如何制作ai大阪

Nano—Banana！杀疯了！无限制出图，设计师必备，一个视频带你解锁各种玩法（附100个案例提示词）

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如果我说这是网文作者的真实收入，你敢信吗？你认为的网文作者收入应该是多少？网文写作教程。

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如何给Nano Banana加buff？升级玩法来了！

一个游戏策划的工作日常：给3D AI美少女做动捕

好久没发研发vlog视频了，9月2日是去帮胡桃做动捕的日子，早上大清早起床，从上海赶去南京，在动捕棚里工作一整天，晚上再急匆匆赶回上海继续第二天的工作。累趴，但快乐着……

ARG解谜-第一期

感谢 @Fluorescence_- 提供的素材(doge) 原视频链接：BV11de3zVEEU

AI对设计师最有用的一集？Nano banana全球爆火，超全玩法汇总

Nano Banana超全知识库（【1.在线工具】下拉展开） https://uahbgrt760r.feishu.cn/docx/S01gdtFe9onPOBxrhY0c5VhWnhb?from=from_copylink 想系统学习AI工作流，我的系统课程已帮助上千名设计师解决实际需求 https://www.designdid.top/series/XL101039

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一个视频速通Nano Banana，解锁10种邪修玩法

国内如何免费使用Nano Banana，并解锁10种邪修玩法，需要提示词文档的可以留言。

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HITTER: 人形乒乓球机器人

https://humanoid-table-tennis.github.io/ 近年来，人形机器人在运动和全身控制方面取得了令人瞩目的进展，但在需要通过操作与动态环境进行快速交互的任务中仍受限制。乒乓球正是这种挑战的典型代表：在球速超过 5 m/s 的情况下，选手必须在亚秒级的反应时间内完成感知、预测和动作，这对敏捷性与精确性都有极高要求。为应对这一挑战，我们提出了一个用于人形机器人乒乓球的分层框架，将基于模型的规划器（用于球的轨迹预测与球拍击打目标规划）与基于强化学习的全身控制器相结合。规划器决定击球的位置、速度和时机，而控制器则生成协调的手臂和腿部动作，以模仿人类击球，并在连续对打过程中保持稳定性和灵活性。此外，为鼓励自然动作，我们在训练中引入了人类运动参考。我们在一台通用人形机器人上验证了该系统，成功实现了与人类对手的最多 106 次连续回合，以及与另一台人形机器人的持续对打。这些结果展示了人形机器人在真实场景中实现亚秒级反应控制的乒乓球能力，标志着迈向敏捷和交互性强的人形机器人行为的重要一步。