【AIGC前沿】MiniMax海螺AI视频——图片/文本生成高质量视频

【AIGC前沿】MiniMax海螺AI视频——图片/文本生成高质量视频

目录

1.MiniMax海螺AI视频简介

2.使用教程


1.MiniMax海螺AI视频简介

海螺视频,作为 MiniMax 旗下海螺 AI 平台精心打造的 AI 视频生成工具,致力于助力用户产出高品质视频内容。该工具依托 abab-video-1 模型,具备强大的文生视频功能。用户仅需输入关键词或简短语句,海螺视频就能据此创作出情节丰富的完整视频。此外,海螺视频运用 DiT 架构,能够精准模拟现实世界的物理规律,尤其在生成复杂场景与高动作场景时,展现出卓越的性能。

2.使用教程

点击如下链接,进入蓝耘元生代智算云平台主页

https://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode=11f606c51e

点击主页上方栏的“MaaS平台”

然后点击左侧栏的“视觉模型” 

可以看到可以免费体验一次I2V-01图片生成视频 

点击如下红框处将图片上传 

例如输入如下的图片

例如想让小狗动起来,可以在如下红框处输入相应的指令,然后点击立即生成 , 等待一段时间后,视频即可生成出来

视觉模型API

Video Generation(视频生成)

该API支持基于用户提供的prompt、首帧图片、主体参考图片,生成720p,25帧的动态视频。

该接口采用异步调用的方式完成视频生成:首先创建视频生成任务,对应接口会返回任务ID(task_id);接下来,在异步任务查询接口通过任务 ID (task_id),获取视频生成任务的状态,以及生成的视频的文件ID(file_id)。

API说明

完成视频生成及下载,使用到三个API:创建视频生成任务、查询视频生成任务状态文件管理。具体步骤如下:

1.使用创建视频生成任务接口,创建视频生成任务,并得到task_id;

2.使用查询视频生成任务状态接口,基于task_id查询视频生成任务状态;当状态为成功时,将获得对应的文件 ID(file_id);

3.使用文

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【裸眼3D原理浅析】使用AI生成平面裸眼3D图像——“科幻战士破框而出”的裸眼3D图背后的原理与技巧

【裸眼3D原理浅析】使用AI生成平面裸眼3D图像——“科幻战士破框而出”的裸眼3D图背后的原理与技巧

从平面走向立体:“科幻战士破框而出”的裸眼3D图背后的原理与技巧 关键词 : 裸眼3D、AI绘图、景深原理、视觉错觉、Depth Map、 科幻CG、空间叙事、AI艺术创作 文章目录 * 从平面走向立体:“科幻战士破框而出”的裸眼3D图背后的原理与技巧 * 一、引言:一张“走出画框”的图片 * 二、裸眼3D的视觉原理:人眼是如何“被骗”的? * 1. 双眼视差(Binocular Disparity) * 2. 单眼深度线索(Monocular Cues) * 三、裸眼3D的分类与表现方式 * 1. 立体视差图(Stereogram / Lenticular 3D) * 2. 动态视差裸眼3D(Parallax Motion 3D) * 3. 平面裸眼3D(Monocular

毕业论文怎么降低AI率?2026最全实用指南

毕业论文怎么降低AI率?2026最全实用指南

毕业论文怎么降低AI率?2026最全实用指南 又到了一年一度的毕业季,相信很多同学都在为论文发愁。今年的情况比较特殊——越来越多的高校引入了AIGC检测系统,不管你有没有用AI写论文,都可能面临"AI率偏高"的问题。 作为一个刚经历过这场"战斗"的过来人,我想把自己踩过的坑和总结的经验分享给大家。这篇文章会从原理到实操,从手动修改到工具辅助,给你一份真正用得上的降AI率指南。 一、先搞清楚:什么是论文AI率? 在动手改论文之前,你得先明白AI率到底是怎么回事。 简单来说,AI率就是检测系统判断你的论文中有多少内容"像是AI写的"。不同平台的叫法不一样,有的叫"AIGC检测率",有的叫"AI疑似度",但本质上都是同一回事。 目前主流的检测平台包括知网、维普、万方、Turnitin等。它们的检测原理略有不同,但大体上都是通过分析文本的语言模式、句式结构、词汇选择等特征来判断内容是否由AI生成。 AI检测的核心逻辑

(第四篇)Spring AI 实战进阶:Ollama+Spring AI 构建离线私有化 AI 服务(脱离 API 密钥的完整方案)

(第四篇)Spring AI 实战进阶:Ollama+Spring AI 构建离线私有化 AI 服务(脱离 API 密钥的完整方案)

前言 作为企业级开发者,我们在使用大模型时常常面临三大痛点:依赖第三方 API 密钥导致的成本不可控、外网依赖导致的合规风险、用户数据上传第三方平台导致的安全隐患。尤其是金融、政务等敏感行业,离线私有化部署几乎是硬性要求。 笔者近期基于 Ollama+Spring AI 完成了一套离线 AI 服务的落地,从模型拉取、量化优化到 RAG 知识库构建全程无外网依赖,彻底摆脱了 API 密钥的束缚。本文将从实战角度,完整拆解离线 AI 服务的开发全流程:包含 Ollama 部署、Spring AI 深度对接、模型量化优化、离线 RAG 知识库落地,所有代码均经过生产环境验证,同时结合可视化图表清晰呈现核心逻辑,希望能为企业级离线 AI 部署提供可落地的参考方案。 一、项目背景与技术选型 1.1 核心痛点与解决方案 业务痛点解决方案技术选型依赖第三方