AI-逆向工程的原理与实验
看到 AI 复刻 Photoshop、After Effects，或者解析尼康相机滤镜的演示，很容易产生一个疑问：没有源码，AI 怎么知道软件内部在做什么？难道把安装包交给模型，它就能还原整个程序？ 实际上，“AI 逆向”包含几种不同的工作
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← 所有标签AI-基模有哪些：九类基础模型与它们的能力边界
“基模”这个词在中文 AI 语境里出现频率很高，但经常混着两件事：一是 foundation model，指大规模预训练、能迁移到大量下游任务的通用底座；二是 base model，指相对于 instruct / chat 版本、
阅读更多AI-四条建模路线：能力边界、显存代价与选型
这两年「AI 建模」被当成一个东西来讲，但真正落到项目里会发现，市面上叫这个名字的至少有四类完全不同的技术：让大模型写 Blender 脚本、从图或文字直接生成网格、从照片视频重建、以及参数化 CAD。 它们的差别不在模型参数量，而在于交付
阅读更多AI-ComfyUI生成游戏资产的实践
最近用 ComfyUI 跑了一批游戏资产相关的生图测试，主要分成三类：原画、纹理和数据图。比起单纯看图片是否好看，我更关心它们距离实际使用还有多远，以及后续需要补多少工作。 目前我的结论是：原画能力 > 纹理图能力 > 数据图能
阅读更多AI-把高质量画面训练成低配Shader的探索
一种颇具吸引力的 Shader 降级方案是：先用路径追踪、多层 PBR 和全局光照生成高质量结果，再以这些结果训练小型模型。运行时只保留模型权重和推理代码，即使展开后是一面难以阅读的数字墙，只要能在低端设备上运行并接近原始画面，仍具有实际价
阅读更多AI-从大模型对话、生图到Agent
大模型最初以对话产品进入大众视野：用户提出问题，模型生成文字。随着代码生成、图像理解和工具调用逐渐成熟，“聊天机器人”已经不足以概括它的能力边界。 这些能力可以分为三个层次： 对话模型：给出答案。 多模态模型：理解并生成不同形式的内容。
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