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把128GB统一内存塞进轻薄本，英伟达发布 RTX Spark 超级芯片，直接重塑 Windows PC 的天花板。 里面装的是 Blackwell RTX GPU 和 Grace CPU。 加上这128GB的统一内存，这台机器能直接在本地跑起巨大的 AI 模型。 速度极快，且数据完全私密。 不再需要把敏感素材传给云端，你的笔记本就是一个算力堡垒。 用 AI 创作的门槛，被直接踩平了。 觉得 ComfyUI 节点太复杂、太反人类，可以直接让内置的 AI 代理 OpenClaw 替你干活。 输入几句话，它自己去调参数、写提示词。 从一张草图生成材质效果，再直接用它做起始帧生成视频，全部本地一气呵成。 创作者的性能瓶颈也被碾碎了。 靠着这巨大的内存，你能直接剪辑 12K 4:2:2 的视频。 或者渲染高达 90GB 的巨型场景。 在 Blender 里，有了 DLSS 4.5 光线重建技术的加持。 你在场景里随意拖动，就能实时看到几乎等同于最终渲染的画质。 至于游戏，那可是英伟达的老本行。 《心灵杀手 2》、Pragmata 等游戏，直接在 1600p 分辨率下光追全开。 DLSS 4.5 里的新 Transformer 模型，把环境细节拉到了新高度。 更别说它原生支持带有反作弊系统的多人联机游戏。 真正的个人计算新形态已经来了。 不再依赖网络带宽，不再忍受云端延迟。 装载这颗芯片的新型轻薄本和紧凑型台式机，今年秋天就会出货。 本地算力的狂欢，正式开场。

🚀 NVIDIA Researchの最新技術「PiD（Pixel Diffusion Decoder）」による4Kアップスケールを試しました！ 元画像Aとアップスケール後画像Bのドラッグ比較で、細部の再現性と高解像度化の違いが一目瞭然です！🔍 特にテクスチャやエッジの自然さが大幅に向上しています✨ #NVIDIA# #ComfyUI#

AI歌唱对口型视频必备开源库！ ✅ 超长序列无长度限制 ✅ 精准唇同步 + 全身动作驱动 ✅ 保留身份、背景和镜头运动 ✅ 支持 Gradio 和 ComfyUI 从一张图或一段视频 + 音频，就能生成自然流畅的说话视频！🚀

我可能知道为什么一键换衣官方效果好 我 ComfyUI 效果不行了 妈的，人家跑在 L40 上 我跑在 4090D 上 下载代码本地跑起来内存不够😂😂😂

一个普通人0代码基础4天Vibe coding了一个小即梦【一】 一切的源头来自于我们的一个品牌的客户，希望尝试通过AI来做批量做一些原生感的素材作为新品上市前的社媒预热动作。 这部分一直都是我们想尝试的方向，批量生成素材（图/视频）进行投放/批量UGC发布来快速测试市场 于是我们就开始了第一批的测试 自动化+批量P图，评估下来觉得有这么几个选择 - Coze - N8N/Make - 飞书多维表格 - SD/comfy UI（这个直接pass了，首先是不会，再有就是有点杀鸡用牛刀的感觉） 解决问题的最快路径一定是飞书多维表格： - 无需翻墙 - 公司内部的办公平台（权限/上手成本） - 表格形态 - 没有学习成本，搭建好了之后就能自动运行，搭配一个运营同学来审核&重生 我大概花了20mins左右就把第一版本搭建出来了，又在上边加了一点花头 逻辑非常简单，就是B是新品，需要替换到A场景里，得到一张B的“原生感”UGC素材。 同时由于我们可能没有那么多原生感的背景，那么AI生背景也很重要，所以加了一个多个元素X乘出来的随机背景，效果也不错。整体使用的是即梦的seedream4.5的模型，也是第一次通过飞书的平台接入API token（体验非常丝滑） 但是有一些问题： 1. seedream4.5 对于复杂的文字，图案以及漫画风的人脸识别/迁移的精度比较低，有些图片的AI感比较重，客户通过率还是比较低 2. 解决第一个问题就需要用到nano banana pro，但是我其实是不知道怎么接API的，于是我就开始做调研，首先是如何将nano banana pro接入到飞书多维表格： 找到了一份现成模版，只需要自己更改API，就可以快速的上手使用了。 通过这个过程，我快速的了解到了各个API的平台，API接口的文档以及价格。 不过很快就意识到了问题，由于整个流程是通过工作流的方式触发的，所以比之前的方案还要费人，需要一张一张的点。 而且既然都是B改到A场景，B是不变的，那么我是不是可以做一个批量上传A的方案，实现批量的自动化，也不需要表格的形态。 这不就是一个perfect Vibe coding契机吗？ 第一次VC，从下载Cursor，到翻@yihui_indie老师的课程进行基础知识的学习（其实就看了基础课程，项目课程还没有开始跟练） 大概用了一个下午的时间我就完成了以下的成果。 这个时候，事情已经不一样了，已经不再是这个测试了。 而是我第一次感受到代码创造的快感，从一个想法，到落地的时间周期被压缩到了1天。 很快我就完成了： - 网站的域名购买 - Vercel部署上线 - supabase的链接 既然我们之前在做AIGC广告片的时候，有很多流程/使用体验都不尽人意，那是不是我们可以基于我们自己的使用习惯来窜一个AIGC的工作台，让公司内部都可以用最便宜的价格，获得最好的模型，搭配上最舒服的工作流呢？ 主要是不能贴更多的图了，不然我就一篇post说完了 下一期：基于Nano banana pro搭建了一个类即梦+tap now+可灵的内部AIGC工具库。