基于源人物照片与9个时尚主题,深度提取人物特征与气质,进行视觉裂变与企划框架生成,融合专业摄影参数生成英文Prompt,最终产出9张具备极高视觉冲击力且人脸高度一致的电影级时尚硬照。
基于用户上传的正面照片,通过面部视觉特征深度分析,设计4种差异明显的眉形风格,合成包含简体中文标签的2x2四宫格排版指令,最终生成保持人物一致性的4宫格眉形效果图。
美甲师上传甲片设计图和模特指部照片,系统先对设计图进行视觉深度分析提取特征,再根据特征与用户提示词(选填)自动合成克制还原的生图提示词(禁止过度美化,仅在用户明确要求时适度增强),最后结合手指照片生成逼真的美甲效果图。
基于用户输入的角色概念和参考图,深度解析角色IP结构化特征,融合角色设计展示板规范生成画面布局指令与生图提示词,最终生成标准化的角色视觉资产设定图(角色设计展示板),确保角色形象统一且具备IP延展性。
面点师通过提示词和蛋糕草图生成蛋糕实际效果图。工作流包含草图视觉深度分析、提示词智能构建(根据用户意图动态调整还原约束)、图像生成及结果轮询四个核心阶段,确保草图设计特征忠实还原,仅在用户明确要求时适度丰富效果。
用户上传一张手掌照片,系统通过多模态视觉模型识别掌纹特征并进行命理解读,随后将诊断数据转化为带简体中文标注的生图提示词,最终生成一张专业的掌纹解读配图并附娱乐免责声明。
通过全球多个天气服务商和高分辨率本地天气模型的合作,提供对全球数百万个地点天气信息的访问
输入1张人物照片和可选的主题,自动提取人物特征锚点,策划4个深度寓意与戏剧动作的时尚主题,融合生成4组专业生图提示词,最终输出4张保持人物一致性的高级时尚大片。
基于人工智能的安全审核功能,对文本和图片进行检测和审核,自动分析和识别潜在的不安全、违规、或有害的内容,进行全面的分析和评估。对于文本内容,可检测和过滤敏感词汇、恶意言论、色情内容等。对于图片内容,可识别和过滤含有暴力、色情、恶心等不合规的图像。以此确保用户生成内容符合相关的法律法规和社区准则。
自动化地识别和过滤图像中的不适宜内容,包括色情、暴力和恐怖主义等元素。支持图片url、图片base64、图片文件。准确率高速度快,支持常见的图片格式PNG,JPG,JPEG,BMP。
基于用户上传的肖像图片,通过视觉分析提取面部特征,规划9种适配发型方案,构建精准的九宫格排版生图提示词,最终生成3x3九宫格发型设计图,宫格之间无白线,支持可选中文文字标注。
接收任意照片(全家福、宠物、风景等),通过视觉构图分析选取最佳画面比例,生成十字绣格子图纸,并标注简体中文色号、针数、用线量等信息。
将参考图片进行安全审核后,深度解析为结构化文字描述,彻底阻断原图直接传入生图模型,仅通过文字语义中转,结合用户创意重构为专业生图提示词,最终生成一张全新的原创风格图片,并提供质量评估报告。
输入任意文章主题,系统自动拆解传播意图生成多风格差异化标题,为每款标题定制专属封面排版提示词并生成高清封面图,最后将所有标题封面成套整合,制作一体化A/B横向对比预览图,直观对比筛选最佳搭配。
根据输入的驾考题型、考点、视角等参数,自动解析出题意图,生成符合中国交规的题目内容(题干、选项、答案、解析),并将场景描述转换为无歧义的绝对坐标系布局,最终组装英文Prompt生成官方风格的驾考配图。
七牛云GPT-oss-120b是由OpenAI于2025年8月5日发布的开放权重AI模型,拥有1170亿总参数与每token激活51亿参数,采用专家混合(MoE)架构的Transformer网络。该模型基于Apache 2.0许可证开源,允许下载代码后进行本地化修改及商业用途,支持在单块80GB显存的Nvidia H100 GPU
算能Qwen3.5-397B-A17B 是阿里巴巴通义千问团队于 2026年2月(春节前夕)正式开源的旗舰级原生多模态混合专家模型(MoE)。它证明了“大参数总量 + 小激活量”的 MoE 路线是通往高效 AGI 的关键路径。对于开发者而言,这意味着你可以用极低的硬件成本(单卡可跑),享受到万亿参数级别的智能体验。
一键识别三电核心参数,二手车估值/车况检测/新能源汽车选购必备神器
基于用户上传的产品照片和营销需求,经过合规校验、意图解析、视觉分析、文案生成及提示词融合,自动生成3-4张包含中文宣传文字、风格一致且符合平台规范的电商产品页宣传图。
基于用户上传的任意图片,生成纸质手绘手稿的'灵魂画手'风格黑白简笔画/涂鸦作品。流程包括:多模态视觉分析、提示词融合、异步图像生成、状态轮询和结果组装,产出具有娱乐性、反差感和传播力的趣味图片。
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LongCat-2.0的核心突破在于其底层算力与架构设计的深度协同。在算力层面,美团依托超过5万张国产算力卡组成的集群,成功攻克了万卡级分布式训练中的算子适配、通信优化与稳定性难题,实现了万亿参数模型在国产硬件上的稳定训推闭环,为国内AI产业摆脱算力依赖提供了可复用的工程范本。在架构层面,模型引入了业界首创的零计算专家机制与ScMoE跨层快捷连接架构,能够根据Token的复杂度动态分配计算预算,让算力精准作用于复杂推理任务;同时配合LongCat稀疏注意力机制,将长文本处理的计算量从平方级降至线性级,大幅提升了超长上下文场景下的效率与稳定性。
Kimi K2.7 Code 是 Moonshot AI Kimi K2 系列中专注于编码的模型,旨在可靠地完成长时间上下文中的端到端编程任务。它采用原生多模态混合专家架构,支持文本和图像输入,并始终以思考模式运行,从而在多轮对话中保留完整的推理内容。凭借 25.6 万个词元的上下文窗口,它适用于长时程编码、智能体任务分解和多轮对话。该模型激活了约 1 万亿个参数中的 320 亿个
GLM 5.2 是 Z.ai 推出的大规模推理模型。它支持 100 万个标记的上下文窗口的文本输入和输出,适用于长期代理工作流、项目级软件工程和复杂的多步骤自动化。