比迪丽 AI 绘画多设备协同：PC 生成、手机审核与平板标注工作流

3.2 软件生态搭建

PC 端软件栈

# 基础环境 - Stable Diffusion WebUI 或 ComfyUI - 比迪丽 LoRA 模型（SDXL/FLUX 版本） - 文件同步工具：Syncthing 或 Resilio Sync - 远程访问工具：Tailscale（内网穿透） # 浏览器扩展 - 图片批量下载工具 - 色彩管理插件 - 分屏管理工具 

手机/平板端应用

• 文件管理：Solid Explorer（安卓）/ Files（iOS）
• 图片查看：Simple Gallery（安卓）/ Photos（iOS）
• 标注工具：Xodo PDF（跨平台）/ 苹果备忘录（iOS）
• 远程控制：Chrome Remote Desktop / Microsoft Remote Desktop

3.3 网络与同步配置

局域网同步方案

# 使用 Syncthing 搭建同步文件夹 # PC 端安装 sudo apt install syncthing syncthing # 配置共享文件夹 # 1. 创建专门用于 AI 绘画的同步目录 # 2. 在 WebUI 中设置输出目录到该同步文件夹 # 3. 手机和平板安装 Syncthing 客户端 # 4. 添加设备并共享文件夹 

云存储备选方案 如果局域网同步不稳定，可以考虑：

• Google Drive / OneDrive 同步特定文件夹
• NAS 私有云存储
• 自建 Nextcloud 服务器

关键设置：将 Stable Diffusion WebUI 的输出目录设置为同步文件夹，这样生成的图片会自动同步到所有设备。

4. PC 端：高效生成与批量处理

4.1 比迪丽模型优化配置

基础提示词模板

# 比迪丽基础模板" (bidili:1.2), videl, dragon ball, 1girl, beautiful face, detailed eyes, masterpiece, best quality, highly detailed, 8k """ lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, blurry, extra digit, fewer digits """ # 风格扩展模板 anime_style = "anime style, manga, cel shading" realistic_style = "realistic, photograph, detailed skin" painting_style = "oil painting, brush strokes, canvas texture" 

参数优化建议 根据我的测试经验，比迪丽模型在不同参数下的表现：

4.2 批量生成技巧

使用 XYZ Plot 脚本对比参数 在 Stable Diffusion WebUI 中，使用脚本功能批量测试不同参数组合：

# 在提示词中测试不同风格 [bidili:1.2], videl, [anime style:realistic:painting], masterpiece, best quality # 测试不同表情 [smiling:serious:angry:surprised], detailed eyes # 测试不同场景 in [garden:city:beach:dojo], daytime 

创建预设组合 将常用的比迪丽提示词组合保存为预设：

1. 动漫风格 - 战斗姿态
2. 写实风格 - 日常场景
3. 水彩风格 - 艺术肖像
4. 特定服装 - 校服/武道服/便服

批量生成工作流

# 1. 准备提示词列表文件 echo "bidili, videl, 1girl, smiling, garden" >> prompts.txt echo "bidili, videl, 1girl, serious, dojo" >> prompts.txt # 2. 使用脚本批量生成 # 3. 自动保存到同步文件夹 # 4. 手机/平板端自动接收新图片 

4.3 自动化脚本示例

#!/usr/bin/env python3
"""
比迪丽批量生成脚本
自动生成不同风格的角色图并同步到移动设备
"""
import os
import json
import time
from datetime import datetime

class BidiliBatchGenerator:
    def __init__(self, output_dir="~/sd_output/bidili"):
        self.output_dir = os.path.expanduser(output_dir)
        self.sync_dir = "~/sync/bidili_art" # 同步文件夹
        os.makedirs(self.output_dir, exist_ok=True)
        os.makedirs(os.path.expanduser(self.sync_dir), exist_ok=True)

    def generate_variations(self, base_prompt, variations):
        """生成多个变体"""
        results = []
        for i, variation in enumerate(variations):
            prompt = f"{base_prompt}, {variation}"
            filename = f"bidili_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}_{i}.png"
            # 这里调用 SD WebUI 的 API
            # 实际使用时需要根据你的 WebUI 配置调整
            image_data = self.call_sd_api(prompt)
            # 保存到本地和同步文件夹
            local_path = os.path.join(self.output_dir, filename)
            sync_path = os.path.join(os.path.expanduser(self.sync_dir), filename)
            with open(local_path, 'wb') as f:
                f.write(image_data)
            # 复制到同步文件夹
            import shutil
            shutil.copy2(local_path, sync_path)
            results.append({
                'prompt': prompt,
                'path': local_path,
                'sync_path': sync_path
            })
            print(f"已生成：{filename}")
            time.sleep(2) # 避免 API 过载
        return results

    def call_sd_api(self, prompt):
        """调用 Stable Diffusion API"""
        # 这里需要根据你的 WebUI API 配置
        # 示例代码，需要实际调整
        import requests
        payload = {
            "prompt": prompt,
            "negative_prompt": "lowres, bad anatomy",
            "steps": 30,
            "width": 1024,
            "height": 1024,
            "cfg_scale": 7.5
        }
        # 假设 WebUI 运行在本地 7860 端口
        response = requests.post(
            "http://localhost:7860/sdapi/v1/txt2img",
            json=payload
        )
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            import base64
            return base64.b64decode(result['images'][0])
        else:
            raise Exception(f"API 调用失败：{response.status_code}")

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    generator = BidiliBatchGenerator()
    base_prompt = "bidili, videl, 1girl, masterpiece, best quality"
    variations = [
        "anime style, smiling, garden",
        "realistic, serious, dojo",
        "watercolor painting, surprised, beach",
        "oil painting, angry, city street"
    ]
    results = generator.generate_variations(base_prompt, variations)
    print(f"批量生成完成，共{len(results)}张图片")

5. 手机端：移动审核与即时反馈

5.1 图片审核的最佳实践

审核环境设置

• 亮度调整：手机亮度调到 50-70%，避免过亮或过暗
• 色彩模式：使用标准或自然模式，关闭护眼模式
• 查看距离：保持 30-40 厘米，模拟正常观看距离
• 旋转检查：横屏和竖屏都要查看，适应不同展示场景

审核清单（Checklist） 每次生成新图片后，按照以下清单检查：

1. 整体构图
   • 主体是否突出
   • 画面是否平衡
   • 有无明显变形
2. 面部细节（比迪丽特别重要）
   • 眼睛对称度和神采
   • 头发细节和光泽
   • 表情是否符合预期
3. 色彩与光影
   • 色彩是否协调
   • 光影是否自然
   • 有无色块或噪点
4. 背景与环境
   • 背景是否虚化适当
   • 环境与角色融合度
   • 有无穿帮或不合理元素

快速评分系统 在手机端建立简单的评分机制：

• ★★★★☆ 完美，直接使用
• ★★★☆☆ 良好，小修改即可
• ★★☆☆☆ 一般，需要较大修改
• ★☆☆☆☆ 重做，问题太多

5.2 使用手机进行 A/B 测试

并排对比技巧

1. 使用分屏功能或拼图软件，将不同版本的图片并排显示
2. 重点关注：
   • 不同参数的效果差异
   • 不同提示词的表达差异
   • 不同种子的随机变化

快速分享与收集反馈

• 将候选图片分享到团队群聊
• 使用投票功能让同事选择最佳版本
• 收集口头或文字反馈
• 记录常见的修改意见

手机专用查看工具

# 推荐应用 - QuickPic：轻量快速的图片查看器 - Simple Gallery：开源无广告 - Google Photos：自动备份和整理 # 浏览器查看方案 # 如果 WebUI 支持响应式设计，可以直接用手机浏览器访问 # 地址：http://你的 PC 内网 IP:7860 

5.3 手机端工作流示例

场景：通勤路上审核昨晚批量生成的图片

1. 打开同步文件夹（通过 Syncthing 或云盘）
2. 快速浏览所有新生成的比迪丽图片
3. 放大查看细节，特别是面部和服装
4. 标记需要修改的图片
   • 重命名文件：bidili_需要修改_眼神不对.png
   • 或创建 need_fix 文件夹，移动进去
5. 简单批注（如果支持）
   • 在图片描述中添加关键词：fix_eyes, adjust_lighting
6. 同步回 PC，修改意见自动传回

效率技巧

• 使用手势操作：双指缩放、滑动切换
• 建立收藏夹：将优秀作品放入 favorites 文件夹
• 批量操作：多选图片进行统一标记
• 语音输入：用语音转文字快速添加批注

6. 平板端：精准标注与创意草图

6.1 标注工具的选择与使用

专业标注工具推荐

标注工作流设置

# 标注文件命名规范
def generate_annotation_filename(original_name):
    """
    为标注文件生成标准化的名称
    格式：原文件名_标注_时间戳.pdf
    """
    import datetime
    timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    base_name = os.path.splitext(original_name)[0]
    return f"{base_name}_annotation_{timestamp}.pdf"
# 标注图层管理建议
# 1. 底层：原始图片（锁定，只读）
# 2. 中层：问题标注（红色，半透明）
# 3. 上层：修改建议（蓝色，实线）
# 4. 顶层：文字说明（黑色，清晰）

6.2 标注内容与标准

问题标注规范 使用统一的符号和颜色系统：

# 标注符号系统
- 🔴 红色圆圈：需要修改的区域
- 🔵 蓝色箭头：移动或调整方向
- 🟡 黄色高亮：细节需要加强
- 🟢 绿色对勾：确认保留的部分
- ✏️ 手写文字：具体修改建议
# 常见问题标注示例
1. 面部问题
   - 眼睛不对称 → 红色圆圈 + "调整对称"
   - 表情不自然 → 箭头指示 + "更微笑些"
2. 身体比例
   - 手臂过长 → 蓝色测量线 + "缩短 15%"
   - 姿势别扭 → 草图示意正确姿势
3. 服装细节
   - 褶皱不自然 → 黄色高亮 + "简化褶皱"
   - 材质模糊 → 文字说明 + "加强皮革质感"
4. 背景环境
   - 透视错误 → 透视线标注
   - 光影矛盾 → 光源方向箭头

标注详细程度控制 根据修改的复杂程度，选择不同深度的标注：

• 一级标注（简单修改）：直接圈出问题 + 关键词
• 二级标注（中等修改）：问题区域 + 简单示意图
• 三级标注（复杂修改）：多角度示意图 + 详细说明

6.3 创意草图与构图规划

使用平板进行前期构思

1. 快速草图：用触控笔勾勒比迪丽的不同姿势
2. 构图尝试：尝试不同角度和镜头语言
3. 色彩方案：简单的色块标注配色想法
4. 光影设计：箭头标注光源方向和强度

从草图到提示词 将手绘草图转化为 AI 能理解的提示词：

# 草图分析示例
sketch_analysis = {
    "pose": "standing, looking back, dynamic",
    "angle": "low angle, looking up",
    "lighting": "rim light, backlight, dramatic",
    "expression": "confident, determined",
    "environment": "ruins, sunset, dramatic sky"
}
# 转换为提示词
" bidili, videl, {pose}, from {angle}, {lighting}, {expression}, {environment}, masterpiece, best quality, highly detailed """
prompt = prompt_template.format(**sketch_analysis)
print(prompt)

协作标注流程 当需要团队协作时：

1. 创建共享标注文件（PDF 或图片）
2. 不同成员用不同颜色标注
3. 定期汇总讨论标注意见
4. 最终形成统一的修改方案

7. 三端协同实战案例

7.1 案例一：比迪丽战斗场景创作

需求背景 为同人作品创作一张比迪丽的战斗场景图，要求动态感强、表情坚定、背景有破坏效果。

工作流执行

阶段一：PC 端批量生成（30 分钟）

# 使用多个提示词变体批量生成
prompt_variants = [
    # 变体 1：强调动态
    "bidili, videl, fighting pose, dynamic, motion blur, destroyed city background, determined expression, anime style, masterpiece",
    # 变体 2：强调表情
    "bidili, videl, close up, fierce expression, sweat, detailed eyes, rubble background, realistic, dramatic lighting",
    # 变体 3：强调环境
    "bidili, videl, standing on debris, sunset, long shadow, cinematic, wide shot, highly detailed, 8k resolution"
]
# 生成 12 张图片（每个变体 4 张不同种子）
# 自动保存到同步文件夹 

阶段二：手机端初步筛选（10 分钟）

• 在通勤路上用手机查看所有生成结果
• 快速评分：3 张★★★★，5 张★★★，4 张★★
• 将 3 张★★★★图片标记为候选
• 发现共同问题：部分图片手部细节模糊

阶段三：平板端详细标注（15 分钟）

1. 导入 3 张候选图片到 Xodo PDF
2. 详细标注每张图片的优缺点：
   • 图片 A：姿势好，但手部需要重画
   • 图片 B：表情佳，但背景太乱
   • 图片 C：构图棒，但光影平淡
3. 手绘修改建议示意图
4. 导出标注 PDF 到同步文件夹

阶段四：PC 端最终优化（20 分钟）

1. 查看平板端的详细标注
2. 使用标注中的手部示意图作为 ControlNet 参考
3. 生成最终版本，获得满意结果

根据标注调整提示词：

# 基于图片 A 的优化
" bidili, videl, fighting pose, dynamic, perfect hands, detailed fingers, destroyed city background, determined expression, anime style, masterpiece, best quality, (detailed hands:1.3), (sharp focus:1.2) """

成果对比

• 传统单设备流程：需要反复修改，耗时 2-3 小时
• 多设备协同流程：总耗时 75 分钟，效率提升 60%
• 作品质量：更符合预期，细节处理更好

7.2 案例二：比迪丽日常系列图

需求背景 创作一组比迪丽的日常场景图，包括校园、休闲、训练等不同主题，要求风格统一但场景多样。

协同策略

分工协作模式

• PC 端：负责基础生成和风格统一
• 手机端：负责场景适配性检查
• 平板端：负责系列连贯性设计

具体实施

第一步：平板端规划系列构图

1. 创建系列故事板（Storyboard）
2. 设计每个场景的基本构图
3. 确定色彩方案和风格基调
4. 输出系列设计文档

第二步：PC 端批量生成系列图

# 系列生成脚本
series_scenes = [
    { "name": "school_life", "prompt": "bidili, videl, school uniform, classroom, smiling, holding books, anime style" },
    { "name": "training", "prompt": "bidili, videl, training clothes, dojo, serious expression, martial arts pose" },
    { "name": "casual", "prompt": "bidili, videl, casual clothes, cafe, relaxing, drinking tea, afternoon" }
]
# 每个场景生成 3-4 个变体
# 保持统一的参数设置确保风格一致 

第三步：手机端进行系列审核

1. 将所有系列图片放在一起查看
2. 检查风格一致性：色彩、光影、画风
3. 检查角色一致性：发型、服装、表情
4. 标记不协调的图片

第四步：三端协同调整

• 手机发现色彩不一致 → 平板标注具体问题 → PC 调整色彩参数
• 平板建议增加过渡场景 → PC 生成补充图片 → 手机审核衔接效果
• 团队讨论修改意见 → 平板汇总 → PC 执行修改

效率提升点

• 并行处理：生成、审核、标注同时进行
• 即时反馈：问题发现后立即标注，立即修改
• 版本管理：每个场景有多个版本，方便对比选择

8. 高级技巧与优化建议

8.1 自动化同步与通知

智能文件夹监控脚本

#!/usr/bin/env python3
"""
监控 AI 生成文件夹，自动同步并发送通知
"""
import os
import time
import hashlib
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import FileSystemEventHandler
import requests # 用于发送通知

class BidiliSyncHandler(FileSystemEventHandler):
    def __init__(self, sync_dir, notification_url=None):
        self.sync_dir = sync_dir
        self.notification_url = notification_url
        self.processed_files = set()

    def on_created(self, event):
        if not event.is_directory and event.src_path.endswith('.png'):
            self.process_new_image(event.src_path)

    def process_new_image(self, image_path):
        """处理新生成的图片"""
        # 计算文件哈希，避免重复处理
        file_hash = self.calculate_hash(image_path)
        if file_hash in self.processed_files:
            return
        # 复制到同步文件夹
        filename = os.path.basename(image_path)
        sync_path = os.path.join(self.sync_dir, filename)
        import shutil
        shutil.copy2(image_path, sync_path)
        # 发送手机通知
        if self.notification_url:
            self.send_notification(f"新图片已生成：{filename}")
        # 记录已处理
        self.processed_files.add(file_hash)
        print(f"已同步：{filename}")

    def calculate_hash(self, filepath):
        """计算文件哈希值"""
        with open(filepath, 'rb') as f:
            return hashlib.md5(f.read()).hexdigest()

    def send_notification(self, message):
        """发送通知到手机"""
        # 这里可以使用各种通知服务
        # 如 Pushover、Telegram Bot、企业微信等
        try:
            requests.post(self.notification_url, json={"message": message})
        except:
            pass # 通知失败不影响主要功能

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 监控 WebUI 输出目录
    watch_dir = "~/stable-diffusion-webui/outputs/txt2img-images"
    sync_dir = "~/sync/bidili_art"
    event_handler = BidiliSyncHandler(
        sync_dir=sync_dir,
        notification_url="你的通知服务 URL" # 可选
    )
    observer = Observer()
    observer.schedule(event_handler, watch_dir, recursive=False)
    observer.start()
    try:
        while True:
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        observer.stop()
        observer.join()

移动端自动整理脚本

#!/bin/bash
# 手机端自动整理脚本（通过 Termux 运行）
# 将新图片按日期和评分分类
#!/data/data/com.termux/files/usr/bin/bash
SYNC_DIR="/storage/emulated/0/sync/bidili_art"
PROCESSED_DIR="/storage/emulated/0/Pictures/Bidili_Sorted"
# 按日期创建文件夹
TODAY=$(date +%Y%m%d)
DAILY_DIR="$PROCESSED_DIR/$TODAY"
mkdir -p "$DAILY_DIR/5_star"
mkdir -p "$DAILY_DIR/4_star"
mkdir -p "$DAILY_DIR/3_star"
mkdir -p "$DAILY_DIR/need_review"
# 监控同步文件夹
inotifywait -m -e create --format "%f" "$SYNC_DIR" | while read FILENAME do
    if [[ "$FILENAME" == *.png ]]; then
        echo "新文件：$FILENAME"
        # 这里可以添加自动评分逻辑
        # 或者等待手动评分后移动
        # 暂时先移动到待审核文件夹
        mv "$SYNC_DIR/$FILENAME" "$DAILY_DIR/need_review/"
        # 发送通知（需要 Termux:API）
        termux-notification --title "新比迪丽图片" --content "$FILENAME 已接收"
    fi
done

8.2 质量控制与版本管理

图片质量自动检测

def check_image_quality(image_path):
    """自动检测图片质量"""
    from PIL import Image
    import numpy as np
    img = Image.open(image_path)
    img_array = np.array(img)
    quality_report = {
        'resolution': img.size,
        'file_size': os.path.getsize(image_path),
        'issues': []
    }
    # 检查常见问题
    # 1. 检查模糊度（通过边缘检测）
    # 2. 检查色彩分布
    # 3. 检查对比度
    # 4. 检查噪点水平
    return quality_report

def auto_organize_by_quality(images_dir):
    """根据质量自动整理图片"""
    for filename in os.listdir(images_dir):
        if filename.endswith('.png'):
            path = os.path.join(images_dir, filename)
            report = check_image_quality(path)
            # 根据质量评分移动到不同文件夹
            quality_score = calculate_quality_score(report)
            if quality_score >= 8:
                dest = "high_quality"
            elif quality_score >= 6:
                dest = "medium_quality"
            else:
                dest = "low_quality"
            os.makedirs(os.path.join(images_dir, dest), exist_ok=True)
            shutil.move(path, os.path.join(images_dir, dest, filename))

版本控制系统集成

# 使用 Git 管理提示词和参数版本
# 初始化仓库
cd ~/ai_art_projects
git init
git add prompts/
git add parameters/
git commit -m "初始提交：比迪丽项目"
# 每次重要修改都创建版本
git add .
git commit -m "优化：调整比迪丽表情参数"
# 查看历史版本
git log --oneline
# 恢复到特定版本
git checkout <commit_id> -- prompts/bidili_fighting.txt 

8.3 性能优化与故障排除

多设备同步优化

# 增量同步策略
def sync_only_new_files(source_dir, target_dir, last_sync_time):
    """只同步新文件，减少传输量"""
    new_files = []
    for filename in os.listdir(source_dir):
        filepath = os.path.join(source_dir, filename)
        mtime = os.path.getmtime(filepath)
        if mtime > last_sync_time:
            new_files.append(filename)
    return new_files

# 图片压缩传输
def compress_for_mobile(image_path, max_size=(2048, 2048)):
    """为移动设备压缩图片"""
    from PIL import Image
    img = Image.open(image_path)
    img.thumbnail(max_size, Image.Resampling.LANCZOS)
    # 保存为 WebP 格式，质量 85%
    compressed_path = image_path.replace('.png', '_mobile.webp')
    img.save(compressed_path, 'WEBP', quality=85)
    return compressed_path 

常见问题解决

问题 1：同步延迟或失败

# 解决方案
1. 检查网络连接
ping <设备 IP>
2. 检查同步服务状态
systemctl status syncthing
3. 清理同步冲突文件
find ~/sync -name "*.sync-conflict*" -delete
4. 重启同步服务
syncthing -reset-database # 谨慎使用

问题 2：移动端查看图片慢

# 预生成缩略图
def generate_thumbnails(images_dir, thumb_dir):
    """为所有图片生成缩略图"""
    os.makedirs(thumb_dir, exist_ok=True)
    for filename in os.listdir(images_dir):
        if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
            img_path = os.path.join(images_dir, filename)
            thumb_path = os.path.join(thumb_dir, f"thumb_{filename}")
            # 生成缩略图
            img = Image.open(img_path)
            img.thumbnail((400, 400))
            img.save(thumb_path, 'JPEG', quality=80)

问题 3：标注文件不同步

# 使用通用格式
# 将标注保存为 PNG+ 文本文件，而不是专用格式
# 标注文件结构
图片文件：bidili_001.png
标注文件：bidili_001_annotation.png
# 标注图层
bidili_001_notes.txt
# 文本说明

9. 总结：构建你的高效 AI 绘画工作流

9.1 工作流核心价值回顾

通过 PC 生成→手机审核→平板标注的三端协同工作流，我们实现了：

效率的量化提升

• 生成到审核的等待时间减少 70%
• 修改意见传递时间从小时级降到分钟级
• 整体创作周期缩短 40-60%

质量的显著改善

• 多设备审核减少细节遗漏
• 精准标注确保修改方向明确
• 团队协作提升创意多样性

体验的根本改变

• 告别单设备疲劳作战
• 利用碎片时间提升产出
• 创作过程更加轻松愉快

9.2 个性化调整建议

根据你的设备情况调整

• 只有 PC+ 手机：重点优化手机审核流程，用文本批注代替手写标注
• 只有 PC+ 平板：将审核和标注都放在平板完成，利用分屏功能
• 多人在线协作：考虑使用云端协作工具，如 Figma、Miro 等

根据创作类型调整

• 角色设计类：加强平板端的草图绘制和细节标注
• 场景创作类：加强手机端的整体氛围审核
• 系列作品类：加强三端的风格统一性检查

根据团队规模调整

• 个人创作者：简化流程，注重自动化
• 小团队（2-3 人）：明确分工，定期同步
• 大型项目：建立标准化流程和文档

9.3 开始实施的步骤

第一步：基础搭建（第 1 天）

1. 设置好同步文件夹
2. 安装必要的移动端应用
3. 测试从生成到查看的完整流程

第二步：流程试运行（第 2-3 天）

1. 用一个简单项目测试全流程
2. 记录遇到的问题和耗时
3. 调整工具和参数

第三步：优化完善（第 4-7 天）

1. 建立标注规范和命名规则
2. 创建常用提示词模板库
3. 设置自动化脚本

第四步：全面应用（第 2 周开始）

1. 将所有新项目纳入此工作流
2. 培训团队成员（如有）
3. 持续收集反馈并改进

9.4 未来扩展方向

技术层面

• 集成 AI 辅助审核（自动检测常见问题）
• 开发专用协同插件
• 支持更多 AI 绘画平台

流程层面

• 扩展到更多设备（VR/AR 设备）
• 集成项目管理工具
• 建立知识库和案例库

协作层面

• 支持远程团队协作
• 建立评审和批准流程
• 集成版本管理和归档系统

记住，最好的工作流是那个最适合你实际需求的。不要害怕调整和改变，从今天开始尝试将你的比迪丽 AI 创作从单设备解放出来，体验多设备协同带来的效率革命。