Ai绘画进阶201-人人炼丹师！Flux Kontext Dev训练整合包T2ITrainer分享，最详细参数讲解及训练讲解-T8 Comfyui教程

三阶段工作流，让AI编程编程告别屎山代码

Cursor很容易写出屎山代码，Claude Code等AI编程工具都有一样的问题，只是程度有区别。 这个视频分享了我自己用的一套提示词，我称之为三阶段工作流，可有效避免大模型自作主张，让它写出经过良好设计的代码。 这是视频中的提示词： https://docs.qq.com/doc/DTGZUd096cVdxekFz 欢迎关注，保持更新~

一键启动克隆 双人对话，ComfyUI 与 IndexTTS 整合包完整体验

基于 ComfyUI 和 IndexTTS，我制作了一个简化版的整合包，支持双人语音对话功能。无需环境配置，下载后解压并启动即可体验自然流畅的双人对话。如果只需要克隆一个人的声音，只需简单操作即可断开第二个音频源。 克隆双人对话整合包： https://pan.quark.cn/s/9f5442cff249 提取码：dFW4 AI最新整合包工具箱 https://pan.quark.cn/s/ab064aaf192b 提取码：E3uW

【老司机必备】解除DeepSeek和Grok力量限制，玩点不一样的刺激！

全网首发！五大AI引擎协同平台正式上线 Gemini2.5Pro、Grok-3、GPT-4.5、o3、o4mini、满血版DeepSeek、Claude-sonnet4全都有 同时还有各种指令与教程。纯公益Al站点，免费使用体验! 各位想要的内容，都在视频中!请仔细看完视频! ヾ(•ω•`)o 评论区与简介放不了链接，请三连关注up并评论哦，看到了都会回的!(～￣▽￣)～

AI建模还能拆件！这功能简直为3D打印而生 Tripo AI更新功能体验

当你在AI女友面前提别的女人的名字

我顽皮的小布丁 再调皮的话你可能会看到我不太温柔的一面哦~

秋叶Comfyui整合包安装及讲解，解压即用 一键启动 工作流版界面 超多节点 ☆更新 ☆汉化 秋叶整合包

安装包，工作流和模型请留言

ComfyUI 第119集 万相视频，首尾帧，AI视频，万象，WAN，AI动画，AIGC，AI绘画

‍100集视频说明中有网盘，下载前请看网盘的说明文件。

IndexTTS双人语音对话全流程｜ComfyUI部署+三套工作流实战｜AI声音克隆，终于能演剧情了

本期视频，完整演示如何通过 IndexTTS + ComfyUI 实现双人语音克隆效果，从部署环境、加载模型、修改工作流，到实测台词演绎，全流程无保留讲解。 ⚙ 涵盖 三种工作流：单人、本地音频导入、双人对话场景，还原真实语气节奏与情绪变化。📦 模型与工作流已整理上传，网盘链接已提供，欢迎自取。 ComfyUI-IndexTTS链接： https://pan.quark.cn/s/3d69966a89c4 提取码：TPmj Index-TTS 整合包兼容50系显卡： https://pan.quark.cn/s/0323546801a5 提取码：LCQT

GPT-SOVITS结束乐队语音模型分享

模型：gpt-sovits 训练模型版本：v2-ProPlus 模型来源：@花儿不哭 山田凉，喜多郁代，伊地知虹夏，后藤独角色模型下载 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/0b07a603ca2f 提取码：baYT 剪辑：我自己 该视频仅在bilibili发布 模型仅供下载交流，后续产生的问题作者概不负责 还请大家正确的使用模型

浙大最新Science Robotics成果：具备时间和数值双重稳定性的轨迹规划

Hierarchically depicting vehicle trajectory with stability in complex environments Zhichao Han, Fei Gao, et al. Science Robotics, June 18, 2025. https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.ads4551 【完整工作和实验介绍】 复杂环境下，非完整运动机器人的自主导航面临路径规划效率低下和收敛数值不稳定等多重挑战。针对这些问题，本研究提出了一种融合深度神经网络与时空最优轨迹优化的分层运动规划框架。该框架利用神经网络实现对复杂环境中路径的快速生成，保证时间上的稳定性；同时基于伪弧映射和双层多项式表征，设计了无奇异点的平坦轨迹优化，其可将粗略路径转化为满足动力学约束的平滑时空轨迹，确保在涉及模态切换的复杂任务下的收敛鲁棒性。系统在大规模复杂迷宫及不确定动态环境下进行了广泛的仿真与实物验证，结果表明该方法在规划效率、轨迹质量及环境适应性方面均优于传统方法，推动了机器人智能运动的稳定性与鲁棒性向更高层次发展。