[AI工具箱] Vheer:免费、免登录,一键解锁AI绘画、视频生成和智能编辑

[AI工具箱] Vheer:免费、免登录,一键解锁AI绘画、视频生成和智能编辑

项目简介

今天偶然发现了个堪称“赛博活佛”的AI网站,名叫Vheer。它的作风相当大方,里面绝大部分功能都直接免费敞开用,就问你服不服。
文生图、图生视频、智能修图这些主流AI功能一个不落。点开就能用。而且非常的大气,比如抠图,别的网站按张收费,它直接让你一口气传20张照片自动处理,完全免费,甚至你去花时间不需要注册。
它几乎移除了所有上手障碍。网站首页清晰地排列着各种功能,没有晦涩的术语。你想把文字变成图片,或者让静态照片动起来,点开对应的按钮,输入你的想法,结果很快就能呈现在你面前。整个过程简单得就像在用一款普通的手机APP。

食用指南

访问地址

传送地址

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官网的免费会员上面写的几个非常吸引人的地方,第一没有任何水印,第二生成图片视频这些是没有任何数量上的限制,只有高级别的模型和高速通道不能使用(但是实测下来,生成的速度也是相当不错)。
网站也提供了一些订阅模式,可以使用更高级的模型,但是这些高级模型需要消耗算力点。根据自己的需要看是否订阅。
由于功能实在太多了,强烈建议亲手测试一下

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操作与体验——文生图

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官网光一个文生图的功能就折腾出来了40多个功能,除了第一个是提示词的,其他都是模板类的预置性质的。
 

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生成速度很快,大概5秒左右就可以完成生成了,其他的文生图可以自己测。不过这边的模型不能选择,大概率是Flux-dev之类的开源模型。

其他功能

  • 文本—>图像
  • 图像—>图像
  • 图片—>视频

其它工具

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图像工具

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kontext和样式编辑器

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更多功能可以自己去探索,很好用的一个工具。

原文地址https://gegeblog.top/article/24

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写给技术管理者的低代码手册系列文章(2)——第一部分:低代码诞生的背景【第一章】

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第一章 企业软件复杂度的逐步累积 1.1 从硬件导向到数据导向 早期的软件开发几乎完全围绕计算机硬件展开。机器语言与汇编语言要求开发者理解CPU指令、寄存器和内存地址,软件的表达方式高度依赖具体硬件体系结构,如SSE指令集中用于比较字符串的pcmpistr,无法运行在不支持SSE的CPU上。这一阶段的软件极其昂贵、开发周期漫长、可复用性极低,应用范围也因此被限制在政府、科研机构和少数大型企业的核心场景中。随着电子工业的发展,计算机开始进入企业管理领域。跨行业、跨规模推广计算机应用的关键,在于找到一种足够通用的抽象方式。 1970年,来自IBM的E.F.Codd博士在ACM通讯杂志上发表的论文《大规模共享数据银行的关系型模型》,为解决这一问题提供了一种切实可行的技术路线。该路线中,现实世界中的业务单据、业务流程和管理决策,被统一抽象为数据的存储、处理与分析,而执行这些操作的软件被统称为“关系型数据库”。企业的用户只需要一个连接到数据库软件的终端,就能用一套近似于英语的、统一的语言来操作这个软件,以此实现所有的业务操作。如用户想要查询姓名中包含“李”的员工档案,需要输入 SELECT

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stable diffusion文生图模型解析模型

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具身机器人的软件系统架构

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具身机器人作为能够与物理世界直接交互、具备环境感知与自主决策能力的智能系统,其软件架构的核心目标是实现“感知-决策-执行”的闭环协同,同时满足实时性、可靠性、可扩展性与模块化的设计要求。基于这一目标,主流的具身机器人软件系统通常采用分层架构设计,从上至下依次分为感知层、认知决策层、运动控制层,辅以通信层、驱动层和系统管理层作为支撑,各层通过标准化接口实现数据流转与功能协同。以下将详细拆解各层的核心功能、关键技术及典型模块。 一、核心分层架构:从感知到执行的闭环 分层架构的优势在于将复杂的系统功能解耦为独立模块,便于开发迭代、故障定位与功能扩展。各层既各司其职,又通过数据总线或中间件实现高效交互,形成完整的智能行为链条。 1. 感知层:物理世界的“数据入口” 感知层是机器人获取外部环境与自身状态信息的基础,核心任务是将传感器采集的原始数据转化为结构化的语义信息,为上层决策提供可靠输入。其核心要求是实时性、准确性与鲁棒性,需应对光照变化、动态障碍物、传感器噪声等复杂场景干扰。 主要模块及技术要点如下: * 多传感器数据采集模块:负责接入各类传感器数据,包括视觉传感器(单目

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