创意工具1 month ago
Seedance 2 AI Video Generator - IMAGINE IT, RENDER IT
用文本或图像生成电影级AI视频，并包含视频编辑工具。
seedance2 — AI 视频生成平台，体验视频生成模型 Seedance
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用文本或图像生成电影级AI视频，并包含视频编辑工具。
seedance2 — AI 视频生成平台，体验视频生成模型 Seedance
使用 VideoPicAI 通过文本描述生成 AI 图像和视频。
struy · HN
Transform your ideas into stunning visual stories. VideoPicAI is the world's leading AI platform for generating professional images, videos, and short films using cutting-edge models.
使用 Seedream 5.0 Pro 生成和编辑 AI 图像，支持 2K 输出和参考图像。
imaginevid-ai · GitHub
Awesome-seedream-5-pro-prompts-and-skills About World's largest Seedream 5.0 Pro prompt library — 10,000+ curated prompts with preview images, 16 languages. Dreamina Seeream AI image generation. Free & open source.
Banana AI 图片生成器 - 生成、编辑图片和视频，支持风格转换。
Nano Banana Pro — AI 图像与视频生成平台，支持精准区域编辑、照片修复、风格转换、多图融合、角色一致性保持及视频生成
浏览精选提示词库，使用AI生成视频和图像。
PromptGather — 手工挑选的上千条视频、图片提示词，全部免费查看。可以直接复制使用，也可以用 AI 微调，生成图片、视频。
Voor AI 从文本或媒体生成视频、图片和音频，支持模板和积分共享。
Voor AI — 浏览器端 AI 创作平台，支持视频、图片和音频生成、编辑与工作流协作，统一管理共享积分
LKLK AI 创作平台，帮助设计师和创意人士生成视觉内容。
lklkai · Product Hunt
LKLKAI AI creation platform for designers and creators
从文本和多张图片生成具有角色一致性和多镜头的电影级短视频。
Seedance 2 Pro — 多模态 AI 视频生成平台。支持文本+多张图片+视频+音频参考同时输入，实现角色一致性、多镜头叙事、音频同步动作、精准镜头控制。几分钟生成商业级短视频，适合营销、电商、社交媒体、品牌故事、预可视化等高频内容创作需求。比传统文生视频更可控、更接近导演级表达
用 Muse Image 生成包含可读文字的多参考合成图像
zxhywork · V2EX
Muse Image AI Meta Superintelligence Labs 7 月 7 号发布了他们第一个图像模型 Muse Image ，内部代号 Mango 。玩了两天，这个模型有几个点确实有意思： - **Agentic 生成**：出图前先规划布局，需要事实的场景会联网搜，画完自查一轮再交稿，长 prompt 一次过的概率明显高 - **图内文字能看了**：海报标题、图表、甚至可扫的二维码都能直接画进图里，这是大部分生图模型至今糊掉的地方 - **多参考图合成**：从几张照片里分别取人脸、服装、产品、背景，融成一张不违和的图 官方入口在 Meta AI App / meta.ai / Instagram Stories ，国内用着别扭，还得装 App 。我就照着上一个站的路子做了个纯网页版：[museimages.io]( https://museimages.io/)。 产品上砍得很狠，只做图像，三个入口： - [Meta Muse Image 在线生成器]( https://museimages.io/ai-image-generator)
使用 AI 即时编辑和重绘图像，生成高质量结果。
Image to Image AI — 基于 AI 的图片修改和重绘工具
用 AI 从文本描述或图像生成视频。
VideoFlux — AI 视频生成平台，支持文本生成视频、图片生成视频及多种创作模式，适用于营销视频、社媒内容、产品演示和创意短片制作，帮助用户快速产出高质量视频内容
从创意、草图和图像生成可比较的产品概念的AI代理。
@hedge8og · X
4月23日，我开始用 Codex 搭自己的产品。到现在，满3个月了。 截至7月19日，Codex 页面显示247.1亿个 Token，连续使用54天。标题里的“250亿”是取整，准确数字以截图为准。 这三个月，我把 做上线了，产品介绍视频改了很多版，也借助 Codex 做了不少以前一个人很难完成的工作。 具体一点：我用它整理过 BP、导出过 PDF、做过 PPT 工作稿，也把调研、文档、图片、浏览器操作、网站、视频和邮件这些常见 Skills 跑过一圈。有些后来真的进入了工作，有些试完就放下了。 现在回头看，最大的收获不是“我做过这么多种东西”，而是我越来越能分清：哪些能力能进入真实工作，哪些只是演示起来很厉害。 这些数字确实挺夸张。说实话，我自己看到也会觉得：是不是做了很多事？ 但如果现在让我总结，我不会把它们当成绩。它们只能证明我很投入，蹬得快冒烟了，不能证明产品已经有价值，更不能证明商业已经成立。 我大学辍学，最高学历是高中，之前一直在制造业工作，也不会写代码。写这些不是为了卖惨，更不是想证明学历没用，只是先把我的真实起点说清楚。 2月 OpenClaw 火起来以后，我开始认真试各种 AI 工具，想先解决工作里那些重复、又不得不做的事情。 这期间还有一次，客户马上要我提案，但公司的设计师手上也有急活。我用 ChatGPT 做了产品效果图，最后拿到了订单。 老板后来跟我说：“早知道你可以帮我做这些，那些外包设计早就可以不用买了。” 到了4月，我又用扣子搭了发货模板和记账系统。原来需要手工对比核验的条形码、外箱码，我也开始想办法交给工具处理。 这张订单图只能证明订单记录是真实存在的，不能单靠它证明订单一定是 AI 带来的，更不是 Ohwait 的客户案例。AI 参与了产品效果图制作，之后拿到订单，是我对那次真实工作过程的记录。 那一刻让我兴奋的，其实不是发现了什么创业机会，而是我第一次觉得，模型真的可以成为人的“数字外骨骼”。 回头看这三个月，我现在有5个比较确定的结论。 ### 1. AI最好先从一个真问题开始 发货、记账、核验、临时要效果图，这些都不是什么宏大命题，但它们有一个共同点：问题原本就存在，而且有人正在为它花时间、花钱或者承担压力。 我现在判断一个 AI 工具有没有价值，还是看两件事：它有没有少让我重复