放弃国企工作，创办一人企业：我一定能用AI挣到钱
放弃国企工作，创办一人企业：我一定能用AI挣到钱何秋剑离开15年国企影视岗位，自学Stable Diffusion等AI工具创业。从10元图片订单起步，依靠影视基础、创意能力及客户服务，发展为月入数万的AIGC制作总监。
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5900 点击 2025-06-21 11:23
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何秋剑离开15年国企影视岗位，自学Stable Diffusion等AI工具创业。从10元图片订单起步，依靠影视基础、创意能力及客户服务，发展为月入数万的AIGC制作总监。
从OpenAI 的 4o 到 Stable Diffusion，能够根据文本提示生成逼真图像的 AI 基础模型如今已比比皆是。相比之下，能够仅凭文本提示就生成完整、连贯的 3D 在线环境的基础模型才刚刚崭露头角。
流匹配模型因其坚实的理论基础和在生成高质量图像方面的优异性能，已成为图像生成（Stable Diffusion, Flux）和视频生成（可灵，WanX，Hunyuan）领域最先进模型的训练方法。然而，这些最先进的模型在处理包含多个物体、属性与关系的复杂场景，以及文本渲染任务时仍存在较大困难。
近年来，生成式人工智能（Generative AI）技术的突破性进展，特别是文本到图像 T2I 生成模型的快速发展，已经使 AI 系统能够根据用户输入的文本提示（prompt）生成高度逼真的图像。从早期的 DALL・E 到 Stable Diffusion、Midjourney 等模型，这一领域的技术迭代呈现出加速发展的态势。
在Stable Diffusion当中，只需加入一个LoRA就能根据图像创建3D模型了？
文本到图像（Text-to-Image, T2I）生成任务近年来取得了飞速进展，其中以扩散模型（如 Stable Diffusion、DiT 等）和自回归（AR）模型为代表的方法取得了显著成果。然而，这些主流的生成模型通常依赖于超大规模的数据集和巨大的参数量，导致计算成本高昂、落地困难，难以高效地应用于实际生产环境。
这位曾用代码构建童话世界的工程师，被困在了由 AI 工具引发的一场噩梦里。
这次不是卷参数、卷算力，而是卷“跨界学习”——
梁文锋带领着DeepSeek，还在继续搅动大模型行业。继用R1模型炸场之后，1月28日凌晨，除夕夜前一晚，DeepSeek又开源了其多模态模型Janus-Pro-7B，宣布在GenEval和DPG-Bench基准测试中击败了DALL-E 3（来自 OpenAI）和Stable Diffusion。
DeepSeek大爆出圈，现在连夜发布新模型——多模态Janus-Pro-7B，发布即开源。在GenEval和DPG-Bench基准测试中击败了DALL-E 3和Stable Diffusion。