近日,一款创新的AI微信表情包生成器在V2EX社区分享,可基于任意宠物照片快速生成一系列符合微信标准的表情包图片。该工具利用先进的分割算法高效裁剪图片,确保适配微信平台,推荐使用Gemini3系列或Doubao Seedream 4.5模型以优化效果。作者已成功为自家宠物定制表情包,并将项目开源至GitHub,为AI在创意应用领域提供了实用案例,展现了AI技术降低创意门槛的潜力,推动个性化表情包普及。
原文链接:V2EX 分享发现
近日,一款创新的AI微信表情包生成器在V2EX社区分享,可基于任意宠物照片快速生成一系列符合微信标准的表情包图片。该工具利用先进的分割算法高效裁剪图片,确保适配微信平台,推荐使用Gemini3系列或Doubao Seedream 4.5模型以优化效果。作者已成功为自家宠物定制表情包,并将项目开源至GitHub,为AI在创意应用领域提供了实用案例,展现了AI技术降低创意门槛的潜力,推动个性化表情包普及。
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。