—2005年中国南方小镇环境，、浓郁的90年代DV机拍摄的胶片色彩，画面带有很强的模糊感，像是老式设备拍摄的一样和冷面荒诞喜剧。

【人物与马】
女主为成年女性，保持上传射箭女子参考图中的五官、额间浅色细纹、高束长黑发、发间浅色细带、灰绿色古装与深色护腕。移除雪景和衣服上的积雪。

她始终骑坐在一匹普通棕马上，脚踩马镫，身体稳定地坐在旧皮马鞍上。马停在台球桌短边外，侧身面对摄影机，女主转动上身朝球桌瞄准。马不走动，只自然呼吸、动耳朵、轻轻甩尾巴。

她使用传统木弓和一支普通实体羽箭，无发光、无能量箭。

【场景与球路】
2000—2005年中国南方小镇的街边台球摊，旧居民楼底商门口，浅色磁砖墙、绿色卷闸门、褪色中文店招、遮阳棚、塑料凳、自行车和旧摩托车。屋内可见吊扇、小卖部货架和老式显像管电视。

一张旧绿色台呢球桌摆在水泥空地上，桌边掉漆，袋口磨损。两名穿宽松T恤、长裤和拖鞋的成年男子站在球桌侧面，其中一人拿着普通球杆，正等着轮到自己。

白色母球位于桌面靠近女主的一端，目标球在同一直线的远端袋口前。从马上射向母球的路线略微向下，射线前方没有人。

【摄影机路线——全程一次连续拍摄】
固定镜头，揭示她骑在马上，以及马旁边的街头台球桌。进入中广景后保持女主、马、白球、目标球和远端袋口在同一个画面里。

放箭时不追逐箭头，不突然切换到台面特写，不用遮挡转场或隐藏剪辑。观众始终知道箭从哪里射出、击中了什么，以及球怎样进袋。

画面内容：女主专注的眼神、拉紧的弓弦和靠近脸侧的箭羽。头发与发带被风轻轻吹动，身体随马的呼吸有细小起伏。微微调整瞄准方向，短暂停顿后松弦射击。弓弦真实回弹，箭快速飞出，带自然运动模糊，不拍成慢动作。箭尖撞到白球的后上侧，将白球推向前方。箭失去速度，落在台呢上；白球沿桌面滚动，撞动靠近袋口的目标球，目标球随即落袋。
箭不刺穿球，球不爆炸，不跳出桌面。球路简单，接触和滚动方向清楚。
【声音与约束】
现场收音为主：马的呼吸与响鼻、皮具轻响、吊扇、远处摩托车、弓弦弹响、箭撞白球、球碰撞和落袋声。小卖部收音机里隐约传来老派嘻哈鼓点，不盖过动作声音。

全程一镜到底，女主始终骑在马上。马不穿过球桌，不突然移动位置。只有一支箭、一次放箭和一次进球。箭击球前后轨迹连续，球不能自行启动或突然消失。无切镜、慢动作、光箭、法阵、爆炸、受伤、字幕和水印。

[Kelvin @ai_Goge]

https://t.co/I36hXXbCoX

[世界历史宝爷 @Historybaoye]

谁说美国🇺🇸人

不懂中国🇨🇳？

毛泽东杀人世界第一这事

美国🇺🇸人清楚的很

并且用幽默搞笑来演绎毛腊肉！🤔

[govin.eth | G哥 @goan999999]

WTF，GitHub 上这 6个项目，真的在明牌告诉你哪里有钱赚

太兴奋了！兄弟们，这是我这3天一直在用的项目，激动到晚上失眠，不藏着了

1、AI Money Maker Handbook 【最重要】

这个来头不小，里面不是单讲AI 很赚钱，是告诉你 AI 副业、出海、自媒体、工具站、一人公司、创业案例、变现方式都在这里了，有这一个就值了

https://t.co/AEzxfnYt0E

2、AI Goofish Monitor 【解放双手】

闲鱼不用在盯着了，你直接用它监控商品、价格、新上架信息，直接解放双手，睡后收入了

https://t.co/G94TFOBJWA

做拼多多转卖、二手套利、捡漏、低买高卖它都能自动帮你做

3、awesome-remote-job 【不怕失业】

https://t.co/2LFm5oJ64f

不怕失业了，想找海外远程工作的，它把远程招聘网站、面试资料、远程工作工具、社区、数字游民相关资源都整理好了，剩下就是看岗位、改简历、投

4、OpenHands【小助手】

一个开源 AI 编程 Agent，OPC直接用，可以读代码、改代码、执行任务、帮你推进项目

https://t.co/dHLSaJMx7b

做个小项目，靠接开发单、做 MVP、卖小工具，都能直接给你顶上

5、HackingTool 【安全兜底】

交付项目安全是最主要的，直接把工具集中到一个项目里，覆盖信息收集、Web 安全、漏洞测试、云安全用它兜底就够了

https://t.co/r00IMZUqd0

搞安全、渗透测试的人可以留着

6、Awesome 【我的最爱】
AI、编程、设计、创业、安全、数据库、开发工具，几乎每个方向都能从这里继续往下挖，你想要的这里99%的信息都有

https://t.co/0mJrOO6qmp

找新项目、新赛道，先来这里，很多机会，其实别人已经把能力做出来了，只差有人把它重新包装成产品、服务或者内容了

[Hiking @Hiking2008]

@Tz_2022 有网址吗？可以展望学习吗？

[Roland.W @rwayne]

特么的希区柯克都有了
一堆人都不知道什么是希区柯克
没关系，你知道这玩意好东西就行了
丢给Codex去做就行了
别想太多，无脑操作！

[Adrian Punk @AdrianPunk115]

https://t.co/2rXDUm9AdY

[黑色马里奥 @blmario669]

Codex 需要验证手机号，我们该怎么办？

之前我给一个朋友装了 Codex 桌面版，结果卡在了手机号验证这里。

这个验证还是必选项，但大陆手机号收不到验证码，他手上又没有能用的国际手机号，所以 Codex 虽然装好了，最后一直没用上。

昨天我看到一个插件，可以直接使用你网页版 ChatGPT 已经登录好的账号信息，亲测有效，所以分享一下。

这个方法的原理是：

你的 Chrome 浏览器里面，ChatGPT 是可以使用邮箱登录的。

插件做的事情，就是把你浏览器里这份“已经登录成功的身份信息”导出来，生成一个 auth.json 文件，然后再把这个文件放进 Codex 的指定文件夹。

Codex 看到这份文件以后，就知道：哦，这个账号已经登录过了，于是可以直接读取这份登录状态。

插件是这个：

codex-auth-helper（Codex 认证助手）

仓库：

https://t.co/yio1jakR2o

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1/ 先把插件下载下来

打开上面的 GitHub 地址，进去以后，找到绿色的 Code

点开以后选择 Download ZIP，下载后解压。

这里注意不要直接选最外层的文件夹。

打开解压出来的文件夹以后，里面还有一个：extension

我们需要的是这个文件夹。

如何判断自己有没有选对：

打开 extension 以后，你应该能看到类似：

manifest.json、icons、popup 等这些文件。

看到 manifest.json 基本就说明找对了。

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2/ 把插件装进 Chrome

打开 Chrome，直接在地址栏输入 ：

chrome://extensions/

然后回车。

进去以后：

① 打开右上角的 「开发者模式」

② 点击左上角 「加载已解压的扩展程序」

③ 选择刚才找到的 extension 文件夹

加载成功以后，你的 Chrome 里面就会多出一个：

Codex 认证助手

建议顺手点一下 Chrome 右上角的拼图图标，把它固定到浏览器工具栏。

────────────────────────

3/ 把自己的登录信息导出来

接下来先打开：https://t.co/dED8eBc2XW

确认你的 ChatGPT 已经正常登录。

然后点击浏览器右上角刚才安装好的 Codex 认证助手。

如果插件能够正常识别你的账号，你会看到自己的账号、套餐以及登录凭证剩余有效时间等信息。

然后点击里面生成 / 保存 auth.json 的按钮。

浏览器会下载一个文件：auth.json

这个文件非常重要。

你可以把它理解成 Codex 用来识别你登录身份的文件。

所以不要把这个文件发给别人，也不要上传到网盘、群聊或者任何公开的地方。

────────────────────────

4/ 把 auth.json 放进 Codex 文件夹

这一步很多不熟悉电脑的人可能会懵，所以我详细说一下。

Windows 用户按：Win + R

然后输入：%USERPROFILE%\.codex\ 回车。

把刚才下载的：auth.json 直接放进这个文件夹。

最后应该是：%USERPROFILE%\.codex\auth.json

如果里面本来已经有一个 auth.json，就用新下载的覆盖掉。

Mac 用户

打开 Finder，顶部菜单选择：

前往 → 前往文件夹

或者直接按：Command + Shift + G

输入：~/.codex/ 回车。

然后把刚才下载的：auth.json 放进去。

最后的位置就是：~/.codex/auth.json

如果原来已经有一个，就直接覆盖。

────────────────────────

5/ 重新打开 Codex

文件放好以后，彻底退出 Codex 桌面端。（要确保 Codex 已经完全退出，后台也没有继续运行。）

然后重新打开 Codex。

如果前面的步骤都正确，Codex 就会读取刚才放进去的 auth.json。

最后还有一点：

这个 auth.json 不是永久有效的，插件里面会显示剩余有效时间。

如果失效了，重新打开已经登录 ChatGPT 的 Chrome：

点插件 → 再生成一次 auth.json → 覆盖掉原来的文件。

然后重启 Codex 就会重新生效。

[Lonely @Lonely__MH]

🔥生图自由！Qwen-Image 2.1 本地部署实战！

昨天强烈建议大家本地部署，原因如下：
1. 不联网
2. 无审查（默认支持NSFW）
3. 低显存/统一内存 可流畅运行

🔥再补充几个流畅运行的生图模型

1. Qwen-Image-2.1 蒸馏加速模型，端到端生成速度比 40 步的基座模型快约 5 倍

传送门👉🏻：https://t.co/Wori5GGDej

2. z-image-turbo 由阿里通义实验室团队 Tongyi-MAI 推出 最强加速版，8步生成，极高画质

传送门👉🏻 ：https://t.co/dHoF7pXmgw

[Fred-New @Fred834567]

兄弟们！我发现了一个可以搞黄色的视频模型！

⛓️：https://t.co/trSynbTJK4

不是擦边图转视频，也不是穿个比基尼让你自己脑补，它就是冲着成人向内容微调的。

这个可以根据文字提示生成成人视频内容，该模型基于一个包含大约 1,250 个不同的 NSFW 子版块中排名前 1,000 帖子的数据集训练。

说白了，别人拿数据喂模型学猫学狗，这哥们直接把 Reddit 老色批们多年积累的“学术成果”端上桌了。

不过真准备开车，先别急着下 e10。

仓库作者后面已经把 e4–e20 归到旧版本，现在更推荐从 wan_1.3B_exp_e14.safetensors 开始，权重大概 2.8GB。

真跑的时候也别一上来就满脑子“狠狠干大制作”。先测三样：

✅️脸别换人
✅️手脚别长歪
✅️动作别像触电

这三关过不了，尺度越大越灾难。

本来想看点成年人该看的东西，最后给你生成一个三只手、两条腿打结的赛博妖怪，瞬间进入贤者时间。

这种模型我其实更建议本地跑，私人素材别往来路不明的云端扔，真想玩就玩虚构成年人。

先用普通场景测 人物一致性、动作连贯、镜头稳定，这三个不过关，后面提示词写再骚都白搭。

[烁皓 @eternityspring]

做AI视频，一套角色参考图通常有好几张，只有第一张值得花钱。

其他图可以不用「生成」，而是基于「锚点图」派生。Qwen Image 2.1 的编辑能力已经足够干这个。

shuohao-skills 新增 character-refs，就是按这个思路拆的：

一致性来自同一张锚点，不来自同一个模型。
锚点交给 GPT image 保质量，八张派生图全部交给本地 Qwen——实测它完全跟随 GPT 锚点的设计，连七分袖都照着出。图与图之间不互相参考，哪张出坏了单独重出，不会连锁。

出图有几个档位可选：
· 一档：只出正面全身照作为锚点图
· 二档：出正脸大头照 + 90° 侧面 + 背面 + 合成的完整三视图
· 三档：基于锚点图的四张细节 + 合成的「三视图+细节图」

和其他skill一样，有可视化报告：
多个角色资产拼在一页，界面内置中英日。混用了模型也会标记。

https://t.co/AwV9LsQ439

如果有其他更好方案欢迎在评论区分享

[桃子🕊️ XT 8周年 - Build the NeXT🎉 @taozi0929]

家人们，GitHub 上刚刷到一个离谱的新项目，这两天直接被冲到了两万多星。

国内老哥开源的 lanshu-create-ai-presenter-video，逻辑粗暴得有点吓人。

你只要扔一段文案和一张人脸照片，它在本地全自动一条龙跑完：TTS 生成语音、驱动嘴型对齐、自动压字幕、甚至连竖屏封面和同步质检都给你打包好了。

我刚才拉到本地顺手测了一条，吐出来的直接就是 1080P 竖屏成片，口型匹配度居然比我想象的稳很多，几乎不用手动二改。

最绝的是整套流程全跑在自己机器上，完全不用忍受那些网页版工具卡排队、按分钟扣点数的恶心限制。

链接在这：https://t.co/h4XoE0bqXt

做批量短视频内容的家人们又多了个选择。

[Lonely @Lonely__MH]

🔥看完 @MinLiBuilds 的 16小时测评

强烈建议大家本地部署一下 Qwen-Image-2.1 ！！

不联网、无审查（默认支持NSFW），而且小显存, Mac 16G 统一内存也能流畅起飞！

推荐几个本地部署仓库：

1. Mac 首选 MLX 4bit

传送门👉🏻 https://t.co/GUKU6EUt7l

2. PC/显卡玩家首选（GGUF Q4_K 版，支持 sd.cpp）

传送门👉🏻 https://t.co/NrOQsgRkPk

3. @UnslothAI 团队的 GGUF 版本（🔥FP8 offload，6GB 显存就能玩，前部署极简，安装客户端即可）

传送门👉🏻 https://t.co/aNKUQB1fSi

具体测评👇🏻，绝对干货，挤不出一点水分

[阿蔺A-Lin @alin_zone]

https://t.co/x1Ci6I6TsW

[AI少年 @aehyok]

我去，Muse 终于顺利注册上了。

如果你没有美国节点，或者没有 Gemini 订阅，可以学我，白嫖一台美国云手机，免费的。

如果你本身有 Gemini 订阅，就参考下面这位博主👇

我的邀请码：4ACEPN

评论区大家也把自己的邀请码放出来，互相接一下。

[govin.eth | G哥 @goan999999]

WTF！太激动了，手现在都在颤抖

这 7 个 GitHub 项目让我兴奋一天，太上隐了！

全是tm搞钱工具，找资源、找 API、抓数据、跑模型、搭 Agent、做 AI 产品，基本覆盖完整链路：

1、Awesome（50.9 万+ Stars）｜AI 资源地图

整理所有了AI、开发框架、自动化工具、学习资料等海量资源，相当于一个 GitHub AI 导航站，搜索效率提升 10 倍

https://t.co/rOZH3ylaeU

2、Public APIs（48.2 万+ Stars）｜AI 产品数据宝库

天气、金融、地图、图片、游戏大量公开 API，让你不用花几天时间到处找数据源，开发周期直接缩短 50%+

做 AI 应用都不用去爬数据了

https://t.co/0fvDkaKLdv

3、Scrapling（8.3 万+ Stars）｜让 AI 获取互联网信息

很多 Agent 最大的问题不是不会思考，而是没有实时数据。

Scrapling 可以帮 AI 快速获取网页内容，把新闻、资料、竞品信息接入工作流，信息收集效率提升 5 倍+。

https://t.co/SITBXi1kfm

4、Free for Dev（13.8 万+ Stars）｜开发者省钱神器

服务器、数据库、云服务一直是 AI 创业成本

这个项目整理大量免费开发资源和优惠方案，个人开发者可以少花大量试错成本，节省 100 + 美元级投入

https://t.co/JNyrTNyeDJ

5、Ollama（18.1 万+ Stars）｜本地 AI 基础设施

直接把开源模型跑到自己的电脑上，搭私人助手、知识库、Agent 工作流，可以减少 90% API 成本

https://t.co/bhzHBZFv9d

6、Open WebUI（15.2 万+ Stars）｜免费打造自己的 ChatGPT

直接拥有网页端 AI 工作台，聊天、文件分析、多模型切换、知识库全部整合，让本地 AI 从“技术玩具”变成真正生产工具

https://t.co/oQRhmcYBfw

7、Dify（15.7 万+ Stars）｜AI 应用开发加速器

之前需要几周验证的 AI 产品想法，现在几个小时就能做出 MVP，开发效率直接提升 10 倍

不会复杂代码，也能快速搭建 AI Agent、知识库和自动化工作流。

https://t.co/ZGMt0R1mv2

[Jackywine @Jackywine]

目前看过最好的 AI 味道去除的 skills

[雨哥向前冲 @xiangxiang103]

你的显卡能跑哪个 Qwen-Image 无限制版？

我把 Hugging Face 上下载量最高的几套翻了一遍，按设备整理成了一张图👇

先说结论：无限制版不是一个文件，是三个。生图模型、文本编码器、提示词改写器都要换，才算完整解锁。

8G 显卡：生图模型下 UC-Q4_K_M（4.6GB）放显卡，文本编码器下 Heretic Q4（6.2GB）放内存。编码器每条提示词只跑一次，放内存几乎不拖速度。

12G：生图模型换成 Q6_K 或 Q8_0，画质更稳。

16G：直接上 INT8。有人用 4060 Ti 16G 实测，出一张图约 20 秒，改图约 1 分钟。

24G 以上：BF16 原精度，一步到位。

Mac 能跑，但很慢。有人用 M1 Pro 32G 实测，跑满 40 步一张要 16 分钟。

两个坑：
1. 报错 Unknown model architecture，是老版 ComfyUI-GGUF 不认 2.1，换 leejet 的版本
2. Mac 用 Heretic 编码器的 GGUF 版要装补丁节点，并把 mmproj 文件和 GGUF 放在同一个文件夹。不装就只能用 17.5GB 的完整版，16G Mac 直接爆

嫌慢的话，Viggle 刚更新了 turbo LoRA，把 40 步压到 6 步。

速度是社区实测（同架构官方版），不是我测的。无限制版也要正能量使用😉

下载地址👇
无限制生图模型：https://t.co/JZ7lDb7eSU
Heretic 文本编码器：https://t.co/cT1FqSYVyJ
Heretic 提示词改写器：https://t.co/9gTjxpuUYj
Viggle turbo：https://t.co/XgInVOR5qV

修坑👇
新版 ComfyUI-GGUF：https://t.co/emiRqKNKA9
编码器补丁节点：https://t.co/kSeY9Qb9PU

实测来源👇
4060 Ti：https://t.co/W8lUWpDQYk
Mac MLX：https://t.co/fvkS9BxnYQ

你用的什么显卡或 Mac，一张图跑多少秒？欢迎来报，攒够了我出一版读者实测汇总。

[水族店刘老板 @leo_xiaolei]

这个文章能突破 10w 浏览，是可以预见的

活该它有流量，因为这就是我自己、亲自

用了几个月以上的

经过验证的

确实有效的

角色一致性表现很好的，一套方法

我希望它能帮助更多的人

[SuSu_酥酥👅 @NFT_Chen]

🔥好快！Qwen Image 2.1 刚上线，配套 Prompt 外挂也进 ComfyUI 了！

不是新的生图模型，是把官方 PE-T2I / PE-I2I 提示词增强做成节点：

🔹以前：短 Prompt → 自己写代码调模型 → 扩写 → 再生图

🔹现在：短 Prompt → Prompt Rewrite 节点 → 自动扩成详细英文 Prompt → 直接喂给 Qwen Image 2.1

文生图、图片编辑都能用。不会写复杂 Prompt 的人尤其香：你只说想要什么，细节交给模型补。

GitHub：https://t.co/Ot0uE8zfcK

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