IT之家 5 月 24 日消息，自年初开始，所谓“碳水脸”在短视频平台迅速走红，引发广泛热议。 不少网红博主捏着自己的脸颊声称，这就是每天吃馒头、面条等主食吃出来的“碳水脸”，还有网友晒出戒断碳水化合物后下颌线变清晰的对比图，配文“终于摆脱了廉价感”，甚至有人将带有家常手擀面的午餐带到公司，遭到同事“这是要把‘碳水脸’遗传给下一代”的嘲讽。一时间，米饭、面条、馒头这些餐桌上的常见主食被贴上了“变丑”“不自律”的标签，不少公众开始陷入对主食的焦虑与困惑之中。 针对这一现象，央视援引国内多位权威医学与营养学专家的话进行了澄清。北京电力医院营养科主任营养师崔军表示：“把面部状态简单地归咎于碳水化合物，是给主食扣了一顶不该戴的‘帽子’。” 崔军解释称，人的面部轮廓主要由骨骼、肌肉和脂肪分布决定，受遗传、年龄、激素水平的影响更大，“脸大”“浮肿”与“吃碳水”之间并没有直接的因果关系。 中国农业大学食品科学与营养工程学院副教授朱毅也指出，“‘碳水脸’是对碳水化合物的污名化，这种简单的归因逻辑不仅缺乏严谨依据，还可能误导公众形成非理性的饮食观念，引发焦虑”。 朱毅进一步解释，所谓“戒碳后面部线条变清晰”，其实是热量摄入减少导致的全身性体脂下降、面部脂肪减少的自然结果，跟碳水化合物本身没有直接的因果联系。 东南大学附属中大医院临床营养科主任金晖则表示，现在很多人为了减肥认为“碳水就是个坏东西”，这是不科学的，在整个饮食结构当中，绝大部分人的碳水要占到一天饮食总量的一半，应当强调质量优于数量。 事实上，碳水化合物是人体三大能量营养素之首，在大脑发育和日常机能运转中发挥着不可替代的作用。《中国居民膳食指南（2022）》明确规定，碳水化合物提供的能量应占每日总能量摄入的 50% 至 65%。IT之家提醒，长期严重限制碳水化合物摄入，可能导致注意力涣散、情绪不稳、女性月经紊乱，甚至影响肝肾代谢。 多位专家强调，公众真正需要区分的并非“吃不吃碳水”，而是“吃什么类型的碳水”以及“怎么吃”。 据专家介绍，没有精加工的天然食物，如玉米、紫薯、土豆、全谷物、杂豆类，消化慢、血糖平稳、饱腹感强，且富含大量维生素和膳食纤维，属于“优质碳水”；而精白米面、面包甜点以及各类高油高糖加工食品，热量高、营养低，则应适当减少摄入，注意粗细搭配。 按照《中国居民膳食指南（2022）》的建议，成年人每天应摄入谷类食物 200 至 300 克，其中包含全谷物和杂豆类 50 至 150 克、薯类 50 至 100 克，再搭配足量蔬菜和蛋白质，便可实现均衡营养。 央视提醒：从“A4 腰”到“直角肩”，从“白幼瘦”到“碳水脸”，类似的网络热词套路几乎如出一辙：先是制造畸形审美标准，进而炮制焦虑情绪，随后顺势推出代餐粉、减脂课程等“解决方案”，最终收割消费者的钱包。厘清真相、回归常识，或许才是对这场炒作最有效的回应。
从现在我的观察来讲，AI 公司想赚大钱必须得靠程序员 程序员想买的话 那么这个 AI 它编程能力要强 但是一个 AI 很难是很全面的 以前克劳德 大家都赞叹他语言有多么美妙 但是现在他基本上只管编程市场，他的语言基本上没有什么进步 甚至某些人还认为是倒退了 以后 AI 应该分两个类型，一个叫聊天类型，一个叫专门程序员类型 现在还是很混合的 聊天也用这个 程序员也用这个 以后会有很大差异化 程序员的更新会很快，但是聊天的更新会很慢，毕竟聊天这个不怎么赚钱 你想啊 程序员写一下午代码就要消耗巨大的额度 而你聊天的情况下 根本不会消耗什么额度 而且聊天的人基本上买的都是官网的每个月套餐 聊天的人 官网只能赚他 20 块钱 但是写程序的人 那可不止 20 块钱 我说的是官网售价 不谈就是其他的渠道 8 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
GPT Image 2在画现实风格的人物的时候很真实，但是在画二次元风格的人物的时候手脚经常会画畸形 例如我用GPT Image 2画的下面几幅图： 这几幅图是我在发 AI娘们的互动小剧场～ 搞七捻三 [generated17772356438011] 面对DeepSeek降价，AI娘们的反应是… 另外GPT Image 2还是要抽几次卡才能出好图的，没有传的那么神，一次就能画好 帖子里的这张AI娘的图抽了好几次卡才画出来 上一期： 的几张废稿 均为API调用，质量等级均为High 提示词 （点击了解更多详细信息） 可以看到，这几幅图中人物的手、脚均出现了不同程度的崩坏，包括但不限于畸形、凭空多出手脚等 通过以上可以看出，GPT Image 2在面对二次元风格的人物图片生成时，对于手脚的的部分很容易崩坏， 特别是在包含明确描述多个手脚动作的复杂提示词时，几乎百分百出现崩坏 我个人觉得是可能是因为GPT Image 2的训练集极其庞大，把互联网上几乎能扒的全部拿去练了，这让他有了强大的世界知识 但是在其中混入了一些古早的二次元AI绘画模型的数据（比如说以前基于Stable diffusion 1.5的一些模型） 这些古早的模型生成的图片经常会有手脚畸形的情况，而GPT Image 2把他们的手脚崩坏也学会了 佬友们有遇到过类似的问题吗（） 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题