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这里有10个免费的AI动画工具,可以让图片和照片转换为动画。效果见视频，AI生产力工具好用推荐！ #图片转视频工具合集# #midjourney# 制作方法：上传一张（或多张）图片即可 第一个.LeiaPix

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最近处理图片和视频的转换比较多，需要图片转webp，视频转webm。 刚才找了2分钟没有找到合适的，就让Codex花了5分钟Vibe Coding了一个，发现压缩率居然吊打之前使用的一众免费工具.....

这是一个小故事，我是一个16年入圈的老韭菜，三轮牛熊滚下来还没有自由的人，每一次资产峰值的时候因为内心膨胀到控制不了自己的手，精神上化身赌王之后不出意外的迎来了失败:合约高频交易几乎让我归零了两次 所以近两年我开始专注链上meme，从 ETH 主力玩家到下场专注于 BNB Chain，我一直相信金狗会被我抓住。2025年以来我在 meme、研究过taxinfo，因为在flap（蝴蝶）我看到了不一样的东西，一股神秘力量在指引我去关注它，平台第一个完美错过的金狗叫 #雪球# ，朋友分享给我的时候市值只有两万，后面的事大家应该都知道了。雪球火了之后flap一时间风光无限，大家都开始研究各种费率的meme，包括我也在flap建设过蝴蝶效应的中文meme（虽然最后失败了） 今天不吹不黑就客观聊聊flap我的真实体验、印象最深的事，以及一些吐槽和建议。第一印象:平台发币操作简单，点进 BNB Chain，填名字、符号、图片、描述，勾选 Tax Token，设置税率和 Vault 规则——全程不到 3 分钟。CA 直接生成，不用写一行代码，不用担心手动加池跑路。 对于DEV来说不用像在其他发射器上折腾 Uniswap V2/V3 的痛苦，这体验像用手机 App 发推一样顺滑。印象最深的是 Bonding Curve 标准化（初始池子基本 16 BNB 左右），新币一上线就有流动性，小散户 1U 也能玩，真的降低了门槛。校长也和社区互动的很多，去年 $giggle 火的时候税收也就从那个时候开始了。我觉得flap的响应速度是非常牛逼的，不管是创始人还是BD永远在一线和社区一起互动 Flap Tax Vault —— “创作者永远赚钱”不是营销话术这才是蝴蝶平台的核心杀手锏。我研究过不少 taxinfo 页面（ 上每个币都能直接点开透明查看），发现税费自动打进开发者自定义的 Vault 合约，可分红、可回购销毁，链上可查、不可篡改。 以前 meme 都是“项目方吃饱就跑”，这里把“永远赚”写进了合约。透明度拉满，社区信任度高了很多。这也是为什么 2026 年初我把注意力从其他平台转到 flap 的主要原因。社区生态：蝴蝶效应真的在发生平台上每天都有新币，我看到有人用 Vault 做质押分红模板玩得挺开心。2025 年底到 2026 年，BNB Chain 上 flap 的活跃度肉眼可见上升。 但是客观吐槽一下：还有改进空间 高峰期体验：2025 年下半年几次热点期，网站偶尔卡顿，买单延迟明显。虽然后来优化了，但对新手不太友好。 学习曲线：Tax 设置超级灵活（1%-10% 可拆营销/回购/慈善），但第一次用的人容易搞错比例或 Vault 规则。建议新手先看 的教程。 竞争与营销：平台本身不推币、不带节奏，这点我喜欢（避免山东学），但也导致一些好项目曝光度不够。相比某些“营销型”发射器，早期流动性有时起不来。 小众链：BNB链还好，但 Monad、Morph 这些链上线初期 Gas 波动大，市场认可度比较低，倒不如集中精力在给BSC链的meme一些扶持，比如回购，互动，成立Flap基金 加强数据可视化：taxinfo 已经很透明了，再加个持仓分红实时图表或历史收益曲线，会更直观。 社区工具：多点社交集成（比如直接一键分享到 X），或者给创作者提供简单营销模板。 跨链更丝滑：希望未来 ETH 主网或 Layer2 也能无缝接入，让我们这些老玩家不用频繁切钱包。 安全教育：平台已经很安全，但可以多推“如何读 taxinfo”“Vault 审计报告在哪里看”的短视频，帮小白避坑。 总的来说， 不是最热闹的发射器，但它是我用过最“靠谱”、最有产品诚意的之一。核心逻辑简单粗暴：把权力和收益还给创作者和社区，用代码兑现“永远赚钱”。作为以太坊老张，我从猎金狗变身了几次meme共建者，过去一年在这里真切感受到了“蝴蝶效应”—— 如果你也在BNB或其他链上玩meme，推荐所有建设者去 自己试试。别光看我吹，点开 taxinfo 自己验。有啥问题欢迎 @ 我，一起聊。 #蝴蝶平台# #以太坊老张实测# （以上纯个人真实体验，不构成投资建议。链上无常，DYOR。）

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究极"拼好模"出现了! 字节跳动 Lance! 字节跳动刚发布了一个开源模型 Lance, 激活参数量只有 3B. 但是这个模型可以接受文本, 图片, 视频输入, 然后同时可以输出文本, 图片, 视频! 所以这一个模型就能完成像图片理解, 视频理解, 文生图, 图生图, 图片编辑, 文生视频, 图生视频, 视频编辑等任务. 而训练团队在技术报告中透露, 训练成本仅仅是 128 涨 A100 显卡 (按照大厂算力来说纯纯是把冗余算力拿来用了). 那为啥说是"拼好模"呢? 原因是团队并没有完全从0造轮子. 模型的视觉输入模块直接用了 Qwen2.5-VL-ViT (用来看图和视频), 而视觉输出模块是 Wan2.2_VAE (用来画画). 而模型本体是两个: Lance_3B (用来做图片的理解、生成或编辑任务) Lance_3B_Video (用来做视频相关的任务, 比如文生视频、图生视频) 所以, 这完全是一个研究性项目了, 而项目本身的亮点其实恰好是"拼得好". 这个模型不像之前许多自称为全能模型那样直接把大语言模型 (LLM) 和扩散模型 (Diffusion) 硬拼接在一起 (即所谓的 Pipeline 方案) . 而是在一个共享的交错序列 (Interleaved sequence) 中同时处理文本、图像和视频的上下文. 这样做最大的好处是统一了语义空间, 让模型的理解能力和性能更好. (从评测来看3B就接近了许多10B甚至20B模型的水平) 另外还引入了多任务协同. 简单来讲, 理解任务 (图片转向量) 和生成任务 (向量转图片) 在模型内部本身是互斥的. Lance 创新性地在同一个框架内加入了专用专家模块, 成功缓解了这种冲突, 让模型既能做 VQA (视觉问答) , 又能做图像/视频生成和编辑. 期待一波实际应用落地, 这个模型对于端侧和多模态 Agent 来讲意义是重大的, 有很多之前需要多个模型协作的场景都能用单个模型做了. #lance# #全模态模型#

MDvideo 是一个桌面软件，可以自动将 Markdown 文档转成一段视频。 文档里面的视频、音频、图片网址，都会抓取后插入视频，还可以根据文字，生成人工语音的旁白朗读。非常适合快速生成产品的介绍视频。 #科技爱好者周刊（第176期）#

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