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探索生成式 AI 的技巧、教學與見解
預測市場正在押注 AI 圖像的什麼事
真金白銀正在押注誰能贏得 AI 圖像。OpenAI 在靜態圖像領先，MiniMax 在影片領先，而開源模型是沒人定價的變數。
在家運行 AI 圖像生成：2026 年務實指南
本機 AI 圖像生成終於能在普通硬體上運作。以下是 2026 年務實指南：顯卡、模型、工具，以及沒人提到的成本。
祖父母用 AI 把孫子女的照片變成圖像，父母卻開心不起來
今年最可愛的 AI 圖像，同時也是一場隱私爭議。祖父母按下按鈕，父母讀著服務條款。
Qwen-Image 2.1 對決 Nano Banana 2.0：7B 開源模型已緊追 Google 其後
一款 70 億參數的開源模型如今在阿里巴巴的基準測試中領先 Google 的 Nano Banana 2.0，在其他排行榜上也已逼近到隨時可能超車的距離。
通義萬相 Qwen-Image 2.1 開源了：7B 參數憑什麼敢叫板 Google 和 OpenAI
一個 7B 的開源生圖模型，憑什麼和 Google、OpenAI 掰手腕？本文拆解 Qwen-Image 2.1 的成績單、核心能力與授權爭議。
你的 AI 影片衝上 50 萬觀看，留言區卻變了調：新一波創作者反彈實戰指南
一份關於新一波 AI 創作者反彈的實戰指南，涵蓋創作者、家庭與企業，以及揭露時刻。
Nanosaur 2 與無人能解的開放權重難題
Nanosaur 2 的發布再次點燃開放權重難題：當一項能力人人都能掌握時，社群該拿它怎麼辦。