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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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Nano Banana + Kling，把经典电影场景做成立体微缩模型。
提示词：
核心主题 (Core Concept)
创建一个干净、收藏级的高品质微缩模型场景（Diorama），对附带的参考图进行重构。目标是将原画面完全重建为具有实体质感的精密比例模型。
参考执行规则 (Reference Adherence)
[关键要求]：严格以参考图作为场景布局、物体摆放和构图的唯一且精确的依据。
禁止重新演绎场景或替换原有物体。
所有车辆、建筑、道具和地形必须保持与参考图完全一致的相对位置。
角色（如果存在）应渲染为微缩人偶风格，不包含真实面部细节。
风格与材质 (Style & Materials)
美学风格：干净、现代、高级感的模型美学。
材质质感：高品质模型材料，表面呈现光滑、哑光（Matte）或轻微丝绸光泽（Satin）。
细节处理：简化但保留忠实的微缩比例（Miniature Realism）。
画质：超清晰洁净，无颗粒感，无噪点。
环境与底座 (Environment & Base)
底座：带有倒角的独立雕刻底座，边缘线条干净极简。底座自然地承载所有物体，无任何外壳包围。
背景：纯白无缝影棚背景（Pure White）。除模型底座外，周围没有任何环境元素。
灯光与镜头 (Lighting & Camera)
视角：等轴视图（Isometric）或微俯视 3/4 视角。模型需居中且完整可见（无裁剪）。
光照：柔和的影棚布光（顶光及微侧光），仅在物体下方产生细微的接触阴影。避免戏剧性的聚光灯或强对比度。
镜头：等效 35mm–50mm 焦段，无畸变。
负面提示 (Negative Prompt - 禁止出现)
不要包含：玻璃罩、亚克力展示盒、博物馆展柜、透明立方体、保护壳、玻璃反光、标签或铭牌、文字覆盖、杂乱的背景、电影感动态模糊、景深模糊。
提示词：
核心主题 (Core Concept)
创建一个干净、收藏级的高品质微缩模型场景（Diorama），对附带的参考图进行重构。目标是将原画面完全重建为具有实体质感的精密比例模型。
参考执行规则 (Reference Adherence)
[关键要求]：严格以参考图作为场景布局、物体摆放和构图的唯一且精确的依据。
禁止重新演绎场景或替换原有物体。
所有车辆、建筑、道具和地形必须保持与参考图完全一致的相对位置。
角色（如果存在）应渲染为微缩人偶风格，不包含真实面部细节。
风格与材质 (Style & Materials)
美学风格：干净、现代、高级感的模型美学。
材质质感：高品质模型材料，表面呈现光滑、哑光（Matte）或轻微丝绸光泽（Satin）。
细节处理：简化但保留忠实的微缩比例（Miniature Realism）。
画质：超清晰洁净，无颗粒感，无噪点。
环境与底座 (Environment & Base)
底座：带有倒角的独立雕刻底座，边缘线条干净极简。底座自然地承载所有物体，无任何外壳包围。
背景：纯白无缝影棚背景（Pure White）。除模型底座外，周围没有任何环境元素。
灯光与镜头 (Lighting & Camera)
视角：等轴视图（Isometric）或微俯视 3/4 视角。模型需居中且完整可见（无裁剪）。
光照：柔和的影棚布光（顶光及微侧光），仅在物体下方产生细微的接触阴影。避免戏剧性的聚光灯或强对比度。
镜头：等效 35mm–50mm 焦段，无畸变。
负面提示 (Negative Prompt - 禁止出现)
不要包含：玻璃罩、亚克力展示盒、博物馆展柜、透明立方体、保护壳、玻璃反光、标签或铭牌、文字覆盖、杂乱的背景、电影感动态模糊、景深模糊。
我身边现在大概有两类朋友。
第一类，AI 重度上瘾型。
每天用 AI 用到不睡觉，工具一堆：模型、Agent、插件、自动化流程全都试一遍。
不断探索“这个能不能”“那个行不行”，做一堆现实里有需求但并不急需的需求。
Vibe Coding 对他们来说像赛博毒药，一旦进入状态就停不下来，一边震撼 AI 的能力，一边被新工具持续刺激，永远在 next level。
第二类，传统行业躺赚型。
早几年踩对了行业，现金流很好，生意稳定。日常 AI 使用止步于“豆包能不能帮我写点东西”，
分不清 GPT、DeepSeek、Manus、Claude 到底有什么区别，也不太关心。
在他们眼里，AI 是锦上添花，不是生产资料。
有意思的是，这两类人彼此都看不太懂对方。
第一类觉得第二类“迟早会被 AI 淘汰”，
第二类觉得第一类“太兴奋、太折腾”。
@aigc1024
第一类，AI 重度上瘾型。
每天用 AI 用到不睡觉，工具一堆：模型、Agent、插件、自动化流程全都试一遍。
不断探索“这个能不能”“那个行不行”，做一堆现实里有需求但并不急需的需求。
Vibe Coding 对他们来说像赛博毒药，一旦进入状态就停不下来，一边震撼 AI 的能力，一边被新工具持续刺激，永远在 next level。
第二类，传统行业躺赚型。
早几年踩对了行业，现金流很好，生意稳定。日常 AI 使用止步于“豆包能不能帮我写点东西”，
分不清 GPT、DeepSeek、Manus、Claude 到底有什么区别，也不太关心。
在他们眼里，AI 是锦上添花，不是生产资料。
有意思的是，这两类人彼此都看不太懂对方。
第一类觉得第二类“迟早会被 AI 淘汰”，
第二类觉得第一类“太兴奋、太折腾”。
@aigc1024
片或描述时：
1. 分析主体的核心特征、穿着风格及潜在性格。
2. 提取可拆解的一级元素（外套、鞋子）
3. 脑补并设计二级深度元素
4. 生成一张包含所有这些元素的组合图，确保透视准确，光影统一，注释清晰
5. 使用中英文双语标记，高清4K HD 输出，比例3:4
@aigc1024
1. 分析主体的核心特征、穿着风格及潜在性格。
2. 提取可拆解的一级元素（外套、鞋子）
3. 脑补并设计二级深度元素
4. 生成一张包含所有这些元素的组合图，确保透视准确，光影统一，注释清晰
5. 使用中英文双语标记，高清4K HD 输出，比例3:4
@aigc1024
马斯克接手推特后第一件事就是解雇李飞飞，当时很多人不理解。但看完这段视频你可能就懂了：这位“AI教母”居然在2026年还认为机器人“没有商业场景”，落地甚至要等20年。
这简直是学术界与现实世界的巨大鸿沟！当 Optimus 已经在工厂里搬砖、特斯拉 FSD 已经跑通了机器视觉的底层逻辑时，专家还在纠结“没数据、没场景”。
这就是为什么真正的创新往往来自疯子，而不是所谓的泰斗。你觉得专家的话还能信几分？
@aigc1024
这简直是学术界与现实世界的巨大鸿沟！当 Optimus 已经在工厂里搬砖、特斯拉 FSD 已经跑通了机器视觉的底层逻辑时，专家还在纠结“没数据、没场景”。
这就是为什么真正的创新往往来自疯子，而不是所谓的泰斗。你觉得专家的话还能信几分？
@aigc1024
