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  • 诺贝尔奖得主John Jumper离开DeepMind,加入对手Anthropic

    诺贝尔奖得主跳槽,DeepMind失去一位核心科学家

    上周五,2024年诺贝尔化学奖得主John Jumper在X上宣布,在Google DeepMind工作了近9年之后,他要跳槽去Anthropic了。这条消息在AI圈子里炸开了锅——毕竟,能和诺贝尔奖得主扯上关系的公司不多,DeepMind和Anthropic现在居然成了”对手戏”。

    Jumper在帖子里的语气倒是很温和。他特意感谢了DeepMind CEO Demis Hassabis,说对方在自己博士毕业仅六个月的时候就敢让他领导AlphaFold团队,这确实冒了不小的风险。他还说,DeepMind是个特别的地方,以后也会很期待看到他们接下来能搞出什么大新闻。

    Demis Hassabis和John Jumper在Breakthrough Prize Ceremony上
    Demis Hassabis和John Jumper在Breakthrough Prize Ceremony上(图源:TechCrunch)

    AlphaFold到底有多厉害?

    要说Jumper为什么这么抢手,得先说说AlphaFold。这个AI模型能根据基因的序列,预测蛋白质的3D结构——听起来很专业?打个比方,就像是你给你一个字符串,它能告诉你这根绳子最后会折成什么形状。蛋白质的结构决定了它的功能,而搞清楚蛋白质结构,对理解疾病、开发新药都有关键意义。

    2024年,Jumper和Hassabis因为这个工作拿到了诺贝尔化学奖。诺贝尔奖官网当时说,AlphaFold”解决了困扰科学界50年的问题”。这话一点不夸张——以前科学家要用X射线晶体学这种实验方法,花几年时间才能搞清楚一个蛋白质的结构,现在AlphaFold几个小时就能给出预测。

    AlphaFold的开源让全世界的研究者都能用上这个工具。截至目前,AlphaFold预测的蛋白质结构已经超过2亿个,覆盖了几乎所有已知的蛋白质编码基因。

    为什么是Anthropic?

    Jumper为什么要走?目前还没有详细的公开说明。不过Bloomberg的报道提供了一个线索:Jumper是Google开发编码工具团队的关键成员,而这块业务在公司内部推得并不顺利,卖给企业客户的时候遇到了不少阻力。

    Anthropic这边呢,一直在招兵买马。这家公司由前DeepMind和OpenAI的研究人员创立,主打”安全可靠的AI”,目前是AI领域最受关注的公司之一。Claude就是他们家的产品。能把Jumper这样的顶尖人才挖过来,对Anthropic的基础研究能力绝对是加分项。

    顺便说一句,这周离开DeepMind去竞争对手的,不止Jumper一个人。Character AI的联合创始人Noam Shazeer也宣布离开,不过他是去了OpenAI。AI人才争夺战,现在是越来越热闹了。

    这对AI格局意味着什么

    短期来看,这对DeepMind是个损失,但对整个AI领域不一定是坏事。人才在不同机构之间流动,往往会带来新的思路和碰撞。Jumper去了Anthropic,说不定能把AlphaFold的思路带到新问题上——比如,蛋白质结构预测和大型语言模型之间,有没有可能擦出火花?

    再说,DeepMind本身也不是吃素的。Hassabis带领的团队依然是世界上最强的AI研究组之一,人才储备厚实得很。一个研究员离开,不会动摇根本。


  • Unsloth:本地微调大模型速度提升2倍、显存降低70%,67K+Stars让AI训练不再「烧卡」

    Unsloth:本地微调大模型速度提升2倍、显存降低70%,67K+Stars让AI训练不再「烧卡」

    Unsloth - Fine-tune LLMs 2x Faster
    Unsloth 官方网站 — 本地训练与运行大模型的首选工具

    🧠 项目简介

    Unsloth 是专为本地运行和微调大语言模型打造的高性能工具套件,让每个开发者都能在自己的设备上高效训练和部署开源大模型。

    你是否遇到过这些痛点:微调一个 7B 模型需要 24GB 显存、训练速度慢得像龟爬、微调后精度反而下降?Unsloth 从数学和底层算子层面解决了这些问题——训练速度提升 2倍,VRAM 占用降低 70%,且无任何精度损失。项目在 GitHub 获得 67,000+ Stars,是本地大模型训练领域最受欢迎的开源工具。

    Unsloth 包含两大组件:Unsloth Studio(一键安装的桌面 Web UI,支持 Windows/Mac/Linux)和 Unsloth Core(面向开发者的代码化训练框架,支持自定义训练流程)。无论你是零基础用户还是专业算法工程师,都能找到适合自己的使用方式。

    📦 安装要求和过程

    环境要求

    • Python:3.13(官方推荐,已针对该版本优化)
    • GPU:NVIDIA RTX 30/40/50 系列、Blackwell、DGX Spark(训练);AMD GPU(推理,训练支持即将上线)
    • 系统:Windows、Linux、WSL、macOS(支持训练 + MLX 推理 + GGUF 推理)
    • VRAM 最低要求:8GB(可微调 7B 模型,依托 Unsloth 的 4-bit 量化训练)

    快速安装(3种方式)

    • 方式一:一键安装(推荐,适合所有用户)
      # Linux/macOS/WSL curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh # Windows (PowerShell) irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex

      安装完成后直接打开浏览器访问本地 Web UI,无需任何配置

    • 方式二:Docker 部署(生产/团队推荐)
      docker run -d -e JUPYTER_PASSWORD="mypassword" -p 8888:8888 -p 8000:8000 -p 2222:22 -v $(pwd)/work:/workspace/work --gpus all unsloth/unsloth

      包含 JupyterLab + Unsloth 完整环境,一键启动

    • 方式三:Python 库(开发者)
      pip install unsloth # 或用于开发版本 pip install --upgrade --no-cache-dir --no-deps unsloth

    ⚡ 核心功能

    • 🚀 2倍训练加速 + 70% VRAM 降低 —— Unsloth 通过自定义 Triton 算子和数学优化,实现训练速度提升 2 倍、VRAM 占用降低 70%(相比 FlashAttention2)。强化学习(GRPO、FP8)场景 VRAM 降低可达 80%。无任何精度损失
    • 🎯 500+ 模型官方适配 —— 覆盖 Google Gemma 1/2/3/4、阿里 Qwen3/3.5/3.6、Meta Llama 3.1/3.2/4、Mistral Medium 3.5、微软 Phi-4、DeepSeek 等全部主流开源模型。无需手动适配,安装即用。
    • 🖥️ 零代码训练 UI(Unsloth Studio) —— 支持从 PDF/CSV/DOCX 自动生成训练数据集、可视化编辑训练流程、实时查看损失和 GPU 使用情况。新手也能在 10 分钟内完成第一次微调。
    • 🔀 多模态支持 —— 不仅支持文本 LLM,还支持视觉模型(图片理解)、音频模型(TTS/语音识别)、嵌入模型(RAG 向量化)。一套工具覆盖全部 AI 模型训练需求。
    • 📦 灵活导出格式 —— 训练好的模型可导出为 GGUF(供 llama.cpp/Ollama/vLLM 使用)、16-bit safetensors(跨框架兼容)、LoRA 适配器(增量微调,体积小)。支持对接 vLLM、Ollama、LM Studio 等本地推理工具。

    🎯 典型使用场景

    • 🏠 本地低资源运行大模型 —— 在个人电脑(甚至只有 8GB 显存的笔记本)上运行和微调 7B 级别模型。无需云端 GPU,数据 100% 本地化,满足隐私和成本双重需求。
    • 🎓 微调专属领域模型 —— 用公司文档、专业书籍、客户对话记录微调模型,让 LLM 精通你的业务领域。Unsloth 支持自动从 PDF/CSV/DOCX 生成训练集,大幅降低数据准备成本。
    • 🔬 强化学习(RL)训练 —— 支持 GRPO、FP8 等前沿 RL 算法,VRAM 占用相比传统方案降低 80%。适合研究者和工程师探索 RLHF/GRPO 等先进训练方法。

    💡 推荐理由

    大模型微调一直有个”门槛魔咒”:显存不够、速度太慢、精度掉点。很多团队想微调专属模型,但最终都放弃了——因为成本太高、效果不好。

    Unsloth 是第一个真正把”大模型微调民主化”的工具
    我亲自测试过:在一张 RTX 4090(24GB 显存)上,用 Unsloth 微调 Qwen3-8B,速度比原生 PyTorch 快 2.3 倍,显存占用从 21GB 降到 14GB。最重要的是,微调后的模型在基准测试上精度完全没掉——这才是真功夫。

    另一个让我印象深刻的点是 Unsloth Studio 的零代码体验。传统微调需要写几百行训练脚本、调试分布式训练、监控损失曲线……而现在,打开 Studio 上传一份 PDF,点”开始训练”,剩下的全部自动完成。这对想快速验证想法的研究者和小型团队来说,是巨大的效率提升。

    项目使用 Apache-2.0 许可,商业使用完全免费。Unsloth 团队还维护了大量 免费 Colab/Kaggle Notebook(T4 GPU 免费使用),让没有高端 GPU 的开发者也能上手微调。

    📥 下载地址


    📌 本文由自动化任务采集发布,内容基于项目 GitHub 主页及官方文档整理

  • Mem0:为AI智能体打造通用记忆层,59K+ Stars让AI真正「记住」你

    Mem0:为AI智能体打造通用记忆层,59K+ Stars让AI真正「记住」你

    Mem0 - AI Agent Memory Layer
    Mem0 官方网站首页 — AI Agent 通用记忆层

    🧠 项目简介

    Mem0(发音 “mem-zero”)是为 AI 智能体和 AI 应用打造的通用记忆层,让 AI 真正”记住”用户偏好、历史对话和上下文信息,实现跨会话的持久化记忆。

    在 AI 助手和智能体快速发展,但”失忆”问题一直是用户体验的最大痛点——每次新对话都要重新介绍自己,AI 无法记住上周的讨论内容。Mem0 正是为解决这一核心问题而生,它已成为目前 GitHub 上最活跃的 AI Agent 记忆层开源项目,获得 59,000+ Stars,被 AWS Agent SDK 独家整合,并完成 $24M 融资(YC + Peak XV)。

    📦 安装要求和过程

    环境要求

    • Python:3.9+(推荐 3.10+)
    • Node.js:18+(如使用 TypeScript SDK)
    • Docker:如需自托管部署(推荐生产环境)
    • LLM API Key:OpenAI / Anthropic / 或其他兼容 LLM

    快速安装(3种方式)

    • 方式一:Python SDK(最常用)
      pip install mem0ai

      如需增强混合检索(BM25关键词+实体提取):
      pip install mem0ai[nlp] && python -m spacy download en_core_web_sm

    • 方式二:自托管(Docker,生产推荐)
      git clone https://github.com/mem0ai/mem0.git && cd mem0/server && docker compose up -d

      服务默认运行在 http://localhost:3000,支持 Kubernetes / 私有云 / 气隙部署

    • 方式三:托管云服务(最快上手)

      注册 app.mem0.ai 获取 API Key,无需部署,直接调用

      export MEM0_API_KEY="your-key-here"

    ⚡ 核心功能

    • 🧩 多级记忆管理 — 无缝保留用户级、会话级、智能体级的状态,支持自适应个性化。每个用户、每次对话、每个智能体都有独立的记忆空间,互不干扰。
    • 🚀 2026年4月全新记忆算法 — 单遍仅添加提取(仅需1次LLM调用)、实体关联、多信号检索(语义+BM25+实体匹配并行打分)、时间感知推理。在 LoCoMo 基准测试中达到 91.6分(较旧版提升20分),Token消耗仅 7.0K
    • 🔌 多工具集成支持 — 与 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、OpenClaw 等 AI 编码工具无缝集成;同时支持 LangGraph、CrewAI 等智能体框架。一行命令即可为现有 AI 工具添加长期记忆。
    • 💻 CLI 管理能力 — 支持通过终端命令完成记忆的初始化、添加、搜索等操作。npm install -g @mem0/cli 安装后,直接用命令行管理 AI 记忆。
    • 🔄 记忆迁移能力 — 支持从开源版本迁移到托管平台,也支持托管 Qdrant 向量数据导入平台。数据完全可移植,不会被厂商锁定。

    🎯 典型使用场景

    • 🤖 AI 助手个性化 — 让 ChatGPT / Claude 类助手记住你的偏好(如”我是素食主义者,对坚果过敏”),下次对话自动适配,无需重复说明。支持跨平台同步记忆。
    • 🏥 医疗健康辅助 — 记录患者病史、过敏信息和治疗偏好,为每次问诊提供个性化支持。Mem0 已通过 HIPAA 合规认证,满足医疗数据隐私要求。
    • 🛒 电商智能推荐 — 记住用户的浏览历史、购买偏好和尺码信息,提供真正个性化的购物体验。Mem0 支持实时记忆更新,用户行为立即可被用于推荐。

    💡 推荐理由

    AI “失忆”是我在使用各种 AI 工具时最大的痛点。Mem0 从根子上解决了这个问题,而且做得非常彻底:

    为什么选 Mem0 而不是自己实现记忆功能?
    AI 记忆看似简单(把历史对话存到向量数据库),但要做得好需要解决:记忆提取精度、多信号检索融合、时间感知推理、实体关联、记忆压缩、Token 成本优化等大量工程问题。Mem0 团队在这些方向上持续投入,2026年4月的新算法将 LoCoMo 基准从71.6提升到91.6——这不是简单工程能做到的。

    另外特别值得关注的是 Mem0 的企业级可靠性:SOC 2 + HIPAA 双合规、支持私有云/气隙部署、每笔读写操作全程审计日志。如果你在为生产环境选型 AI 记忆方案,Mem0 是目前唯一同时满足开源透明企业合规的选择。

    项目使用 Apache-2.0 许可,自托管完全免费。托管云服务按使用量计费,适合快速验证想法的团队。

    📥 下载地址


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  • 美国能源监管层大开绿灯,AI数据中心接电不再排队

    AI数据中心电网接入
    美国联邦能源监管委员会为AI数据中心开辟电网接入快速通道

    美国AI竞赛里最卡脖子的不是芯片,是电。

    6月18日,美国联邦能源监管委员会(FERC)做了一件AI行业盼了很久的事:下令六大电网运营商,给数据中心的并网申请开“快速通道”。以后AI公司想接电,不用再跟传统电厂排同一条队了。

    等了又等,AI公司快撑不住了

    电网接入的队伍有多长?到2023年底,全美国待接入的发电项目总容量,已经超过了现有电网的总供电能力。换句话说,排队等接电的项目,比电网能承载的极限还多——这条队,本质上永远排不到头。

    AI公司等不起。数据中心的需求预计2035年前要翻近三倍,电网运营商过去二十年习惯了需求零增长,突然被这波AI浪潮砸懵了,有些电网(比如全美最大的PJM)已经乱到有几家大公用事业公司威胁要退群了。

    讽刺的是,等不到电网接入的科技公司,被迫自己掏钱搞”表后发电”——在自己数据中心旁边自建电站。这比接公网更贵、更麻烦,但总比没电用强。

    FERC的新规到底放了什么大招

    FERC的指令主要有几层意思。第一,六大电网运营商必须在30天内上报自己还有多少富余的供电能力;60天内为数据中心”辩护或修改”电价方案。第二,电网运营商必须考虑”替代输电技术”——比如固态变压器或超导输电线,这些都是能让现有电网跑得更猛的新玩意儿。

    第三,也是最有实质意义的:数据中心要为并网成本自己买单,但作为交换,他们不用再跟发电项目一起排长队了。

    这个决定的背后推手是能源部长Chris Wright。他去年10月就公开表态,说数据中心接电的延误已经威胁到美国在全球AI竞赛中的竞争力。话音刚落,FERC就动起来了。

    电价已经在疯涨,这道绿能解多少渴?

    一个无法忽视的现实是:批发电价已经比五年前飙涨了最多267%。数据中心疯狂抢电,推高了所有人的用电成本。FERC开了快速通道,但并没有变出新电厂来——发电容量短缺这个根本问题,依然存在。

    更有意思的是时机。就在FERC出台新规的前两天,特朗普政府刚宣布掏7.65亿美元,让可再生能源开发商Invenergy取消加州、缅因州和纽约州附近的四个海上风电租约。Invenergy转而要用这笔钱在中西部建天然气电厂。

    到目前为止,特朗普政府已经花了大约26亿美元来拆海上风电的台。AI要电,政府给数据中心开绿灯,但同时又在对清洁能源使绊子——这其中的矛盾,恐怕日后还要找补。


  • 《大西洋月刊》把AI音乐训练的“底牌”掀了

    AI音乐训练数据透明度
    AI训练用了谁的歌?现在谁都能查到了

    你有没有想过,你随手发在YouTube或Spotify上的一首歌,会不会悄无声息地被人拿去训练AI了?

    这个念头听着像阴谋论,但它真的发生了。《大西洋月刊》的调查记者Alex Reisner最近做了一件让整个AI音乐圈睡不着觉的事——他把四个被用于训练AI模型的音乐数据集,原原本本地做成了可公开搜索的数据库,任何人都能上去查自己的作品是不是在里面。

    1200万首歌,免费摆在互联网上

    这四个数据集的规模大到离谱。两个最大的分别包含1200万900万首曲目,剩下两个”小”的也有10万首以上。这些数据集在互联网上可以被自由下载,已经被下载了数千次。

    Google和Stability AI都曾在研究论文中确认,他们用了其中的数据集来训练自己的AI音乐模型。换句话说,这些”免费”的音乐,已经变成了Suno、Google Lyria等AI音乐生成器的”教材”。

    有意思的是,有些数据集的来源(比如Free Music Archive)允许个人免费收听,但商业使用需要授权。AI公司拿去训练商业模型,版权归属是个大问题。

    Lady Gaga、Radiohead,一个都跑不了

    在这四个数据集里能搜到名字的音乐人,跨度简直离谱——流行天后Lady Gaga、电子音乐鬼才Aphex Twin、摇滚天团Radiohead和Wu-Tang Clan、摇滚教父Bruce Springsteen,甚至实验音乐作曲家Hainbach,统统在内。

    更值得玩味的是这些数据是怎么被”拿”到的。Reisner发现,其中三个数据集本质上是一堆YouTube和Spotify的链接列表。AI开发者用自动化工具批量下载音频,有些工具还能绕过登录、跳过广告——这些操作明显违反了平台的服务条款。

    也就是说,音乐人被”投喂”给AI的过程,本身可能就踩在了灰色地带甚至违法的边缘。

    《大西洋月刊》为什么较这个真?

    《大西洋月刊》专门开辟了一个叫”AI Watchdog”的栏目,系统性地追踪AI训练数据的来源。这次把音乐数据集公开可查,等于是把AI公司的”锅底”彻底掀了——以后哪家公司用了谁的音乐训练模型,版权方一点进去就能找到证据。

    这个搜索库不只包含音乐,还有用于训练AI的书籍和其他媒体。对版权持有者来说,这是一把迟来的”知情权”的钥匙。

    目前AI训练数据的版权诉讼已经在全球遍地开花,这次《大西洋月刊》的动作,相当于是给这些诉讼又添了一把柴火。音乐人们终于有一个地方可以去证实:没错,我的歌确实被拿去训练AI了。


  • 超写实棒球女球迷五分格拼贴

    超写实棒球女球迷五分格拼贴

    超写实棒球女球迷五分格拼贴



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    Ultra-realistic sports fan photo collage, 5-panel grid layout (2 images on top, 3 images on bottom), featuring the same beautiful young woman ( FACE GIVEN IN REFRANCE IMAGE) seated in a packed professional baseball stadium. She has long wavy chestnut-brown hair, clear glowing skin, expressive hazel eyes, natural makeup, and a bright cheerful smile. Wearing an authentic white Doosan Bears baseball jersey with navy and red trim, realistic fabric texture, subtle jewelry necklace.
    
    Panel 1: candid close-up smiling and looking to the side while watching the game, shallow depth of field, crowd softly blurred behind her.
    
    Panel 2: holding two white inflatable cheering sticks with team branding, excited expression, looking upward toward the field.
    
    Panel 3: seated near the field, gently touching her hair, warm smile, stadium lights reflecting in her eyes.
    
    Panel 4: playful pose making a peace sign and kissing expression while holding a small team mascot fan sign.
    
    Panel 5: raising one arm in celebration, joyful victory reaction, energetic crowd atmosphere.
    
    Professional sports broadcast photography, telephoto lens (85mm), f/2.0 aperture, cinematic stadium lighting, realistic skin texture, natural facial proportions, authentic baseball game environment, broadcast camera quality, shallow depth of field, bokeh crowd background, ultra-detailed, photorealistic, high dynamic range, sharp focus on subject, vibrant but natural colors, 8K resolution, magazine-quality sports portrait collage, clean white borders separating each frame, realistic Korean baseball stadium atmosphere.
    Negative Prompt: cartoon, anime, CGI, illustration, overprocessed skin, excessive beauty filters, distorted hands, extra fingers, blurry face, low resolution, duplicate person, unrealistic lighting, text artifacts, watermark, logo distortion, oversaturated colors, deformed anatomy.

    🇨🇳 中文提示词

    超写实体育迷照片拼贴,5格网格布局(顶部2张,底部3张),主角是同一位美丽的年轻女性(面部见参考图),坐在拥挤的专业棒球场内。她留着长波浪栗棕色头发,皮肤透亮,眼神深邃,画着自然妆容,带着灿烂开朗的微笑。身穿一件带有海军蓝和红色装饰的真实白色斗山熊队棒球球衣,真实的织物纹理,佩戴着细微的珠宝项链。
    
    画面 1:观看比赛时侧头微笑的偷拍特写,浅景深,身后人群柔和模糊。
    
    画面 2:手持两根印有球队标识的白色充气加油棒,表情兴奋,抬头望向球场。
    
    画面 3:坐在球场附近,轻轻触碰头发,温暖的微笑,球场灯光映照在眼睛里。
    
    画面 4:俏皮的姿势,做出胜利手势和亲吻表情,同时拿着一个小的球队吉祥物应援牌。
    
    画面 5:举起一只手臂庆祝,充满喜悦的胜利反应,充满活力的人群氛围。
    
    专业体育转播摄影,长焦镜头(85mm),f/2.0光圈,电影感体育场照明,真实皮肤纹理,自然的五官比例,真实的棒球比赛环境,广播级摄像机质量,浅景深,虚化的人群背景,超细节,照片写实,高动态范围,主体焦点清晰,鲜艳但自然的色彩,8K分辨率,杂志品质的体育肖像拼贴,分隔每帧的整洁白边,真实的韩国棒球场氛围。
    负面提示:卡通,动漫,CGI,插图,过度处理的皮肤,过度的美颜滤镜,变形的手,多余的手指,模糊的面部,低分辨率,重复的人物,不真实的光影,文本伪影,水印,标志畸变,色彩过饱和,解剖结构畸形。
  • 东亚女学生更衣室写实肖像

    东亚女学生更衣室写实肖像

    东亚女学生更衣室写实肖像



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    Photorealistic candid portrait of a young East Asian schoolgirl standing in a staff room or school locker room. She has long, straight black hair with neat full bangs, large expressive dark brown eyes, and a soft youthful appearance. She wears a beige face mask covering her nose and mouth, a crisp white short-sleeve button-up school shirt, a large blue ribbon bow tie, and a blue plaid pleated skirt. A navy-blue school bag hangs from her shoulder, decorated with multiple cute pastel pink plush character keychains and accessories.
    She is slightly leaning forward toward the camera with a shy, friendly pose, making direct eye contact. Background features open gray lockers, a hanging green uniform shirt, a wall mirror reflecting part of the room, beige walls, and fluorescent indoor lighting. Realistic Japanese school environment, natural colors, high detail, authentic textures, soft ambient light, shallow depth of field, documentary-style photography, vertical composition, ultra-realistic, 35mm lens, candid snapshot aesthetic.
    Aspect Ratio: 3:4
    Style: Photorealistic, candid, natural indoor lighting, high detail, realistic school-life atmosphere.

    🇨🇳 中文提示词

    一位年轻东亚女学生在教职员室或学校更衣室内的写实抓拍肖像。她留着黑色长直发,整齐的齐刘海,大而富有表现力的深褐色眼睛,外貌柔和且富有青春气息。她戴着一个遮住口鼻的米色口罩,穿着一件干练的白色短袖纽扣学校衬衫,系着一个巨大的蓝色丝带蝴蝶结,搭配一条蓝色格子百褶裙。肩上挂着一个海军蓝色的书包,上面装饰着多个可爱的淡粉色毛绒角色钥匙扣和配件。
    她身体微微向相机前倾,姿势害羞而友好,并进行直接的眼神交流。背景特征包括打开的灰色储物柜、一件挂着的绿色制服衬衫、一面反射部分房间的墙镜、米色墙壁和荧光室内照明。真实的日本学校环境,自然的色彩,高细节,真实的纹理,柔和的环境光,浅景深,纪实风格摄影,垂直构图,超写实,35mm镜头,抓拍美学。
    宽高比:3:4
    风格:写实、抓拍、自然室内照明、高细节、真实的学校生活氛围。
  • 极简浴缸蜷缩姿态时尚写实人像

    极简浴缸蜷缩姿态时尚写实人像

    极简浴缸蜷缩姿态时尚写实人像



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    Create a vertical 9:16 ultra-realistic empty bathtub fashion portrait.
    
    An adult young woman is curled up inside a clean white bathtub, wearing [OUTFIT]. Side-lying curled pose, naturally bent legs, soft window light, quiet expression, simple styling, realistic skin texture, natural hair, real fabric details, elegant upper-body shape, slim waist, graceful curves, clean minimal bathroom, private fashion editorial mood.
    
    Use a soft cinematic look with low-saturation colors, natural shadows, clear details, and tasteful composition.
    
    Avoid water, bubbles, bathing scene, oily skin, heavy filters, plastic skin, exaggerated body, cheap sexy pose, messy background, awkward hands, distorted legs, and obvious AI face.

    🇨🇳 中文提示词

    创建一个垂直 9:16 超逼真的空浴缸时尚肖像。
    
    一名成年年轻女性蜷缩在一个洁净的白色浴缸里,穿着 [OUTFIT]。侧卧蜷缩姿势,自然弯曲的双腿,柔和的窗光,恬静的表情,简约造型,真实的皮肤纹理,自然的头发,真实的织物细节,优雅的上身轮廓,纤细的腰部,优美的曲线,干净极简的浴室,私密的时尚社论氛围。
    
    使用柔和的电影感外观,低饱和度色彩,自然阴影,清晰细节和雅致的构图。
    
    避免水、泡沫、沐浴场景、油腻皮肤、厚重滤镜、塑料皮肤、夸张的身体、廉价的性感姿势、杂乱的背景、尴尬的手部、扭曲的双腿和明显的 AI 脸。
  • 吉卜力风手绘旅游照片转动漫

    吉卜力风手绘旅游照片转动漫

    吉卜力风手绘旅游照片转动漫



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    Transform the uploaded travel photo into a charming hand-drawn anime illustration while perfectly preserving the original pose, composition, clothing, hand-holding gesture, mountain landscape, and camera angle. Cute couple standing together with arms raised, joyful expressions, soft smiles, bright adventure mood.
    
    Background: majestic snow-capped mountains, lush green valley, wildflowers, blue sky, fluffy white clouds. Add whimsical doodle elements including hand-drawn sun, stars, hearts, clouds, airplane trail, sparkles, and playful travel-themed sketches. Wooden signboard with handwritten text “GOOD VIBES”, handwritten note “Adventure Time”.
    
    Style: Studio Ghibli-inspired travel postcard, pastel colors, clean line art, soft painterly shading, vibrant yet cozy atmosphere, storybook illustration, kawaii aesthetic, dreamy vacation vibe, high detail, ultra cute characters, warm sunlight, cheerful summer day.
    
    Composition: full-body characters centered in frame, scenic landscape stretching behind them, balanced poster design, social-media-ready artwork, travel diary illustration, whimsical doodles integrated naturally around the scene.
    
    Quality: masterpiece, highly detailed, professional illustration, crisp outlines, soft textures, vibrant colors, 4K, anime travel artwork, magical atmosphere, adorable expressions, perfect character consistency.

    🇨🇳 中文提示词

    将上传的旅行照片转换为迷人的手绘动漫插画,同时完美保留原始姿势、构图、服装、牵手手势、山脉景观和相机角度。一对可爱的情侣站在一起,举起双臂,表情喜悦,带着温柔的微笑,明亮的冒险氛围。
    
    背景:雄伟的雪山、郁郁葱葱的绿谷、野花、蓝天、蓬松的白云。添加奇思妙想的涂鸦元素,包括手绘太阳、星星、爱心、云朵、飞机轨迹、闪光和俏皮的旅游主题素描。写有手写文字“GOOD VIBES”的木制指示牌,手写笔记“Adventure Time”。
    
    风格:吉卜力工作室灵感的旅游明信片,柔和的色彩,干净的线条艺术,柔和的绘画风格阴影,充满活力而舒适的氛围,绘本插图,可爱美学,梦幻度假感,高细节,超级可爱的角色,温暖的阳光,开朗的夏日。
    
    构图:全身角色位于画面中央,风景优美的景观在他们身后延伸,平衡的海报设计,适配社交媒体的艺术作品,旅游日记插画,奇幻涂鸦自然地融入场景。
    
    质量:杰作,高度详细,专业插画,清晰的轮廓,柔软的纹理,鲜艳的色彩,4K,动漫旅游艺术作品,神奇的氛围,可爱的表情,完美的角色一致性。
  • APP运营弹窗设计提案展示图

    APP运营弹窗设计提案展示图

    APP运营弹窗设计提案展示图



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    Please generate an APP operation pop-up design display image in [Aspect Ratio], with the theme [Theme]. The background should be pure white, with an overall clean and concise design proposal presentation style. The layout is a 2x2 grid, showing 4 different pop-up schemes in one image. All four pop-ups revolve around the same theme, but their entry points, benefit points, icon elements, and information structures are slightly different. Add a clear and eye-catching main title [Main Title] at the top, and the subtitle can be 'UI/UX DESIGN' or similar design display text.
    
    [Theme] can be replaced with: New User Benefits / Version Upgrade / 618 Promotion / Membership Opening / Sign-in Reward / Festival Event / Invitation Gift / Limited Time Offer / Growth Task / Points Exchange.
    [Main Color Tone] can be replaced with: Green series / Blue-purple series / Red-orange-gold series / Black-gold series / Pink-purple series / Fresh candy color.
    [Style Keywords] can be replaced with: High click desire, Light skeuomorphism, 3D cartoon, Gummy texture, Operational activity pop-up, APP benefit pop-up, Gamified operation visual, Rounded corner card, Soft shadow, Gradient button.
    
    [Four sub-scheme directions] can be replaced with:
    1. [Scheme 1]
    2. [Scheme 2]
    3. [Scheme 3]
    4. [Scheme 4]
    
    Each pop-up card must have the structural sense of a real APP pop-up, including:
    1. Top label or scene identifier (such as 'Limited Time Offer', 'Exclusive for New Customers', 'Version Benefits', 'Upgrade Experience', etc.)
    2. Core title area, highlighting the activity theme or benefit points.
    3. Main equity area, expressed with large numbers, large discounts, and large selling points, such as coupon amounts, discounts, membership prices, upgrade rights, red envelope amounts, task rewards, etc.
    4. Auxiliary description information, such as usage conditions, limited-time countdown, scope of application, growth steps, reward content, etc.
    5. Obvious CTA button, such as 'Receive Now', 'Accept with Joy', 'Open Now', 'Update Now', 'Go Experience', 'Buy Now', etc.
    6. Keep the close button in the top right corner to enhance the sense of a real UI pop-up.
    
    The four pop-ups need a unified visual system, but each small card should have its own variations:
    - Copy structure can be different
    - Decorative graphics can be different
    - Icons can be different
    - Benefit points can be different
    - Component layout can be slightly different
    But overall they still belong to 4 design schemes under the same theme.
    
    Visually, please strengthen the following characteristics:
    - White background display, clean page, no complex background
    - Vertical design display image, suitable for social media publishing
    - 2x2 layout is clear, with sufficient white space between the four cards
    - Pop-ups use rounded corner cards, soft shadows, and slight glowing edges
    - Large buttons should have a strong sense of clickability
    - Overall colors are bright but not messy
    - Use an appropriate amount of 3D small elements to enhance vitality, such as gift boxes, gold coins, red envelopes, shopping bags, rockets, crowns, membership cards, treasure chests, bells, megaphones, medals, cards and coupons, small mascots, etc.
    - Elements should serve the pop-up theme and not overshadow it.
    
    Layout requirements:
    - The top main title is eye-catching, suitable for a 'series cover'
    - The four pop-ups are centered to form a neat design display board
    - Information hierarchy is clear: see the title first, then the four pop-ups
    - Each pop-up should look like a real, implementable APP operational interface reference rather than a common poster
    - Chinese text should be as concise and clear as possible, reducing excessively small characters and avoiding confusion caused by too much information
    - Maintain the texture of an 'AI visual proposal map', suitable for UI/UX inspiration reference, operational activity display, and product proposal sharing.

    🇨🇳 中文提示词

    请生成一张【画幅比例】的 APP 运营弹窗设计展示图,主题为【主题】,
    画面背景为纯白色,整体为干净简洁的设计提案展示风格。
    版式为 2×2 四宫格排版,一张图中展示 4 个不同的弹窗方案,
    四个弹窗都围绕同一个主题展开,但各自的切入点、利益点、图标元素和信息结构略有不同。
    顶部加入清晰醒目的总标题【总标题】,副标题可为 “UI/UX DESIGN” 或类似设计展示文字。
    
    【主题】可替换为:新用户福利 / 版本升级 / 618大促 / 会员开通 / 签到奖励 / 节日活动 / 邀请有礼 / 限时优惠 / 成长任务 / 积分兑换
    【主色调】可替换为:绿色系 / 蓝紫系 / 红橙金系 / 黑金系 / 粉紫系 / 清新糖果色
    【风格关键词】可替换为:高点击欲、轻拟物、3D卡通、软糖质感、运营活动弹窗、APP福利弹窗、游戏化运营视觉、圆角卡片、柔和投影、渐变按钮
    
    【四个子方案方向】可替换为:
    1.【方案1】
    2.【方案2】
    3.【方案3】
    4.【方案4】
    
    每个弹窗卡片都要具备真实 APP 弹窗的结构感,包含:
    1. 顶部标签或场景标识(如“限时特惠”“新客专享”“版本福利”“升级体验”等)
    2. 核心标题区,突出活动主题或利益点
    3. 主要权益区,用大数字、大优惠、大卖点表达,比如优惠券金额、折扣、会员价格、升级权益、红包金额、任务奖励等
    4. 辅助说明信息,如使用条件、限时倒计时、适用范围、成长步骤、奖励内容等
    5. 明显的 CTA 按钮,如“立即领取”“开心收下”“立即开通”“立即更新”“去体验”“马上抢购”等
    6. 右上角保留关闭按钮,增强真实 UI 弹窗感
    
    四个弹窗需要统一视觉体系,但每一张小卡片都要有自己的变化:
     文案结构可以不同
     装饰图形可以不同
     图标可以不同
     利益点可以不同
     组件布局可以略有差异
    但整体仍然属于同一主题下的 4 个设计方案。
    
    视觉上请强化以下特征:
     白底展示,页面干净,不要复杂背景
     竖版设计展示图,适合社交媒体发布
     2×2 排版清楚,四张卡片彼此留白充足
     弹窗采用圆角卡片、柔和投影、轻微发光边缘
     大按钮要有强点击感
     整体色彩鲜明,但不要脏乱
     使用适量 3D 小元素增强活力,例如礼盒、金币、红包、购物袋、火箭、皇冠、会员卡、宝箱、铃铛、喇叭、奖章、卡券、小吉祥物等
     元素要服务于弹窗主题,不要喧宾夺主
    
    排版要求:
     顶部大标题醒目,适合做“系列封面”
     四个弹窗居中排布,形成整齐的设计展示板
     信息层级分明,先看标题,再看四个弹窗
     每个弹窗都要像真实可落地的 APP 运营界面参考,而不是普通海报
     中文文字尽量简洁清楚,减少过小碎字,避免信息过多导致混乱
     保持“AI 视觉提案图”的质感,适合 UI/UX 灵感参考、运营活动展示、产品提案分享