量不大的话推荐用多模态 AI 来识别，生成的格式会更好，还有一定的纠错能力。

@NamelessRain 固定形态的生物类感觉都能类似操作，建筑类的也好搞，物品类的目前感觉应该没有特别好的通用解法，组合的话情况太多了，而且纯换皮辨识度太低，感觉只能抽卡

@NamelessRain gpt6 建模强是相对而言的，对比其他模型确实是次时代的提升，但是就还原度而言，在可接受的成本范围内肯定是打不过专用模型的，专用模型下限太高了，可能问题很多但看上去还挺像那么回事的。

本人纯外行，我感觉可以参考游戏公司的 AI 流水线模式，就人物模型而言，最简单的做法从一次性生成完整的然后修修改改改为套模板，主体不变，只换服饰、发型、脸型、肤色、装饰物等形象特征

大致就是
1. 定几个通用体型，绑好骨骼，实现动作套用
2. 生成的时候，选好体型后，生成人物设定、参考图，然后把参考图上一些关键装饰性零件、贴图单独生成
3. 生成不含零件的人物服饰，放置零件，融合贴图，调整脸部和肤色，生成头发

到这里最起码人物应该能看了，只是可能都很雷同或者只有几种，如果有换装、捏脸的技术积累可能会好点，没有的话后面就看 gpt 的了（

话说这是不是在开倒车，怎么感觉这么眼熟，20 年前好像就是这么干的（

@GPLer 没看到第二段，原来是楼主自己调的，我的

直接 gpt6 建模也太奢侈了吧，有种力大砖飞的感觉，点进来之前还以为是专用模型走图生模或文生模。

@zackkk 工作流、工作内容、工作场所不同，答案差别很大，个人感觉主要取决于等待的时候去干什么，我一般等待的时候会去做别的事情，做完了再去顺便看一眼，如果它提前完成了我收到了通知，注意力容易被打断，在这种工作流的情况下我希望它按照我的节奏来推进而不是它来催我。

用的 deepseek 或自部署模型，基本没有用量焦虑，之前用 codex 的时候也是不希望它空着，会去搞类似提醒的东西，避免浪费 5 小时额度。

PS: 你这个播放剩余用量我感觉更焦虑了😢

这样会很焦虑吧，就和 codex 掐点 5 小时一样，感觉还是随缘看下健康一点。

个人认为在实现全知全能之前都不算 AGI ，RSI 只是实现 AGI 的一种路线或前置条件

延到后面感觉新款 M7 Max MacBook Pro 都快上市了，又可以等了

@GPLer 楼主神了，真给他头像猜到了，看看这轮能不能打到 8 开头

m6 这个核心安排只适合移动设备，你说的这两个场景 m5 pro 都更优

楼主头像说明了一切，昨天今天都在这个位置，感觉后继无力了。

@4seasons
[JEP 540: Simple JSON API (Incubator)]( https://openjdk.org/jeps/540) 官方准备出手了
[JEP 198: Light-Weight JSON API]( https://openjdk.org/jeps/198) 话说之前好像就有一个

@xing7673 ccpp132
早上刷到了，没想到这么草台班子，既不是专门的黑客组织，也没有绕过，单纯是沙箱逃逸，我的，既然闭源模型厂家没有能力做好安全，那开源模型确实是不可或缺的。

@xing7673 如果攻击者通过某种能力绕过了闭源模型的安全护栏，那么防守者也可以，开源模型同理，并不存在不对等。

可以直接屏蔽节点，然后用 R2 模式

@flmn 虽然对被收购的团队来说是好事，但是把前端基建寄托于单一供应商 Vercel 上风险还是太高了，总感觉后面要来个大的。👀