AI教程
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开源大模型实战：GLM-4.1V-Thinking本地部署教程（附API调用代码）
在AI应用从“能用”向“好用”进阶的当下，本地化部署大模型的需求愈发强烈：企业需保障数据安全（如医疗影像、金融报告不外传），开发者追求定制化能力（如微...
从高考数学到猫咪跳水：GLM-4.1V-Thinking多模态推理实测全记录——兼论AppMall预部署模型的便捷体验
在AI技术飞速发展的今天，“多模态推理”正成为衡量模型智能水平的关键标尺——它不仅要求模型能“看懂”图像、视频和文本，更要能理解其中的逻辑关联，甚至推导出...
9B参数如何吊打72B模型？GLM-4.1V-Thinking“小模型大智慧”技术拆解与实战应用
在AI大模型的“参数竞赛”中，一个颠覆认知的现象正在发生——智谱AI最新开源的GLM-4.1V-9B-Thinking（以下简称“GLM-4.1V-Thinking”），以9B参数规模（仅为行业...
OmniGen2本地化部署与私有化：从0到1搭建专属AI生成系统
在AI生成技术快速发展的今天，企业、开发者和研究机构对“数据安全、定制化能力、离线可用性”的需求日益迫切——比如游戏公司需要将角色设计素材限制在内网环境...
OmniGen2结合ControlNet：实现精准控制的图像生成技巧
在游戏美术、广告设计或虚拟内容创作中，我们常遇到这样的需求：“生成一张角色站在特定姿势的赛博朋克城市图”“把这张照片里的猫咪换成机械义肢，但保持原...
OmniGen2反射机制解析：如何通过自我修正提升图像生成质量？
在AI图像生成领域，“生成符合预期的精准内容”始终是核心挑战。传统模型依赖用户反复调整提示词（如修改颜色、构图等参数），但若初始指令模糊或模型理解偏...
OmniGen2游戏美术实战：从角色设计到场景搭建的全流程教程
在游戏开发中，美术资源的制作既是创意的核心，也是成本的“重灾区”。传统流程依赖画师手工绘制或3D建模，单张高质量角色立绘需3-7天，成本高达500-2000元；...
OmniGen2 vs 其他开源多模态模型：性能、易用性与适用场景全对比
在AI多模态生成领域，开源模型的竞争已进入白热化阶段——从早期的Stable Diffusion（专注图像生成）、DALL·E Mini（轻量级文生图），到近年的OmniGen（智源初...
【行业应用】FLUX.1 Kontext在“游戏美术”中的应用：快速生成“风格一致”的游戏素材
在游戏开发领域，美术资源的制作既是创意的核心，也是成本的“重灾区”。从角色立绘到场景贴图，从道具图标到UI界面，每一个元素都需要精细设计，而传统流程依...
【本地化需求】FLUX.1 Kontext中文支持优化：解决“中英文指令效果差”的终极方案？
在AI绘画领域，FLUX.1 Kontext凭借其“极速生成”“角色一致”等核心优势，已成为众多创作者的“心头好”。但不少中文用户在实际使用时发现了一个“隐藏痛点”——中...