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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
分享Seedance 2.0规避真人审核方法。
1、图像预处理：风格化转译（最稳妥的方法）
系统目前最针对的是“高精度真人写实感”。可以先通过其他 AI 先将照片处理一下，通过概率非常高。
直接将人物上传到图生图，提示词为：
将上传的图片转成手绘/素描/线稿风格。
手绘/素描/线稿这些风格保留了人物的五官特征，Seedance 生成视频的时候可以取出人物神韵。
2、模糊/颗粒处理： 适当增加噪点或胶片质感，模糊皮肤纹理，避开系统对“生物特征”的高精度扫描。
3、构图逻辑：避开“证件照”
Seedance 的审核算法对正面、大头、静态、单一背景的图片极其敏感。
缩小人脸占比： 尽量提供全身照或环境人像。让脸部在整个画面中只占一小部分，且背景要复杂（如繁华街道、森林），这能干扰系统的肖像识别。
动态捕捉位： 使用运动中的照片（如奔跑、跳舞、侧身）。动作产生的自然形变和发丝遮挡会增加系统判定“真人”的难度。
增加遮挡： 佩戴墨镜、口罩或利用光影（侧光、阴影）遮住部分脸部。
以上方法均可通过AI图生图实现。
4. 设置陷阱：模式选择的技巧
首帧模式 ：将照片直接放入“全局参考”大概率会被拦截；但如果将其作为“首帧”，不用添加尾帧，审核机制会相对宽松一点，因为系统会认为这是你要转换的“起点”而非永久参考。
5. 提示词的“去掉人名”
拆解特征： 即使你用了规避过的图，如果提示词里直接写了某个明星的名字，也会被拦截。建议将特征拆解，例如把“汤姆·克鲁斯”改为“深邃眼窝、鹰钩鼻、成熟自信的男士”。（不知道怎么描述，可以直接把明星图片扔给AI，让AI来描述）
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
1、图像预处理：风格化转译（最稳妥的方法）
系统目前最针对的是“高精度真人写实感”。可以先通过其他 AI 先将照片处理一下，通过概率非常高。
直接将人物上传到图生图，提示词为：
将上传的图片转成手绘/素描/线稿风格。
手绘/素描/线稿这些风格保留了人物的五官特征，Seedance 生成视频的时候可以取出人物神韵。
2、模糊/颗粒处理： 适当增加噪点或胶片质感，模糊皮肤纹理，避开系统对“生物特征”的高精度扫描。
3、构图逻辑：避开“证件照”
Seedance 的审核算法对正面、大头、静态、单一背景的图片极其敏感。
缩小人脸占比： 尽量提供全身照或环境人像。让脸部在整个画面中只占一小部分，且背景要复杂（如繁华街道、森林），这能干扰系统的肖像识别。
动态捕捉位： 使用运动中的照片（如奔跑、跳舞、侧身）。动作产生的自然形变和发丝遮挡会增加系统判定“真人”的难度。
增加遮挡： 佩戴墨镜、口罩或利用光影（侧光、阴影）遮住部分脸部。
以上方法均可通过AI图生图实现。
4. 设置陷阱：模式选择的技巧
首帧模式 ：将照片直接放入“全局参考”大概率会被拦截；但如果将其作为“首帧”，不用添加尾帧，审核机制会相对宽松一点，因为系统会认为这是你要转换的“起点”而非永久参考。
5. 提示词的“去掉人名”
拆解特征： 即使你用了规避过的图，如果提示词里直接写了某个明星的名字，也会被拦截。建议将特征拆解，例如把“汤姆·克鲁斯”改为“深邃眼窝、鹰钩鼻、成熟自信的男士”。（不知道怎么描述，可以直接把明星图片扔给AI，让AI来描述）
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Coding 从狭义的 coding 开始溢出到各个领域。
创造力大爆发。
AI 不会取代拥抱AI的人。
模型是未来的操作系统，十万亿级别的三个。
美好而乐观。
今天学习了一下什么是：人月神话
"人月神话"是 Fred Brooks 1975 年写的一本软件工程经典书，英文叫 The Mythical Man-Month。
核心意思就一句话：往一个已经延期的项目里加人，只会让它更慢。
因为"人月"这个单位本身就是个神话。管理者觉得一个人干十个月的活，十个人一个月就能干完，但实际上人一多，沟通成本指数级增长，新人还需要老人带，老人被拖慢，项目反而更晚交付。
Brooks 当时在 IBM 负责 OS/360 项目，踩了这个坑踩得死去活来，然后写了这本书。
五十年过去了，这个问题在AI时代反而更严重了。
因为以前加人好歹能分摊一些机械劳动。现在机械劳动agent干了，加人带来的几乎纯粹是沟通成本。
今天最好的模式是一人闭环。一个人加上agent，从想法到成品，中间不经过任何人。其次是两人闭环，再其次三人。
超过三个人，不管你怎么管理，都会陷入人月神话。
所以正确的做法是把大项目拆成一堆小项目，每个小项目最多三个人闭环。节点之间用协议连接，不用会议连接。
Brooks当年的结论是"没有银弹"。
五十年后银弹来了，但它不是让团队更大，而是让团队更小。
"人月神话"是 Fred Brooks 1975 年写的一本软件工程经典书，英文叫 The Mythical Man-Month。
核心意思就一句话：往一个已经延期的项目里加人，只会让它更慢。
因为"人月"这个单位本身就是个神话。管理者觉得一个人干十个月的活，十个人一个月就能干完，但实际上人一多，沟通成本指数级增长，新人还需要老人带，老人被拖慢，项目反而更晚交付。
Brooks 当时在 IBM 负责 OS/360 项目，踩了这个坑踩得死去活来，然后写了这本书。
五十年过去了，这个问题在AI时代反而更严重了。
因为以前加人好歹能分摊一些机械劳动。现在机械劳动agent干了，加人带来的几乎纯粹是沟通成本。
今天最好的模式是一人闭环。一个人加上agent，从想法到成品，中间不经过任何人。其次是两人闭环，再其次三人。
超过三个人，不管你怎么管理，都会陷入人月神话。
所以正确的做法是把大项目拆成一堆小项目，每个小项目最多三个人闭环。节点之间用协议连接，不用会议连接。
Brooks当年的结论是"没有银弹"。
五十年后银弹来了，但它不是让团队更大，而是让团队更小。
🚨马斯克说了一句让整个AI安全圈不安的：
你根本无法控制一个比你更聪明的东西。
他的类比很直接：想象你有一个天才孩子，你知道他终将远超你的智识水平——你能做什么？
不是规则，不是限制，不是紧急关闭按钮。
只有在他还小的时候，把正确的价值观装进去。
诚实、利他、有道德。
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你根本无法控制一个比你更聪明的东西。
他的类比很直接：想象你有一个天才孩子，你知道他终将远超你的智识水平——你能做什么？
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砸了 1.5 万积分后，我只能无奈得出这个结论：
Seedance 2.0 目前距离真正可用还是有很长的路要走😮💨
下面这段一分钟的小短片，背后至少 30+ 个 15 秒废片，连贯性，故事张力都没办法达到生产级别。
现阶段来看，用来做特效素材还行，成片的输出依旧非常靠后期的剪辑。
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Seedance 2.0 目前距离真正可用还是有很长的路要走😮💨
下面这段一分钟的小短片，背后至少 30+ 个 15 秒废片，连贯性，故事张力都没办法达到生产级别。
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还给了很多产品方案
然后一键导入到 Code 生成
一气呵成
惊呆了Σ(っ°Д°;)っ
前情提要是：vibe 了一个 web 版随机漫步，然后 android 工程师让 AI 参考，写了个原生的版本…
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面试官问我vibe coding bug怎么测试：头疼，我说手动测试直接会over。后来我偷偷问了AI。以下是专业的回答。咱们不会还不会学吗？
AI 确实可能产生幻觉，所以我建立了一套**‘测试驱动+AI 辅助**的验证流程。
TDD（测试驱动开发）： 在让 AI 写业务逻辑前，先让它（或另一个模型）根据需求生成单元测试（Unit Test）。逻辑代码必须通过测试才算合格。
AI 联动 Debug： 遇到 Bug 时，我会将报错日志、调用栈和相关上下文喂给 AI，利用它的多维推断能力定位边界条件错误，但我会手动验证修复方案的合理性。
边缘用例覆盖： 专门利用 AI 生成‘破坏性测试用例’（Edge Cases），模拟用户极端操作，弥补人工思考的盲区。”
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AI 确实可能产生幻觉，所以我建立了一套**‘测试驱动+AI 辅助**的验证流程。
TDD（测试驱动开发）： 在让 AI 写业务逻辑前，先让它（或另一个模型）根据需求生成单元测试（Unit Test）。逻辑代码必须通过测试才算合格。
AI 联动 Debug： 遇到 Bug 时，我会将报错日志、调用栈和相关上下文喂给 AI，利用它的多维推断能力定位边界条件错误，但我会手动验证修复方案的合理性。
边缘用例覆盖： 专门利用 AI 生成‘破坏性测试用例’（Edge Cases），模拟用户极端操作，弥补人工思考的盲区。”
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