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10月10日周六
  1. GitHub8

    Creative-Studio-Tool:面向内容创作者的 Windows 视频音频编辑工具

    Creative-Studio-Tool 是一款面向内容创作者的 Windows 视频音频编辑软件,支持 4K 导出、AI 画面增强、特效库、音频降噪与批量处理,核心功能免费且无需订阅。软件要求 Windows 10/11、8 GB 以上内存、Intel Core i5 或 AMD Ryzen 5 处理器、10 GB 可用空间及 2 GB 显存显卡,仅支持 Windows,不提供录屏功能。

  2. GitHub22

    PixPurge:AI 一键去除图片文字、字幕、水印和日期戳

    PixPurge 是一款 AI 网页应用,可自动检测并擦除图片中的文字、字幕、水印和日期戳,并重建被覆盖的背景,几秒内即可预览原分辨率结果且不添加水印。它支持手动笔刷、框选或套索模式,仅处理选中区域,浏览器内运行无需安装,支持最大 10MB 的 JPG、PNG、WebP 和 HEIC 文件。

  3. GitHub22

    ai-tools-image-purifier-automation:本地 Python CLI 去水印与背景移除工具

    一个本地 Python CLI 工具 ai-tools-image-purifier-automation 可检测图片底部类文字区域并做 inpainting,同时移除纯色背景,可选 AI 背景移除支持 rembg 或 BRIA RMBG-2.0。水印检测基于位置与形状启发式,不识别具体厂商 logo,也不验证去除质量。需 Python 3.10+,核心流程无需 AI 依赖,采用 MIT 许可。

10月9日周五
  1. GitHub38

    BrickBuilder:用 Claude 或 OpenAI 模型把图片和文字提示词变成可拼搭的 LEGO 模型

    for-real-labs 开源 BrickBuilder,可将图片或文字提示词转换为可拼搭的 LEGO 兼容积木模型。其 LLM-to-bricks 流程由 Claude 或 OpenAI 模型在凸点网格上描述彩色几何形状,Python 将其转为彩色体素并检查连接、渲染预览供模型复审修改,再经 glb2brick / voxel2brick 转换器生成最终积木模型。

  2. Hacker News22

    无需工作室,用 ZELF 修复老照片

    ZELF 推出基于 FLUX.2 [pro] 的 Image Restore 工具,可修复老照片的划痕、折痕、污渍和褪色,锐化人脸并为黑白照片上色。用户上传最高 10 MB 的 JPG 或 PNG 扫描件,按张以 credits 付费,处理通常 30 秒内完成,失败则退还 credits;如需打印大尺寸可再用 Upscale 放大。

  3. RadarAI36

    详细的九宫格自拍写真提示词

    一份面向国内自媒体账号的九宫格自拍写真提示词,用于生成 9 张风格一致的女性肖像。提示词指定模特为 25 岁左右亚洲女性,保持脸部特征与身材比例一致,身穿轻熟休闲服装,场景涵盖卧室、地铁、电梯和室内摄影角,整体风格自然干净,带 iPhone 拍摄感,避免过度美化或性感姿势。

  4. RadarAI66

    通义千问发布 Qwen-Image-2.1-Turbo,8 步去噪生成与编辑图像并开放权重

    通义千问发布 Qwen-Image-2.1-Turbo,这是基于同一 7B 视觉生成架构的加速 checkpoint,只需 8 个去噪步骤即可生成和编辑图像,权重已开放。该系列为生成与编辑统一模型,原生支持 RGBA 图层生成与编辑,可处理最多 10 张参考图并保持人像与商品的高保真度。模型权重已在 ModelScope 和 Hugging Face 开放,博客与 GitHub 仓库同步上线。

  5. Hacker News20

    将 2D emoji 翻译成开源 3D 时意想不到的设计挑战

    为让全部 3,977 个 emoji 在深色模式下保持可辨识,团队构建了 AI 对比度审计工具,扫描图像边缘并在对比度低于阈值时标记问题、给出视觉改进建议。算法只负责发现问题,设计师随后手工绘制边缘轮廓光与高光,避免自动滤镜为通过检测而冲淡深色肤色。目标是让用户无论使用默认黄色还是 tone 5,都不必在真实肤色与消息可读性之间做取舍。

  6. arXiv cs.AI37

    统一自回归模型的后门漏洞:ToBAC 攻击可跨模态传播恶意效果

    研究者提出 ToBAC,首个针对统一自回归模型(UAMs)的多模态后门攻击,可通过数据投毒或模型访问两种方式植入触发器。在有模型访问时,ToBAC 能让 Liquid 模型在 55% 的生成中对"cool"等普通词触发品牌推广或意识形态影响;无模型访问时通过数据投毒对 JanusPro 的平均攻击成功率达 63.1%。