马克学ai

一、调参：输入“精准指令”，避免“模糊沟通”​​ ​新手痛点​：参数填得太笼统（如“尺寸100mm”），TRELLIS“猜不透”你的需求，生成模型“歪七扭八”。 ​调试技巧​：输入“范围值+约束条件”

一、建筑行业的“图纸之痛”：为什么“施工图”总成“吵架图”？​​ ​1. 图纸“太抽象”，施工方“看不懂”​​ 传统建筑设计中，施工图依赖“二维平面图+文字标注”，但建筑结构的复杂性（如曲面幕墙、异形

在TRELLIS出现前，3D建模圈流传着一句话：“模型好看不难，落地难；落地不难，效率高难。” 设计师用Blender/Maya雕琢3天，工厂说“结构太复杂，开模要5天”；建筑师做3D效果图，施工方说

Ν不是所有换脸工具都“叫好又叫座”​。不同工具的技术路线、适用场景、甚至“隐藏套路”都天差地别——选错了，你花时间做的视频可能被平台限流；选对了，你可能用它月入5万。 今天，我用3个月实测数据，从“普

随着人工智能从实验室走向规模化应用，开发效率与成本成为瓶颈。传统基于代码的 LLM 开发框架（如 LangChain）虽灵活，却因学习门槛高、调试复杂而难以普及。2024 年，开源工具 Flowise

上周，我发了条“用自己脸替换《甄嬛传》华妃”的短视频，3天涨粉8万，广告接到手软。评论区炸了：“这换脸也太真了！怎么做到的？”“求教程！” 答案很简单——我用了一款叫FaceFusion的AI换脸工具

上周，我刷到一条粉丝留言：“用FaceFusion换了张自己的脸到综艺里，评论区全是‘假得像恐怖片’‘表情像机器人’……我明明按教程调了参数啊？” 这条留言戳中了无数用户的痛点——FaceFusion

一、传统内容生产的“三大枷锁”，FaceFusion如何一一破解？​​ ​枷锁1：“人力依赖”——拍一条视频，需要10个人干3天​ 传统视频制作的流程是：编剧→分镜→找演员→化妆→拍摄→剪辑→调色→成

在虚拟主播直播中，当系统以200ms延迟精准匹配口型动作时；在多语言视频翻译场景里，当AI用带呼吸声的语调复现人类情感时——这些体验背后，是哔哩哔哩开源的 IndexTTS 文本转语音系统正在刷新行业