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v2ex · 2026-05-29 17:03:47+08:00 · tech

先前花了点时间搞了几个在线图片处理小工具,现在终于上线了 🎨 AI Image to Image — AI 图片风格转换 Image to Image AI 上传一张照片,用 AI 转换成不同的艺术风格——动漫、素描、油画、水彩等等。选好风格点一下就能出图,不需要写 prompt ,对不会用 Stable Diffusion / ComfyUI 的人比较友好。但是现在前端还在持续开发中,审美太难搞了 有免费额度可以直接体验,用完后注册即可继续使用。适合快速出社交媒体素材、头像二创、或者单纯玩玩看自己的照片变成吉卜力风格长什么样。 Circle Crop Image — 圆形裁切 Circle Crop Image 把方形图片裁成正圆形,输出透明背景 PNG 。主要用来做社交媒体头像、Slack / Discord avatar 、或者设计素材里的圆形人像。 支持拖拽调整裁切位置,滑块控制圆形大小( 10%–100%),裁完直接下载。之前用 Figma 或 PS 做这件事总觉得杀鸡用牛刀,就写了这个。 Image Inverter — 图片反色 Image Inverter 一键把图片所有色彩反转,做出照片底片效果——黑变白、白变黑,所有颜色变成互补色。支持 JPG / PNG / WebP ,PNG 的透明通道会被正确保留,不会变成黑底。 用途比较小众:扫描老底片还原、设计里做反色对比效果、或者深色模式下反转图表让配色更舒服。拖进去就能用,不需要开 Photoshop 找半天「反相」在哪。 Grayscale Image — 灰度转换 Grayscale Image Converter 彩色图转黑白,但不是简单的去饱和度。提供了 4 种灰度算法:加权法( ITU-R BT.709 ,最接近人眼感知)、平均法、最大值、最小值,不同算法出来的黑白效果差异挺大的。 还有亮度和对比度滑块可以微调,支持实时预览。适合摄影后期想要更精细控制黑白效果的场景,或者设计里需要统一色调的批量处理。 后面三个图片工具的共同特点: 纯浏览器端处理,图片不离开你的设备,不经过任何服务器 完全免费,无水印,无次数限制 手机电脑都能用,响应式布局 不需要注册账号 AI Image to Image 因为需要跑模型,有免费额度,注册后可继续使用。 技术栈是 Next.js + 纯前端 Canvas API 处理( AI 工具除外)。 欢迎试用,有任何建议或 bug 欢迎回复交流 🙏

LinuxDo 最新话题 · 2026-05-27 10:04:16+08:00 · tech

对于mimo最近的一些活动谈谈自己的看法,佬友轻喷: 先前读到的: “认知失调”理论 :心理学上有一个现象,当你为一个事情付出努力(哪怕是填个邮箱),你的大脑会倾向于高估它的价值,以证明自己的付出是合理的。 它不叫“送Token”,而叫“百万亿 Token 创造者激励计划”。你不是在“领取”,而是在“申请”,经过“评估”后“入选”。这一套流程把单纯的促销包装成了一个带有筛选性质的荣誉仪式 像是用情绪价值弥补mimo短期内竞争力的不足 包括今天的额度翻倍,可见手法之高明 他可能没那么懂技术,但一定懂“人性” 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题

LinuxDo 最新话题 · 2026-05-20 05:35:23+08:00 · tech

先前使用 antigravity-proxy 这个项目提供的 version.dll 可以实现免 TUN 登录,但是 Antigravity 升级到 2.0 之后这个工具用不了了,所以来尝试使用 Proxifier 来代理 Antigravity 的流量,但是 language_server.exe 通过 IPv6 访问 oauth2.googleapis.com 时没有获取到响应,我的 VPN 代理节点是有 IPv6 出口的,按道理来说是可以代理 IPv6 流量的,有大佬知道这是怎么回事吗? [05.20 05:27:21] language_server.exe - oauth2.googleapis.com:443 (IPv6) open through proxy 127.0.0.1:7897 SOCKS5 [05.20 05:27:24] language_server.exe - oauth2.googleapis.com:443 (IPv6) open through proxy 127.0.0.1:7897 SOCKS5 [05.20 05:27:26] language_server.exe - oauth2.googleapis.com:443 (IPv6) close, 1531 bytes (1.49 KB) sent, 0 bytes received, lifetime <1 sec [05.20 05:27:26] language_server.exe - oauth2.googleapis.com:443 (IPv6) close, 1531 bytes (1.49 KB) sent, 0 bytes received, lifetime <1 sec 我的 Proxifier 规则设置如下: 2 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

IT之家 · 2026-05-12 17:00:17+08:00 · tech

IT之家 5 月 12 日消息,先前有传言称《GTA 6》 将于 5 月 12 日(今天)开启预购,售价据称为 69.99 英镑(IT之家注:现汇率约合 649 元人民币) 。截至IT之家发稿,目前已有多家电商平台开始上架本作,但仅限预约状态,没有公布具体价格信息。 同时参考消息源“GTA 6 Countdown”,一位据称“接近 R 星市场团队的消息人士”透露,《GTA6》的预购活动预计将于本月正式拉开帷幕。作为比较,R 星母公司 Take-Two 将于 5 月 21 日召开财报电话会议。如果预购消息属实,在财报日前后公布相关计划非常符合商业逻辑。 如果《GTA 6》开发进度一切正常,那么本作将如期于 11 月 19 日正式在 PS5 和 Xbox Series X|S 平台首先发布,之后再登陆 PC 平台。此前消息显示,本作 在线模式(线上模式)预计将于 12 月开启 ,同时 游戏 PC 版本有望于明年(2027 年)2 月发售 。

IT之家 · 2026-05-07 18:31:24+08:00 · tech

IT之家 5 月 7 日消息,开发商 Cyan Worlds 宣布旗下经典解谜游戏《Myst》和《Riven》高清重制版将于 5 月 19 日登陆索尼 PS VR 2 平台,两款游戏先前已支持 Steam VR 游玩, 在 Steam 平台捆绑包定价为 201.45 元 ,IT之家附 Steam 商品页( https://store.steampowered.com/bundle/41988/Myst__Riven_The_Definitive_Collection/ )。 游戏介绍: 复杂的叙事和烧脑的谜题:挑战你的智慧,解开贯穿故事的巧妙谜题。 沉浸式环境和惊人的画面:探索超现实的岛屿,每一个都精心打造,细节无与伦比,从茂密的丛林到令人惊叹的洞穴。 扩展的探索世界:体验一个沉浸式且视觉惊艳的世界,新玩家和老玩家都能发现新的奥秘。 游戏图赏:

linux.do · 2026-04-24 15:18:16+08:00 · tech

从先前的帖子:DeepSeek专家模式真的专家吗 https://linux.do/t/topic/1923331?u=qxuan 继续讨论 DeepSeek V4 发布后,L站相关讨论挺热闹,刚好看到 qq1244 佬的公益站放出cdk了,遂让DeepSeek V4试试解密,结果几个模式下的表现有点意思,整理一下供大家参考。 在另一个话题中 公益站新域名: https://new-api.abrdns.com/ 更新内容:上线deepseek-v4-flash和deepseek-v4-pro模型 cdk:MS5hSFIwY0hNNkx5OWpaR3N1Ygo0Lk1qTXlMVFF6T1RVdFlUaGlPUwozLjJaUzgzWm1aa05tWmlaQzFoCjUuMW1ORE0zWkRrNU5EUXhOV009CjIuR2x1ZFhndVpHOHZjbVZqWlds 使用快速模式,启用智能搜索,不开启深度思考: 回复 (点击了解更多详细信息) 答案错误 使用快速模式,启用智能搜索,开启深度思考: 已思考(用时552s) (点击了解更多详细信息) 答案错误 使用专家模式,启用智能搜索,不开启深度思考: MS5hSFIwY0hNNkx5OWpaR3N1Ygo0Lk1qTXlMVFF6T1RVdFlUaGlPUwozLjJaUzgzWm1aa05tWmlaQzFoCjUuMW1ORE0zWkRrNU5EUXhOV009CjIuR2x1ZFhndVpHOHZjbVZqWlds帮我解出来 回复 总结 (点击了解更多详细信息) 答案错误 使用专家模式,启用智能搜索,开启深度思考: 已思考(用时39s) (点击了解更多详细信息) 回复 (点击了解更多详细信息) 答案错误 最值得注意的其实是“快速模式 + 深度思考”这一组:它思考了 552s,但最终仍然没有解对。这个 case 不是模型完全没有思路,相反,它很早就识别到了 Base64、分片、排序这些关键线索;问题在于,它没有用最直接、可复现的方式验证,而是陷入了大量手工推演、补 padding、猜字符、修正域名的过程。最后看起来推理很长,实际却是在错误分支里消耗了很久。 这也让我对“深度思考”多了一点保留:长时间思考并不等于可靠,尤其是编码、计算、格式校验这类问题。真正重要的不是它想了多久、过程写得多复杂,而是有没有把每一步落到可验证的结果上。一个 552s 的错误答案,比一个 5s 的错误答案更值得警惕,因为它更容易给人一种“它已经充分检查过了”的错觉。 最后的最后,个人的一些小总结吧: 我不是想否定 DeepSeek 的进步,论坛里很多佬友说它很强、要追赶这个那个模型,这种期待我也能理解。但具体到这个 case,几个模式都没有给出正确结果,甚至“快速模式 + 深度思考”跑了 552s 还是错的,至少说明我们在讨论“强不强”的时候,还是要把宏观印象和具体样本分开看。模型整体能力可以进步很快,但落到某个可验证的问题上,答案对不对、过程有没有复核,仍然是最基本的判断标准。叫好可以有,期待也可以有,只是别让热度本身替代了对结果的观察。 这里放下结果截图,主要是说明这个题本身有明确答案,不是主观判断。 8 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题