文章

文章详细介绍了可灵 2.1 首尾帧视频模型的测试与实用教程，旨在解决用户在 AI 视频生成中常遇到的图片素材获取和提示词编写两大核心难题。作者“歸藏”分享了三种获取高质量起始/结束帧图片的方法：利用相同提示词生成相似图片、通过修改提示词实现画面元素增减、以及借助 FLUX Kontext 等图像编辑模型进行精确控制，以实现材质、背景、物体甚至文字的动态变化。文章的核心亮点是提供了一个“万能提示词”，用于引导多模态 AI 模型（如 LLM）自动生成符合场景需求的视频转场描述。该提示词能智能判断首尾帧图片的差异程度，并据此选择“原地演变”或“运镜驱动转场”策略，结合主体、环境、风格/特效等元素，输出具体且富有画面感的转场描述。通过多个生动案例（如狐狸化龙、Logo 材质变幻、电商产品展示），文章直观展示了这些方法和提示词的强大效果和可灵 2.1 模型的卓越理解力。最后，文章升华主题，强调将 AI 工具使用流程固化为“资产”和将视频特效升维为“叙事”的重要性，为读者提供了提升生产力、创造力和视频商业价值的战略性建议。

文章详细汇总了**一篇关于谷歌 2025 年硬件发布会**的多项 AI 创新，重点展示了 Gemini AI 如何深度融入 Pixel 手机、智能手表和耳机等硬件产品。核心亮点包括：Gemini 驱动的个性化健康教练，提供定制化健身、睡眠计划及健康洞察；基于自然语言的 AI 拍摄指导和修图功能，提升用户拍照与编辑体验；智能大屏设备 Gemini for Home，实现复杂的智能家居控制和多模态交互。此外，文章还介绍了 Pixel 10 系列搭载 Tensor G5 芯片，支持端侧 Gemini Nano 模型，实现了 Magic Cue、实时语音翻译、Call Screen 等 AI 功能，以及 NotebookLM 与 Pixel 应用整合、Pixel Journal 笔记应用、录音机生成音乐等。Pixel Watch 4 和 Pixel Buds Pro 2 也全面内置 Gemini AI，提供智能健身指导和环境自适应功能。作者总结了谷歌硬件 AI 化的趋势：系统自带软件全面 AI 化、硬件产品融入 Gemini 对话能力、AI 健康与影像为重点、AI 功能主动触发、多应用 AI 联动及端侧模型大量应用，并与苹果进行了对比。

本文深入介绍了智谱 AI 最新版 AutoGLM 智能体的手机端能力，强调其作为全球首个手机通用 Agent，能通过云手机实现跨应用、复杂任务的自动化操作，有效解放用户设备。文章通过多个实际案例，如复杂的约会行程规划（跨大众点评、高德地图）、跨平台商品比价（京东、拼多多）和内容运营（小红书、抖音文案生成），详细展示了 AutoGLM 在处理多步、多应用交互任务上的高效与稳定。作者还特别指出，该技术对提升老年人和残障人士手机使用便利性具有重要意义，并探讨了其通过拓展自动化“注意力”来为移动互联网经济带来新的增长空间的潜力。尽管 AutoGLM 在模型能力上已能胜任，但文章也指出其需克服国内互联网环境中的反爬机制、验证码和强制下线等实际挑战。整体而言，该技术预示着手机“自动驾驶”时代的到来，为用户提供更智能、便捷的交互体验，值得关注和尝试。

本文提供了一个手把手操作指南，教导用户如何在 LM Arena 平台使用 Nano Banana 模型进行图片编辑，特别是将游戏截图转化为高品质的手办渲染图。文章首先介绍了访问 LM Arena 并选择图像模式的步骤，随后详细展示了上传图片（以《黑神话：钟馗》为例）和输入具体英文提示词来生成手办图的过程。作者还分享了在 LM Arena 中选择最佳生成结果的技巧。此外，文章进一步拓展，指导读者如何利用可灵 2.1 的“首尾帧”模型，将生成的静态手办图制作成富有表现力的动态视频，实现从手办回到游戏场景的创意转换，并附有相关提示词的链接。整体而言，文章旨在为游戏爱好者、技术从业者和内容创作者提供将 2D 游戏元素转化为 3D 手办模型并进行动态展示的新方法，赋能他们掌握 AI 图像与视频生成工具的实际应用。