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自己做一个 AI 绘画 Bot，打通 n8n + Telegram + 谷歌 Gemini 最新模型

这集 n8n 教程，我将会手把手带你从零开始，建立一个属于你自己的 Telegram AI 绘画 Bot！整个流程完全自动化，你只需要发送一张图片给你的 Bot，它就会利用谷歌最新的 Gemini 2.5 Flash Image 模型，即时生成一张独一无二的新图片回复给你。 这个 Workflow 不但非常实用，更能让你深入了解如何通过 API 将不同的服务（Telegram、n8n、AI 模型）串联起来，是学习自动化工作流思维的绝佳实例！ 🕒 章节 - (00:00) Demo 演示：发一张图给 Telegram Bot 自动生成新图 - (00:24) 整个自动化工作流的设计思路与规划 - (01:21) 【Telegram 设置】如何使用 BotFather 创建一个新的 Telegram Bot 并获取 Access Token - (02:09) 【n8n 基础】设置 Telegram Trigger 节点，接收来自 Bot 的消息 - (03:06) 【逻辑判断】使用“IF”节点，判断收到的消息是否为图片 - (04:08) 【数据转换】将图片文件转换为 Base64 字符串，以便通过 API 发送 - (04:42) 【API 串接核心】设置“HTTP Request”节点，连接 OpenRouter 并调用谷歌 Gemini 2.5 Flash Image 模型 - (05:18) 什么是 OpenRouter？AI 模型的超级市场 - (06:26) 设置 API 的 Body JSON 结构，同时发送 Prompt 和图片数据 - (07:55) 【数据清理】使用“Set”节点，清除 AI 返回结果中的 Base64 前缀 - (08:27) 【还原图片】将干净的 Base64 字符串转换回图片文件 - (08:51) 【自动回复】设置 Telegram Send Photo 节点，将 AI 生成的图片回传给用户 - (09:33) 启用 Workflow 并进行最终测试 - (09:55) 验证“IF”节点：如果发送的不是图片，Workflow 会如何处理？ #n8n #Telegram机器人 #谷歌Gemini #AI绘画 #自动化 #API教程 #教程 #OpenRouter #NoCode

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[Science Robotics] 基于注意力的地图编码：面向泛化足式运动控制的学习

四足机器人和类人机器人等足式机器人的动态行走，是扩展移动机器人作业范围中的关键且具有挑战性的课题。其核心在于：当可落脚点稀疏时需要精确的规划、在存在不确定性和外部扰动时保持鲁棒性、并能在多样化地形中展现良好的泛化能力。传统的基于模型的控制器在复杂地形规划方面表现突出，但在真实环境的不确定性下往往力不从心。基于学习的控制器在面对这些不确定性时具备鲁棒性，但在落脚点稀疏的地形上往往缺乏精确性。混合方法通过结合两类方法，在稀疏地形上提升了鲁棒性，但其计算代价较高，并受限于基于模型规划器的固有缺陷。 为在多样地形上实现具有泛化能力的足式机器人动态行走，并同时保持基于学习控制器的鲁棒性，本文提出了一种注意力机制驱动的地图编码方法，该编码由机器人本体感知条件化，并作为端到端控制器的一部分通过强化学习进行训练。实验表明，该网络能够在机器人动态穿越多样且复杂地形时，学会聚焦于未来落脚的可行区域。由此合成的运动行为不仅在应对不确定性时展现出鲁棒性，同时在稀疏地形上实现了精确而敏捷的跨越。此外，我们的方法还提供了一种解释神经网络拓扑感知的途径。 我们分别为一台 12 自由度的四足机器人和一台 23 自由度的类人机器人训练了控制器，并在真实世界的多种复杂室内与室外场景（包括训练中未曾见过的场景）中对所得到的控制器进行了验证。 文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adv3604

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