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现在的人像图，画得精致已经不稀奇了。 真正更容易让人停下来的，反而是这种： 没有塑料皮肤 没有影楼摆拍感 没有夸张到失真的身材 甚至还保留一点过曝、颗粒和抓拍感 看起来不像“AI生成的人像”，更像一本90年代日本摄影集里随手翻到的一页。 我把这套「偶像天台写真」提示词放在评论区了，竖版9:16，直接复制就能用。

MiniMax H3 开源了，普通人能不能用？ 能，但要分两种情况。 想直接生成视频： 不用安装模型，也不用买显卡，直接用 MiniMax 官方网页或 API，按使用量付费。最省事，但具体价格要看官方平台当前显示。 想免费本地运行： 先从 GitHub 下载 H3，再安装运行工具，比如 ComfyUI 或 SGLang。 需要你的电脑有高性能显卡。官方示例是 4 张 GPU，普通电脑和游戏本基本跑不动。模型文件免费，不代表使用免费，显卡、电费、云服务器都要自己承担 H3 有两个版本： FL2VA：输入文字、首尾画面来生成视频 Ref2VA：输入图片、视频、音频作为参考来生成视频 它能生成 4～15 秒视频，并同步生成声音。 注意： 现在开源的主要是基础模型，本地通常生成 768p 视频。复杂提示词处理和 2K 高清输出，还要调用官方 API。 一句话： 没显卡，直接用网页或 API 有高端显卡，才适合本地部署 想研究模型，下载开源权重 想马上出片，别折腾安装。 下面是MiniMax H3 跟Seedonce 2.0 同样的提示词生成 GitHub：

有人用GPT-5.6 Sol和Codex开发了一个完全交互式的3D人体解剖应用， 仅从一张设计图开始。 GPT Image 2.0生成了设计图。 每个器官图像都由它生成， 通过Tripo AI转换为3D模型。 Codex利用这些模型、主提示词和设计图， 构建了第一个版本。 模型最初各150MB， 运行速度仅16fps。 Codex优化了所有内容， 将每个模型缩小到2-5.5MB， 总资源从900MB减至28.6MB， 同时保持视觉质量完整。 Codex还生成了解剖插图， 标注每个器官位置， 创建了交互热点标记， 解释每个器官的不同部分。 现已上线且完全开源。

结构化提示词对文生图的作用 来自字节Seed团队的论文。文字生成图片，单纯增加自然语言描述的长度只能增加冗余字数，不能提升生成质量；但是构建结构化提示词，用json格式来扩展位置、深度、姿态、材质和背景等信息，可以显著提升生图质量。 所以对于用户，让AI写好结构化提示词，再生成图片效果更好；对于后续的模型，大概率也会直接把结构化提示词的功能融合进生图模型里。 论文：

Codex 5.6 最强的隐藏技巧：不仅能省下 90% 的 Token，还能让 AI 少交半成品、少做无效返工！ 很多人Vibe Coding，第一句话就是： 帮我把这个功能做出来。 但结果常通常是半成品，因为它拿到的只是需求，不是交付标准。 分享一条我反复调整后一直在用的提示词，直接开启 Codex 的交付工程师模式： 暂时不要写代码。请先确认需求，最多向我提出 5 个决定方案方向的关键问题，每次只问一个；已有信息不要重复确认，非关键细节请自行做合理假设。 提问结束后，把需求整理成一份精简、可验证的验收清单，覆盖核心流程、异常情况、空状态、加载状态和不同设备适配，并单独列出你的假设、本次范围以及明确不做的内容。 等我确认后再开始开发。完成后必须实际运行项目，按照验收清单逐项验证并汇报结果；未通过的项目继续修改，直到达到验收标准。 换成这种方式后，Codex 的产出质量会明显提升： 1️⃣ 在开发前补齐模糊需求，发现逻辑漏洞和遗漏场景。 2️⃣ 不再改完文件就交差，而是主动运行项目、检查页面、验证核心流程。 3️⃣ 方向提前对齐，避免反复推倒重写，节省时间和 Token。

在 opencode 的 TUI 里直接查看当前会话的提示词缓存命中率 装好后在会话里输入 /cache-stats 就会弹出窗口，显示当前会话的提示词缓存命中情况。 它算出一个总体命中百分比，用命中条加 Excellent、Good、Fair、Poor 四个等级词标注，再按模型和每个子代理分开统计 token、调用数和成本。

豆包进飞书后，飞书直接成了自媒体创作神器，打通了选题、创作、复盘全流程！！！ 飞书多维表格、云文档、知识库配合 CLI 够爽了，现在飞书里的豆包可以读你的资料、操作电脑、浏览器、做PPT、图片、视频...... 我这次直接拿“一个人+飞书做 AI 自媒体”跑了一遍： 1、找选题：打开浏览器搜近期内容，最后找了 10 个公开来源，把标题、链接、发布日期、核心信息、互动数据和用户问题全部写进飞书。 2、内容存档：直接建好多维表格。它自己做了 14 个字段，按照账号匹配度、热度和信息增量打分，再做出选题优先级视图和数据看板！ 3、创作：选中一条继续创作。它沿着表里的资料写完一篇 X 长帖，又生成了 3 套封面标题、3 组提示词和 3 张封面图，全部写回同一条记录。 它搜索的资料、做的判断、生成的内容和图片，全都留在飞书里。整个过程每一步都能看、能改，包括来源、评分规则也都可以调，标题和图片不满意就让它重做。 飞书负责把资料、选题和成品整理并存好，豆包负责搜索、整理、判断和创作。全自动在浏览器、文档、表格和生图工具之间调用。

还在为AI图像生成找不到稳定可靠的提示词？GPT-Image2提示词库刚开源就冲上6.6K Star，速度确实有点离谱。 这个项目主打工业级提示词引擎+模板库，还在每天持续更新。搞AI图像生成的，建议收藏。 错过这个，你可能会后悔。 🔗

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