我们的系统通过三项关键技术升级提升了服装摄影工作流程：
1. 工作流程影响：
- 消除了模特重复使用的疲劳感。
- 与商家的实际工作流程需求紧密对接。
- 高质量的模特照片提高了转化率。
2. 动态模特生成：
- 没有预定义的模特库——每次会话随机选择种子。
- 在保持服装完整性的同时，提供姿势/角度的多样性。
3. 增强的Flux-VTON架构：
- 经过2K新服装注释的微调。
- 自适应图像大小：优化的DDIM采样。
官方网站： [https://www.aiclotheschanger.org/](https://www.aiclotheschanger.org/) （提供服装更换的免费试用，并有两个免费的AI时尚模特生成试用。AI时尚模特的链接：[https://www.aiclotheschanger.org/ai-fashion-model-generator](https://www.aiclotheschanger.org/ai-fashion-model-generator)）
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我们刚刚推出了QRBRD，这是一款生成二维码的工具，能够创建基于HTML5的动态二维码，而不是传统的静态图像（PNG或SVG）。
为什么这对你有吸引力？
动态与动画：创建能够微妙动画或实时响应数据的二维码，显著提升其视觉吸引力和用户参与度。
完全可编程：利用熟悉的网页技术（HTML、CSS、JavaScript）轻松设计互动和响应式二维码。
实时集成：直接将二维码与API或实时数据源集成。这里有一个实用的演示——一个根据实时天气条件调整视觉效果的二维码：
→ 实时天气二维码演示（无需注册）
我在广告技术领域工作了多年，亲眼见证了即使是微小的视觉变化也能显著影响参与度和投资回报率。尽管二维码被广泛用于连接实体和数字互动，但其视觉设计在过去30年中并没有显著演变。二维码最初是为日本工厂的机器视觉设计的，而不是为人眼设计的。随着连接显示设备（数字广告牌、自助终端、电视、网页广告）的普及，二维码自然应该变得更加吸引人，更加动态和互动。
技术细节：
HTML5原生：二维码作为纯HTML/SVG/Canvas——减少CDN开销和静态图像托管成本。
像素完美的响应式缩放：无缝适应数字标牌、自助终端、连接电视、POS系统和移动设备。
即时动态样式：实时CSS更改颜色、动画或状态，无需额外的API调用。
内置互动性：轻松添加动画、倒计时、地理位置触发器和基于传感器的交互（触摸、倾斜）。
优化性能：高效压缩和缩小，确保快速加载和最小的CPU/GPU使用。
成本效益与创造力：
动画和互动二维码有潜力比静态二维码驱动更高的用户参与度，从而抵消初始开发的复杂性。生成式AI和最近的编码工具进展显著简化了创建过程，降低了成本，加快了开发速度。
亲自尝试：
我们提供免费套餐（需要电子邮件或Google登录），让你可以进行实验。如果你熟悉CSS和JS，你应该能够取得不错的进展。如果你喜欢我们所构建的内容，可以考虑购买积分，以便你可以在“用AI创建”和“用AI编辑”的工作流程中进行尝试：
→ QRBRD注册
期待你的反馈：
这个项目从最初的实验（受到生成式AI二维码艺术的启发）显著演变，扩展到许多有趣的方向。我正在积极完善和优先考虑改进，特别是在Android和iOS二维码检测的兼容性方面。
期待听到你的批评、建议，以及你对动态、可编程二维码的创意整合的构想。你的见解对我们继续完善QRBRD将非常有价值。
感谢你的关注！
Ciarán
我整理了一个公开数据库，供您提交新项目以获取一些优质的反向链接，并接触到早期用户。<p>数据库涵盖了从热门选项到小众和新兴的各种网站。<p>该数据库是开放的，无需注册。<p>祝您使用愉快！
我对被人工智能取代的担忧较少，更让我感到沮丧的是，企业正在窃取我们的数据来训练他们从中获利的人工智能模型，这可能会随着时间的推移使我们变得不再有价值。
无论你是：
- 编写干净、可重用函数或内部工具的程序员，
- 制作教程或产品演示的用户生成内容创作者，
- 进行精确标注的数据标注员……
……所有这些劳动都创造了知识产权，最终用于训练人工智能模型。
但问题在于：我们并不拥有这些知识产权，尽管没有我们，它们根本不会存在。
他们以各种手段获取我们的数据，训练模型，并从中提取巨大的价值，而我们却得不到任何报酬，充其量只是一小笔一次性费用。
是的，企业确实发挥着重要作用。但他们正在利用我们的工作来取代我们或贬低我们的价值。因此，我们有充分的理由要求更多。
仔细想想，数据挖掘就像矿产开采——正如企业从地球中提取黄金或钻石等有价值的资源，往往剥削劳动力和治理不善的地区，数据挖掘则是从一个管理不善的人群及其数据中提取价值，常常是在他们未完全知情或未同意的情况下。
我认为，现在是建立更公平的数据系统的合适时机——版税？数据工会？公司内部贡献的开放所有权？
这种商业模式并不新鲜——一些数据来源和收集公司不仅收取一次性费用，还会在每次使用数据时收取基于使用量的费用。
这样做不仅是为了使数据供应链公平，也是为了改善人工智能。我们都知道，人工智能的性能与计算能力成正比，而利用不断增加的计算能力的最佳方式就是将其应用于新数据。因此，如果我们希望人工智能继续改进，就需要一个合适的数据供应链。如果我们希望在更复杂的任务中获得高质量的数据，就必须确保每个人都得到公平的报酬。
期待听到你的想法。
嘿，HN！
我们刚刚开源了 model2vec-rs，这是一个 Rust 库，用于加载和运行 Model2Vec 静态嵌入模型，完全不依赖 Python。这使得您可以以（非常）高的吞吐量嵌入文本；例如，在基于 Rust 的微服务或命令行工具中。这可以用于语义搜索、检索、RAG 或任何其他文本嵌入用例。
主要特点：
- Rust 原生推理：通过 StaticModel::from_pretrained(...) 从 Hugging Face 或您的本地路径加载任何 Model2Vec 模型。
- 小巧的体积：该库本身仅约 1.7 MB，嵌入模型在 7 MB 到 30 MB 之间。
性能：
我们在 CPU 上进行了单线程基准测试：
- Python：约 4650 个嵌入/秒
- Rust：约 8000 个嵌入/秒（约 1.7 倍加速）
这是我们在 Rust 中的第一个开源项目，因此非常希望能收到一些反馈！
传统的Postgres在临时环境中显得笨重。像Neon这样的即时解决方案使Postgres变得更加实用。<p>传统的Postgres在处理嵌入和时间序列时也显得繁琐。像Timescale这样的实时解决方案使Postgres成为强大的工具。<p>Timescale的一些功能被锁定在其云服务中，而Neon的大部分功能也被锁定在其云服务中。<p>在哪里可以找到将Neon和Timescale的完整体验整合在一个开源软件包和单一云服务中的解决方案呢？
一个仓库序列化器是一个工具，它将您的仓库序列化为可供大型语言模型（LLM）处理的格式。<p>我之前是yek[0]的重度用户，直到最近，因为我的工作流程基本上是来回复制粘贴到Google Gemini。<p>[0]: <a href="https://github.com/bodo-run/yek">https://github.com/bodo-run/yek</a><p>然而，随着我在项目中维护一个llms/目录（我在其中放置各种文档，例如来自llms.txt的.md文件）的做法，我发现yek使用的格式（基本上是“>>>> {文件名}\n{文件内容}”）让LLM感到困惑；它不知道哪些文件是您项目的一部分，哪些文件只是文档（它正在编辑代码示例）。<p>因此，我编写了自己的工具，它将您的文件分类为源代码文件、文档文件和其他文件。每个类别都有适当的标签，LLM能够理解哪些内容不应该尝试编辑。<p>以下是输出格式的样子：<p><category><p><pre><code> <description>
仅供参考的不可变文档。
</description>
<files>
<file>
<path>
llms/openai.md
</path>
<content>
...
</content>
</file>
</files>
</code></pre>
</category><p>您还可以作为命令行参数传递一个“任务”，该工具会在输出的末尾附加<task>{您的任务}</task>。