ComfyUI 第121集 Kontext，极简化流程，提示词教程，FLUX, AI绘画，AI修图，重打光，换背景

FLUX.1-Kontext-dev通用工作流介绍

当我发布这个视频的时候，我其实已经跑通FLUX.1-Kontext-dev 的训练了（ 感谢@莫以寂刈 帮忙制作的视频 --以下是相关资料--- 晨羽智云：https://www.chenyu.cn/console/login?invitationCode=YGBBUF 模型下载（gguf版本、国内可用）：https://hf-mirror.com/bullerwins/FLUX.1-Kontext-dev-GGUF/tree/main 放到models/unet里，其他注意事项请检查工作流内的笔记 UP主优化工作流链接: https://pan.baidu.com/s/1ObGbzpqmwex5hfJvgYk4pQ?pwd=2104 提取码: 2104

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AI 大模型周报 2025年6月 d（附链接）

[ElevenLabs 音色设计] https://elevenlabs.io/voice-design [MiniMax 音色设计] https://www.minimaxi.com/audio/voice-design [ElevenLabss 11ai AI助理] https://elevenlabs.io/blog/introducing-11ai [Dipal D1虚拟伴侣] https://www.dipal.net [AI眼镜Oakley Meta HSTN] https://about.fb.com/news/2025/06/introducing-oakley-meta-glasses-a-new-category-of-performance-ai-glasses [Xiaomi AI 眼镜] https://www.mi.com/prod/xiaomi-ai-glasses?spmref=MiShop_PC.mihomepage.mtl_68268f9e352df300011b9422.1 [Samsung AI Vision] https://www.samsung.com/us/tvs/vision-ai-tv [Anthropic Claude Artifacts] https://www.anthropic.com/news/build-artifacts [Doppl虚拟试装] https://labs.google/doppl [Gemini Robotics On-Device] https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-on-device-brings-ai-to-local-robotic-devices [AlphaGenome] https://deepmind.google/discover/blog/alphagenome-ai-for-better-understanding-the-genome [Imagen 4] https://developers.googleblog.com/en/imagen-4-now-available-in-the-gemini-api-and-google-ai-studio [Gemini CLI] https://blog.google/technology/developers/introducing-gemini-cli-open-source-ai-agent

基于AI或者翻译模型的上古卷轴或辐射4模组高效翻译工具

简介 本工具是一款专为Xtranslator XML文件批量翻译设计，支持多线程AI翻译。支持直接调用DeepSeek等AI翻译模型进行高效翻译，也可以使用本地化翻译模型 下载地址 链接: https://pan.baidu.com/s/17N_UKWFXk5bKT-R02lz5WA 提取码: hkf8 主要功能 - 支持Xtranslator导出的XML批量翻译 - 支持自定义词典优先替换 - 支持多线程AI翻译，速度快 - 支持自定义API Key与API地址 - 支持自定义翻译提示词，适配不同REC类型 - 支持选择翻译输出目录 - 支持翻译进度实时显示与中断 更新了1.05版本 修复了几个已知的BUG

谷歌给机器人装上“离线大脑” 发布端侧Gemini Robotics 断网也能听指令做任务

Google DeepMind最新发布了Gemini Robotics On-Device，首个可以完全在机器人本地运行的视觉-语言-动作（VLA）模型。因为独立于数据网络运行，所以在网络不稳或者断网下也能听懂指令执行任务。

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【CVPR2025】即插即用｜LSNet：颠覆认知！模仿人眼视觉的LSNet，让CV模型性能起飞！

今天将给大家分享的是一种全新的视觉网络设计理念。视频最后还有论文总结，带你快速掌握重点，一定要坚持看到最后哦！该研究从人眼视觉特性中获得灵感，提出了名为LSNet的轻量化视觉网络。核心在于其提出的LS卷积，LS卷积遵循“See Large Focus Small”策略，即“大视野感知，小范围聚焦”，旨在模仿人眼视觉系统的工作方式。人眼通过周边视觉“See Large”，快速捕捉场景的全局信息，再利用中央视觉“Focus Small”，精准关注细节特征。LS卷积正是模拟了这一过程，它由两部分组成：大核感知和小核聚合。大核感知负责捕捉图像的整体上下文信息，利用大尺寸卷积核，快速获取图像全局特征；小核聚合则专注于局部细节的精确提取，通过小尺寸卷积核，精准聚合局部信息。相较于传统卷积，这种设计使得网络既能把握全局，又能关注细节，显著提升特征表达能力。LS卷积能高效地提取判别性视觉模式，使得模型在处理复杂视觉信息时更为出色。LS卷积通过精心设计的深度可分离卷积和分组机制实现高效计算，保证了在轻量化的同时不损失性能。该研究将LS卷积作为基本操作单元，构建了LSNet轻量级模型。实验结果表明，LSNet在多个视觉任务中均优于现有轻量级网络。其通用性和高效性使其在视觉任务中具有广泛的应用前景，为轻量化网络设计提供了新的思路。欢迎在评论区留下你的看法！

这下真成人机了，首台人形机器人导购登场！

松下洗护联合宇树科技 开展了首台人形机器人导购员发布会 我们也是有幸收到邀请 带领兄弟们先来一睹为快 家电行业首个人形机器人导购员~

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保持良好平台绿色生态，你我有责～ AI工具&教程 ，评论区 你们的支持是我前进的动力，谢谢大家 分享不断更新，不要忘记关注哦

EP05 CTO谈AI 代替？共舞！(上)