前几天发了 FLUX Kontext 的很多案例

虽然大概教了一下怎么用，但还是有很多人不会

这次刚好发现 Liblib 上线了 Kontext，不需要本地跑 Comfyui ，可以在线处理

索性手把手一步一步教大家用，顺便分享一下常见用法的 Comfyui 工作流：https://mp.weixin.qq.com/s/5M35Fr7pU1nzIc3Cm3_2Kg

链接不太方便，我把 Kontext 工作流上架到 Liblib 了，搜索「藏师傅」就行，双图和三图超分的都有。

在 Web UI 上简单体验 Kontext

这里先教一下如何用最基本的 WebUI 里的 Kontext 对图片进行修改，需要注意的是 Web UI 只支持单图。
首先我们需要在 liblib 首页找到 F.1 Kontext，然后进到详情页里面点加模型库。
然后我们在侧边栏找到“在线生成”就可以进入到 web UI 的界面了，下面跟着我的操作设置就行：
1️⃣在页面最上面 CHECKPOINT 部分选择你刚刚加入到模型库的 F.1 Kontext 模型
2️⃣然后选择图生图模式
3️⃣之后输入提示词，Liblib 这里的提示词输入框可以一键帮你把中文提示词翻译为英文，非常省心
4️⃣我们可以在页面下方这里调整你期望生成的图像比例
5️⃣最后点击开始生图就好，我们的厨神 Labubu 就诞生了
另外，Web UI 近几天也会上线 Kontext 的多图参考能力。

Comfyui 上解锁 Kontext 高级技巧

可能很多人听到 Comfyui 又头疼了。
没事，在 Liblib 不需要你处理复杂的插件安装和模型下载问题。
即使是最复杂工作流搭建我也帮你搞好了你直接用就行。

单图 Kontext 工作流使用

首先我们需要在 Liblib 左侧导航找到“在线工作流”，然后打开页面之后将你获取到的「FLUX Kontext 单图工作流」拖入到界面中就可以了。
我们其实需要关注的就是三个地方，首先在「加载图像」节点上传你需要修改的图片。
然后在 Liblib Translate 节点输入中文的提示词，这个节点会自动帮你将提示词翻译为英文传输到 Kontext 节点里。
之后我们需要关注的就是 Kontext 节点中的 aspect_ratio 参数，这里的意思是输出图片的比例，按你需求的来就行。

分享一个自用的数据打标小工具

前段时间女朋友在加班加点给数据打标
我一看，这不就是我天天用API干的事情（狗头
直接用Claude4搓了一个小前端，唯一的用户反馈还不错，就整理了一下开源出来，希望能够让大家轻松体验下指挥AI牛马的感觉

设计的核心思路是用户只需要用自然语言描述任务（如p2），Prompt设计和实际打标任务都由模型完成，尽量简化操作
另外加了一些保存API和当前任务的配置，方便复现之前的结果
最后考虑到并不是所有人都会在电脑上安装Python和配环境，所以还打包成了exe，保证下载即用
欢迎大家体验，希望大家多多提意见！

👉 在线玩（注意不要保存API Key和敏感数据）：https://tablelabelingtool-bingxuan.streamlit.app
🔧 Win免安装版：https://pan.quark.cn/s/d0360a24b2af
🐙 GitHub源码和使用指南：https://github.com/DOGEwbx/table_labeling_tool

白嫖一年 Perplexity 会员！

在下面链接输入 PPLXLIUMBLHOTVAJ2QI 优惠码就行

建议先将 IP 更换为美国或者新加坡，然后开无痕窗口打开链接

15/100

雨后的新加坡，空气里飘着一股芬芳。我坐在开往跳海酒馆的车里，
窗外的高楼与绿植交织成一幅现代都市画卷。司机是个年轻人，或许三十出头，手指在方向盘上轻轻敲打着音乐的节奏。
你是来旅游的吗？他用流利的英语问我，然后不等我回答，就切换成了带着不是很熟练的南洋口音的中文，
我点点头，说我是从中国来的 ，告诉他我来新加坡有个工作的事情。车内的冷气很足，与窗外的湿热形成鲜明对比。
"我们这里有个传统，关于土地公的。"，"现在大家都在谈环保，但多数只是说说而已。"
车平稳地行驶在新加坡整洁的道路上，窗外绿树成荫。这座城市的绿化做得极好，花园城市的美誉当之无愧。
"如何做到不虚伪的环保？"我问他。
然后我们开到了目的地————跳海酒馆

跳海酒馆是个藏在闹市深处的宝地。我在角落翻到一本《钢之炼金术师》，封面上阿尔冯斯眼光坚毅。
那一刻，蛙池乐队的《河流》正好从音响里流淌出来，歌词中"温水煮青蛙"的比喻让我想起了年轻司机的话。
我们向地球借来资源、借来时间、借来生命，终有一天，这些都需要归还。
阿尔冯斯的灵魂寄宿在冰冷的盔甲中，却依然保持着人性的温度。
家如何在发展中保留绿意，如何在科技进步的同时设下边界。
故事核心理念"等价交换"揭示了一个朴素真理——获取必有代价，没有真正免费的馈赠。这反映了自然界的守恒定律，也映射人生中的因果关系。
阿尔冯斯的灵魂寄宿盔甲、我们是肉体，还是思想？
人体炼成术的禁忌性探讨了科技应有的边界。当技术能力超越伦理约束时，人类将面临严重后果，这是对科学无限发展的警示。
就像《钢炼》中对人体炼成术的警示，当技术超越伦理，我们将面临怎样的后果？
器人界面可设计"记忆存储"功能，让机器人"记住"与用户的互动历史，创造连续性的关系体验。
机器人产品应内置伦理边界。在数据收集、决策辅助等功能中，应明确标示"不可逾越的界限"，避免技术能力超越伦理约束。
用户投入时间和注意力，机器人应提供相应价值回报，确保用户感受到投入与回报的平衡。

居然没座位
一进门发现卢老师站在那（怎么嘉宾也没座位

这也太火了 震惊

我只能说有顶会那味儿
主持人会问问题 观众会问问题
嘉宾讲的也细

看得到比较类似的研究工作 尤其在仿真领域吧 比如和dimensionalOS Real2Sim2Real-DemoGen类似的工作 以及会build评测集 共识是合成数据在非接触还是可以百分百work的 也比较适合本体和场景强化
Contact Rich 一方面考虑真机强化（降本没听明白）另外就是触觉 方老师讲Tacchi沿革历史听的我还蛮震撼的 没想到已经是这么多次迭代的成果了 硬件如果能收敛到visual-tactile 灵巧操作进步速度应该蛮快的（嗯 好像有个什么scaling law我又漏听了qaq)

而卢老师就是疯狂在build各种数据集 卢老师太全栈了令人震撼（也太朋克了）

特别感触最后黄老师的演讲
一个虫子再小 也是闭环系统啊！！