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LinuxDo 最新话题 · 2026-06-07 23:44:11+08:00 · tech

本帖使用社区开源推广,符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容: 我的帖子已经打上 开源推广 标签: 是 我的开源项目完整开源,无未开源部分: 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区: 是 我帖子内的项目介绍,AI 生成、润色内容部分已截图发出: 是 以上选择我承诺是永久有效的,接受社区和佬友监督: 是 如题,刚搓到可以用,但是如果在deno deoply部署,存在请求过多,导致免费计划,一个月1w次请求被拉爆,如果你需求很大的话。 使用薄荷站本身的url请求,在infinite-canvas v0.2.4中 使用我的项目结果 我的项目链接 github.com GitHub - WuMingDao/api-studio 通过在 GitHub 上创建帐户来为 WuMingDao/api-studio 开发做出贡献。 使用deno deploy部署可以看 https://www.bilibili.com/video/BV1bEyhB2EFh 薄荷站api分组使用 maomao-sora 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

v2ex · 2026-05-19 20:03:49+08:00 · tech

大家好,分享一个我最近在做的项目: FastMoro AI ( fastmoroai.com ) 简单来说,就是把目前主流的 AI 视频和图像模型整合到一个平台里,不用到处切换账号、不用管 API 配额,一个地方搞定。 集成了哪些模型?能做什么? 平台集成了 4 款主流 AI 模型,覆盖以下功能场景: 🎬 AI 视频生成 文本转视频 — 输入文字描述,直接生成电影级视频 图片转视频 — 上传静态图片,AI 让它自然动起来 参考视频 — 上传参考图像/视频,控制风格、色彩和运动 驱动模型: Veo 3.1 (高保真画质) 、 Seedance 2.0 (动态运动效果) 、 Happy Horse 1.0 (视频生成) 🖼️ AI 图像生成与编辑 文本转图像 — 文字描述生成高清图像 图像编辑 — 换背景、改风格、移除物体,一句话搞定 ChatGPT Image 2 — 精准文字渲染,海报/封面直接出图 驱动模型:ChatGPT Image 2.0 (文字渲染、图像生成) 后续还会持续跟进接入新的 AI 模型,一个平台用到最新的模型能力 🚀 一个账号、统一积分体系,不用在多个平台之间来回切换。 为什么做这个? 之前自己在用各种 AI 视觉工具的时候,最大的痛点就是:想用好一点的模型得在好几个平台之间来回切,有的要排 waitlist ,有的 API 配置一堆,有的免费额度用完就不记得续了。 就想着干脆把主流模型整合到一起,统一界面、统一积分体系, 一个账号能用到多个模型 ,也不用操心各个平台的额度管理。 关于免费和积分 平台基础功能是免费的,有赠送积分,日常简单用不太需要付费。这次上线也准备了一些活动: 🎉 上线活动 为了感谢第一批用户的支持,准备了以下福利: 活动 内容 🥇 前 10 名注册用户 赠送 100 积分 ,直接到账 🥈 前 100 名注册用户 享 7 折优惠 (积分充值永久有效) 💡 提建议送积分 在帖子里提有价值的建议/问题,每个问题再送 50 积分 活动说明:注册后回复本帖即可,我会按回帖顺序确认活动资格。提建议送积分长期有效,不限前多少名。 适合什么场景? 想做 AI 视频但不想折腾多个平台 需要对比不同模型生成效果的创作者 图像生成 + 编辑一体化需求(换背景、改风格、去物体等) 单纯想免费体验目前主流的 AI 视频模型 目前平台刚上线,肯定还有很多不完善的地方。如果遇到 bug 或者有什么功能想法,欢迎直接回帖,每条我都会看,有价值的建议直接送积分 🫡 链接: https://fastmoroai.com/

v2ex · 2026-05-19 15:54:51+08:00 · tech

北京时间 5 月 20 日凌晨 1 点是 Google I/O ,估计今年还是 Gemini / Veo 相关更新比较多。 我最近做了一个 AI 视频生成网站: Veo Omni 。 现在支持: Text to video Image to video Video edit 文件上传 异步任务轮询 生成结果链接查看 做这个项目主要是想把视频生成的几个常见流程封装一下。底层模型一般都是异步任务,输入里又经常混着 prompt 、图片、视频、音频,直接接 API 的话前后处理比较烦。 目前 Veo Omni 做的事情比较简单: 用户上传文件 文件先传到对象存储 后端把公网 URL 和 prompt 组装成模型参数 提交视频生成任务 轮询任务状态 返回生成结果 这次 Google I/O 我比较好奇 Veo 会不会继续往可编辑方向走。单纯 text to video 其实不太够用,开发者更需要的是稳定的工作流:参考图、源视频、局部修改、镜头续写、失败重试、任务队列、结果管理。 我自己做下来感觉,AI video generator 这类产品难点不只是在模型调用,更多是在这些工程细节: 文件上传和公网访问 异步任务状态同步 失败状态处理 参数兼容 成本和额度控制 用户历史记录