AI探索指南
AI探索指南
- 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。 - 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 - 每天打工五点钟下班,硬是被同事和部长在下班后用小黑板教了40分钟日语。
今天没焊接,学习了分解和组装机器人,明天开始焊接机器人零件。我的焊接打工日常?!
- 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 - 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
- 推荐一个权威 Skills 收录排行库 http://skills.sh
该仓库由 官方构建,每一个 skill 的排行都由其在用户侧的受欢迎程度决定,所以一般排行靠前的基本不会踩雷。
这里我经常用的 skills 有三个:
frontend-design:
A社官方创建的 skill,指导创建独特的生产级前端界面,避免泛泛的“AI粗糙”美学。去除前端“AI味”
supabase-postgres-best-practices:
supabase数据库创建的最佳实践
audit-website:
大而全的网站审计skill,能够审查出网站的SEO、技术、内容、性能和安全多方面问题。
Skill一定是适合自己的才是最好用的,即使是直接从列表里下载的skill,可能也需要我们高度客制化形成自己的。其余的skills大家可以去网站自行寻找。
链接👇
http://skills.sh
@aigc1024 - 拿到自己认知之外的钱
也是一种诅咒 - 🎉🎉🎉 Kimi K2.5 is on Ollama's cloud
ollama run kimi-k2.5:cloud
You can connect it to Claude Code, Codex, OpenCode, Clawdbot, and Droid via ollama launch!
ollama launch claude --model kimi-k2.5:cloud
@aigc1024 - 最近到处都在分享 Claude Skills,各种 marketplace 上也有现成的 skill。
但这些对大多数人意义不大。我自己用下来的感受:真正有用的 skill,都是从自己的工作场景里做出来的。
因为skill的本质是标准化流程的封装,别人的SOP≠你的SOP。
拿我自己举例,我玩了好多花里胡哨的skill,但用的多的并不多:
- 我需要按照我的特定需求整理信息、文档,于是写了一份/yuwen-writer
- 我经常会使用excalidraw画布,但自己整理并画好,比较消耗时间,就写了/yuwen-excalidraw
- 关于生图和插图,我会用 大佬的 /baoyu-image-gen、/baoyu-article-illustrator
还有一些其它的,但大多都是根据自己的SOP做出来的,这些skill对我来说价值巨大,因为是我每天都在用的场景。
我一般的做法:
1. 先找到自己经常重复做的事(偶尔一次使用没必要)
2. 把这件事的 SOP 梳理清楚
3. 让 Claude Code 帮我写成 skill
4. 用的过程中不断优化
这样出来的 skill,才是真正属于你的、能持续产生价值的东西。
@aigc1024