苹果正考虑收购 Mistral AI 【AI早报 2025-07-14】

【保姆级教程】手把手教你低成本制作AI女友，可随身携带，自由对话

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FaceFusion最新版本换脸教程 | 从基础到进阶，最详细操作与功能解析 | 修复模糊问题 | FaceFusion Free 3.8.1

在本期视频中，我们将深入探讨FaceFusion最新版本的换脸技巧，从基础到进阶，详细解析每个功能的使用方法。通过安装FaceFusion Free 3.8.1 整合包，你将获得更加清晰、流畅的换脸效果，解决模糊问题并提升整体画质。此外，我们还会讲解如何应对换脸中的常见问题，特别是在复杂场景和遮挡物情况下的处理技巧。无论是新手还是有一定经验的用户，都能通过本视频掌握超清换脸的必备技能，助你制作出更加专业的换脸作品！ FaceFusionFreevip3.8.1最新版本支持50系 支持代码升级.2025年7月9日首发： https://pan.quark.cn/s/4a4535e33d45 提取码：vLpb AI整合包大全建议收藏： ：https://pan.quark.cn/s/19988ec3df37

CosyVoice最新版一键包,支持50系,精度优化,指令控制,念法纠正,接口API调用,音色保存,6G显存占用

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Hugging Face发布SmolLM3，全流程全数据开源的3B参数多语言长上下文模型【AI早报 2025-07-09】

⬛️ Intro: 00:00 ⬛️ Hugging Face发布SmolLM3，全流程全数据开源的3B参数多语言长上下文模型: 00:10 https://huggingface.co/blog/smollm3 ⬛️ Meta聘用苹果前基础模型负责人Ruoming Pang: 00:28 ⬛️ 智源研究院（BAAI）发布具身智能模型RoboBrain 2.0: 00:42 https://huggingface.co/BAAI/RoboBrain2.0-7B ⬛️ Skywork发布开源多模态推理模型Skywork-R1V3-38B: 00:58 https://huggingface.co/Skywork/Skywork-R1V3-38B ⬛️ 谷歌AI电影制作工具Flow更新: 01:11 https://labs.google/flow ⬛️ 阿里巴巴开源网络智能体WebSailor: 01:21 https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent ⬛️ 阿里巴巴开源多模态推理模型HumanOmniV2: 01:36 https://arxiv.org/abs/2506.21277 ⬛️ 社区发布Qwen3-8B-BitNet模型: 01:54 https://huggingface.co/codys12/Qwen3-8B-BitNet ⬛️ SK Telecom发布韩语增强模型A.X系列: 02:06 https://huggingface.co/skt/A.X-4.0 ⬛️ 谷歌开源MCP Toolbox for Databases: 02:19 https://github.com/googleapis/genai-toolbox ⬛️ Moonvalley发布面向专业制作的AI视频模型Marey: 02:30 http://bit.ly/MeetMarey ⬛️ LTX Studio为其视频模型发布三款新LoRA: 02:41 ⬛️ LobeChat更新支持MCP插件市场和一键安装: 02:52 https://github.com/lobehub/lobe-chat/releases/ ⬛️ LM Studio宣布取消商业使用限制，对所有用户免费: 03:02 ⬛️ 硅基流动发布DeepSeek版命令行工具Gen-CLI: 03:11 https://github.com/gen-cli/gen-cli/ ⬛️ llama.cpp已支持腾讯混元Hunyuan-A13B模型: 03:22 https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/14425/files ⬛️ NovelAI开源其V2动漫模型权重: 03:29 ⬛️ OpenAI据报加强安全措施以防范间谍活动: 03:35 ⬛️ Genspark AI通话功能扩展至全球并支持多语言: 03:46 https://www.genspark.ai/ ⬛️ Neta Art开源其AI动漫模型训练策略: 03:53 https://huggingface.co/neta-art/lu2/ ⬛️ Proactor推出首款“自主动”AI队友Proactor v1.0: 04:02 ⬛️ Outro: 04:14

ComfyUI+SageAttention 2.2 视频生成提速40%，终极Windows安装与实测教程

🔥还在为 ComfyUI 的生成速度烦恼吗？最新的 SageAttention 2.2 版本来了！官方宣称比 Flash Attention 快近4倍，我们实测在视频生成上也能带来高达40%的速度提升，而且完全不损失画质！ 本期视频，我将带你深入了解 SageAttention 2.2 的加速原理，并提供一份终极保姆级的 Windows 环境安装指南，手把手教你解决 CUDA、PyTorch 和 Triton 的版本依赖问题。最后，我们会通过图片和视频生成的实际工作流，直观对比开启前后的性能差异。 🎬 你将学到： 1 深入浅出讲解 SageAttention 2.2 的三大核心加速技术。 2 Windows环境下安装 SageAttention 2.2 的终极分步指南。 3 如何正确安装和配置 CUDA 12.8, PyTorch 和 Triton 以避免常见错误。 4 图片生成工作流实测：对比开启 SageAttention 前后的速度差异。 5 视频生成工作流实测：见证高达40%的惊人性能提升！ ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- sageattention-github https://github.com/thu-ml/SageAttention cuda128: https://developer.nvidia.com/cuda-12-8-0-download-archive pytorch https://pytorch.org/ sageattention-windows https://github.com/woct0rdho/SageAttention triton-windows https://github.com/woct0rdho/triton-windows kjnode https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes 视频中使用在线工作流： 1 selfforcing+vace14b lora 版 体验地址：https://www.runninghub.cn/post/1938291907363540993/?inviteCode=kol01-rh107 runninghub粉丝福利 注册送1000点算力 国外用户 https://www.runninghub.ai/?utm_source=kol02-RH021 国内用户 https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH107 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 背景音乐由 AI 生成

2025年最强手机版【RVC变声器】支持安卓和IOS！无需声卡！0延迟！还有更多宝藏APP等你发现！

【颠覆传统建模-新流程】Holopix AI+UE5.6为游戏美术创作赋能

本课程完整演示如何通过Holopix AI与虚幻引擎5.6的协同工作流 Holopix AI官网: https://holopix.cn 邀请码-免费领🔋算力：https://holopix.cn?inviteCode=638745 您将掌握： 1.) AI辅助建模核心技巧 2.) 2D概念图→3D模型的AI生成原理 3.) 一键生成 写实/卡通等风格变体 4.) 模型引擎适配技巧 适合人群：独立开发者/技术美术/小型团队

JoyCaption 3跌落神坛？谁才是图像打标的神？多款大模型打标横向测评&二次元Lora打标实操

做完才发现漏掉了一个模型：千问32B. 后来我又测了一下，发现其实排名应该是这样的： 1、千问32B 2、Gamma 3 27B 3、JOY3 我们打标，不只是需要能识别，而且还需要达到我们的效果才行。 另外，我后来想到，主体过滤的时候如果用英文（eyes,clothes,XXX）这样效果或许能更好？ 我的显卡是5090，所以如果你显存不够，可能还是需要折衷一下。 这个工具是我自己开发的一款打标工具，下面的文档有我的各种工具以及模型，欢迎大家使用。 https://xcnjx086d1sd.feishu.cn/wiki/Fi5awsYfEi87yvk5dtEcuKbknFd?from=from_copylink

从 F=ma 到 AI

https://www.youtube.com/watch?v=VkHfRKewkWw 视频探讨了反向传播在人工智能中的核心作用，类比为AI学习的"F=ma"法则，并演示了梯度下降和模型训练过程。   --- Url: https://www.youtube.com/watch?v=VkHfRKewkWw Title: The F=ma of Artificial Intelligence [Backpropagation] Uploader: Welch Labs Uploader ID: @WelchLabsVideo