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付费AI换脸工具彻底没市场了 🔗 这款VisoMaster-Fusion开源项目，直接碾压各类按月收费的同类工具。 全程本地运行不上传云端，无需开通订阅服务，隐私数据绝对不会外泄。 支持图片、视频以及直播摄像头多种场景使用，具备多人脸部追踪、专业蒙版处理、高清画质修复、VR180全景等齐全功能。 搭配可视化图形操作界面，零基础人群也能轻松上手，目前项目热度313星还在持续上涨。 直接免费使用，再也不用给各类收费工具缴纳费用被收割。

找到三个开源的 AI 工具，搭配使用，可以流水线搞定“短剧出海”问题😂 1）视频换脸工具 roop， 2）翻译+配音工具 pyvideotrans， 3）唇形同步工具 wa2lip， GFPGAN 进行面部修复， 这几款工具都能够离线使用，因此也可以通过简单的工程流搭建，实现程序化批量产出。调研完，有点手痒了……

又一个好东西啊，零门槛使用顶尖AI网站，感觉比Poe牛逼，包含了GPT-4,DALL-E3,Claude-3，Midjourney等。刚充2美金进去体验了下，竟然支持支付宝、加密货币付款，使用上没有任何限制，按token收费，用多少算多少，太方便了。适合我这种不想订阅多个AI工具的用户。 用自己的谷歌账号登录就能免费使用，希望对你有用。 直达传送门： #好用的AI工具# #换脸工具# #AI生产力工具好用推荐！#

AIGC波妞的2026上半年干货总结帖 AI视频这条路我摸了大半年——从离开Peppa Pig，一头扎进AI视觉叙事和漫画IP孵化，陆陆续续发了上千条实测、教程和踩坑记录。制作、策划孵化了近百部 AI 广告、AI 漫剧作品。 很多朋友说想找我早期的干货但翻不到，所以这次把账号里互动数据最高、最值得看的内容按主题理成了一份清单：从方法论到工具实测，从爆款案例拆解到版权避坑，你可以直接跳到自己需要的部分看，少走弯路，也少踩坑。建议收藏，需要的时候直接翻。 一、AI视频/漫剧制作方法论 1. 玩AI视频角色老是换脸？3个月才搞明白问题出在哪儿（上篇） 2. 为什么放弃九宫格分镜，改用六宫格故事板 3. 大半年AI漫剧踩过的坑：多人戏一换机位就崩 4. AI漫剧最大难点是场景调度，不是画质 二、AI工具实测评测 1. 视觉锚点才是小红书封面的杀手锏（附爆款封面Skill） 2. Lyria 3音乐模型评测，附20多个提示词模板 3. 猜图测评：ChatGPT Image 2 VS 即梦Seedream 5.0 4. Nano Banana 2深度测评 5. Fable 5限时回归：全球IP导演风格图谱Skill 6. SkildArt实测：数字藏品展馆+数字人换装短片 7. ChatCut插件：一句提示词用Codex剪视频 三、爆款现象级内容拆解 1. 【喜剧爆款视频教程】 2. 如何用SeedDance 2.0拍摄闺蜜私房视频 四、版权与合规干货 1. 别等被甲方追责，才想起AI作品也有版权风险 2. 首个「AI作品版权自查Skill」上线 五、IP设计与创意系列 1. 卡牌设计第四弹：七龙珠概念海报 2. IP设计《银月狐灵》视觉开发全流程 3. AIGC新作《天枢记2070》机甲美学 六、个人故事/账号成长 1. 从离开Peppa Pig团队到成为AI创作者

微博刚发布的《2025 热点趋势报告》 ，有些有意思的点。 以后内容会有两套评价体系：人类流量 vs AI 权重。 一、AI 从“科幻感”变成了“生活感” 报告用了一个很精准的描述：2025 年，AI 真正卸下未来世界的光环，迈向深入社会肌理的实干元年。 看看 2023-2025 三年 AI 热搜的变化： 1) 2023 年——尝鲜试探期 “AI 写高考作文”“高考前被 AI 的回答鼓励到了”“用 AI 的方式打开诗词里的中秋”“ChatGPT 解读董宇辉回应长文”…… 那时候大家主要是尝鲜，像拿到新玩具一样试探 AI 的边界。能写诗？能写作文？能解读长文？哇，好厉害。但也仅此而已，AI 还带着浓浓的科幻滤镜。 2) 2024 年——伦理焦虑期 “AI 换脸 7000 张裸照”“泰勒斯威夫特 AI 不雅照疯传”“乔任梁父亲喊话撕下 AI 复活明星伪善面具”“查重率没超 3% 却被检测出 AI 代写”“雷军澄清近期雷军 AI 配音”…… 24 年最流行的词之一是 FOMO（错失恐惧症），但 AI 热搜里弥漫的更多是焦虑：换脸诈骗、隐私侵犯、学术造假、AI 复活争议……大家开始意识到这技术可能被滥用，社会还没准备好。 3) 2025 年——落地深耕期 “DeepSeek 一两分钟干了我一两天的活”“00 后用 DeepSeek 一天卖出 3.3 亿”“用 DeepSeek 买彩票真中奖了”“DeepSeek 评以为很卫生实际巨脏的行为”“DeepSeek 评中国最宜居城市”…… 注意这些热搜的共同点：全是实用场景。赚钱、工作、生活决策。用户不再问“AI 能干嘛”，而是问“AI 能帮我干什么”。 报告说得好：用户已经不满足用 AI 写一首蹩脚的诗，而是实现了从玩具到“刚需工具”的使用跨越。 两年时间，用户心态完成质变。而 DeepSeek 的出现，某种程度上加速了这个进程，它让更多普通人第一次真正“用上”了 AI，而不只是“玩过”AI。 二、用户看新闻追热点的方式变了 微博作为互联网热点的发源地，2025 年自己也经历了一场 AI 驱动的进化：微博智搜。 以前查热点的体验： 搜关键词，出来一堆碎片。博主 A 爆料一句，媒体 B 报道一段，官方 C 发个通报，评论区还有 D、E、F 各种补充和反转。你得自己当侦探，把这些碎片拼装成完整事实。或者等某个大神出来帮你“总结吃瓜”。 现在用智搜的体验： 问一句话，拿到的是 AI 整理好的“事实/观点包”。它自动把博主发帖、媒体报道、官方通报串联起来，给你一个全景式的热点视图。 报告里的数据： - 52% 的智搜使用场景是“热点解读”，用户要深度分析、要背景信息 - 48% 是“实时解答”，用户要即时查询、要快速确认 核心诉求只有一个：用户要的不再是线索，而是答案。 再看内容消费的领域分布： - 文娱领域 52%（明星动态、娱乐事件） - 垂直领域 28%（专业知识、兴趣爱好） - 社会领域 20%（社会新闻、公共事件） 文娱主导、热点驱动、实时追踪，这就是 AI 时代用户消费信息的核心特征。 这不只是效率提升，是信息获取方式的根本改变。当用户习惯了“被喂答案”，对整个信息生态意味着什么？这个问题值得所有内容创作者思考。 三、内容的价值标准变了 报告里有句话让我印象很深： > “内容的生命力不再仅仅取决于点赞数，更取决于它在 AI 知识图谱中的权重。” 这句话的含义是：以后写东西，不只要想“读者爱不爱看”，还要想“AI 会不会引用”。 为什么？因为当越来越多用户通过 AI 智搜获取信息时，你的内容能不能被 AI 纳入那个“事实/观点包”，直接决定了它的传播半径。 标题党、情绪化内容可能依然能收割流量，但不一定被 AI 采纳进答案。AI 整合信息时，更倾向选择原创的、结构清晰的、有实质内容的素材。 报告的行业建议也印证了这点：原创的、具有独特视角的深度内容，在 AI 时代反而更具溢价能力。 举个亲身例子。昨天有位网友跟我说： > 说到 skill 还得是宝玉老师，对 skill 的推动普及功不可没，列两个日常的感知：当我用 AI 做关于 skill 的 deep research，AI 引用了宝玉老师的观点；在内网看相关技术博客，文章最后也是引用了宝玉老师的观点。 像我这样的“干货”博主，在流量时代不一定吃香，毕竟干货阅读门槛高，没有情绪价值，不容易爆。但在 AI 时代可能会不一样：当 AI 需要整合某个领域的权威观点时，那些长期输出专业内容、建立起知识权重的创作者，反而会被更多地引用和传播。 以后内容会有两套评价体系：人类流量 vs AI 权重。 两者不一定冲突，但也不完全重合。一篇 10w+ 的情绪爆文，可能在 AI 知识图谱里权重为零；一篇阅读量平平的专业分析，可能被 AI 反复引用、触达百万用户。 这是挑战，也是机会。如果你本来就擅长深度内容，AI 时代终于有了新的分发渠道，不用再单纯拼情绪和标题。

视频创作者必买工具、跨境电商必备工具 #heygen# 它功能很全也很强就是贵 1、虚拟数字人 2、生成自己的头像，类似D-ID 3、真人主播，可以上传自己的照片换脸 4、模版多可以随便用 5、内嵌 ChatGPT 直接生成文案 6、亚马逊链接一键生成真人卖货视频 好用推荐，直达传送门👇

OpenAI公布十项数学与理论计算机科学新结果，全部由AI主导完成 OpenAI内部一个代号Astra的未发布模型，在球体堆积、编码理论、群论、算子代数、量子复杂度、格密码学和极值组合数学等领域，解决了十个悬而未决数十年的公开问题。每个结果都配有一份用Lean 4形式化的证明，证明代码公开在Github上（ 这些数学论证本身是由模型生成的，人类只负责把论证整理成手稿、并完成Lean形式化。跟现在程序员用AI写代码的过程类似：AI写代码，人类程序员只负责review，甚至有的都不review，直接accept后做功能测试。 想想未来数学家、科学家像程序员一样，主要职责就是验证和Accept，未免有点太刺激。 OpenAI原文： 10道题目简介： 1. 高维球体堆积：多少个球能塞进一个盒子 想象在很高维度的空间里堆橙子，怎么堆最省地方、能塞下最多球，是一个跟晶体结构、通信编码都有关的经典问题。1978年提出的Kabatiansky–Levenshtein上界四十多年没人从根本上突破。AI生成的公式算出的指数约为每维度−0.604，比历史最佳的−0.599更紧。 2. 二元码与球面码：怎样让传错的信息还能被纠回来 给数字信号加冗余，让接收端即使传输出错也能纠正，是编码理论的核心问题——纠错能力越强（码字间距离越大），能塞进的合法码字就越少，这是一个此消彼长的权衡。这次的结果把已知的码字数量上界在指数意义上大幅收紧，缩小了理论允许的最好码和已知构造出的码之间的差距。 3. 非苏菲克群：所有“群”都能用有限的东西去逼近吗 群是数学里描述“对称性”的基本结构。一个自然的问题是：任意一个群，是否总能用足够大的有限置换群去足够精确地逼近（这类群叫“苏菲克群”）？这个问题多年没有定论。这次的结果构造出一个明确、有限表现的群，并证明它天生无法被这样逼近，即它是非苏菲克的。 4. Connes刚性猜想：换了一张“脸”，身份还是原来那个吗 每个群都能生成一种叫von Neumann代数的运算结构，有点像给群拍了一张“运算指纹”。Connes猜想认为，对某一类群来说，这张指纹应该能唯一认出原来的群，不会有两个不同的群共享同一张指纹。这次的结果构造出一个反例：两个结构不同的群，却生成了本质相同的von Neumann代数，说明这张“指纹”并不总是唯一的。 5. Permanent的计算下界：为什么有些矩阵运算天生就很难加速 矩阵有个大家熟悉的量叫行列式，靠消元法就能快速算出来。它有个“难兄弟”叫permanent，长得像行列式但去掉了正负号，恰恰就是这个符号差异，让permanent在已知算法里始终摆脱不了指数级的计算量。这次的结果证明，只用加法和乘法搭出的电路（不允许用除法这类“捷径”）去计算permanent，电路规模必须达到某个新的、更高的下界，从数学上解释了为什么这类计算“绕不开”。 6. 量子平行重复：把同一个博弈重复玩，输赢概率会怎样变 在双人合作博弈里，如果重复玩k次要求全部获胜，直觉上获胜概率应该随k指数级下降。这件事在经典（非量子）情形下早已证明，但如果博弈双方可以用量子纠缠来配合，之前的证明工具只能给出很弱的下降速度（大约是根号级）。这次的结果把这个结论真正推广到了一般的量子博弈情形，证明获胜概率同样会指数级下降。 7. 最近向量问题CVP：格密码学为什么“抗量子” 把很多点按固定的方向和间隔整齐排列在高维空间里，就构成了一个“格”。给定格外一个随意的点，找出离它最近的格点，这就是最近向量问题CVP。这次的结果证明，哪怕只要求“大致找到”一个足够近的格点（而不是精确最近），这个问题依然是NP困难的，也就是说没有已知的快速算法能保证解决它。这正是后量子密码学敢于依赖格结构的理论基石。 8. Ehrhart体积猜想：一个凸体最多能“胖”到什么程度 设想一个凸的几何体，它唯一包含的内部整数点就是它自己的重心，那么这个凸体的体积最多能有多大？这次的结果给出了每个维度下精确的答案，是(n+1)n/n!(n+1)^n/n! (n+1)n/n!。 9. 多色拉姆齐数：想在一堆点里完全避开“三角形”，要多少种颜色 拉姆齐理论说的是：只要一个系统足够大，规律和结构必然会自发出现。把这句话落到最经典的问题上：给一张完全图的每条边染上k种颜色中的一种，要让图里避免出现同色三角形，图至少要多大？这就是Erdős第183号公开问题。这次的结果证明，这个最小规模会随k呈“超指数”增长，也就是比任何形如 c^k 的指数增长都快，彻底解决了这道悬了很久的题目。 10. 极值图论中的两个反例：稠密程度能推出图有多“退化”吗 极值图论研究的是：给定一些限制条件（比如不能出现某种子图），一张图最多能有多少条边。这次的结果针对两个具体的公开猜想（Erdős第146和180号问题）构造出了反例，说明原猜想设想的“边数够多就必然导致某种退化结构”的推理并不总是成立。

发现一个刚开源的赚钱工具：阿里Wan-Dancer 丢一段音乐进去，就能生成 1 分多钟的 720P 舞蹈视频，动作不重复、脸不崩，还能换风格、锁人脸。以后做虚拟偶像、短剧、带货视频，不用再花钱请舞团拍素材。 真正的赚钱机会，是拿它做细分赛道：比如国风舞素材库，或者给中小商家提供定制视频生成服务。 🔗链接：

在苹果下架 VK 和 MAX 应用后，俄罗斯建议民众切换到安卓平台以继续获得服务。 6 月初苹果下架俄罗斯版即时通讯工具 MAX，6 月 25 日俄罗斯版脸书 VKontakte 也被下架，苹果没有事前或事后发布任何通知。 这种行为引起俄罗斯的不满，俄罗斯呼吁民众换安卓系统并继续使用俄罗斯提供的同等服务。 查看全文：