创意工具4 weeks ago
CanvexAI | AI Visual creation board for films, content creation, and creative st
在CanvexAI上设计和生成电影及创意项目的视觉内容。
@Canvexxx · X
完整作品展
技术栈
13 projects
在CanvexAI上设计和生成电影及创意项目的视觉内容。
@Canvexxx · X
上传照片获得 AI 对构图、光线、色彩的分析，生成视觉参考。
PicSpeak — 基于 AI 的摄影点评 Web 应用，上传一张照片，几秒钟内即可获得对构图、光线与色彩的专业分析，同时可以向社区展示你的优秀作品。
使用 Claude Code 工作流从终端发布 AI 生成的计划
@discorev · X
I've been working on - Using gpt-5.6-sol and Fable in Claude Code via CLIProxyAPI. I've found using these two together with Claude Code Workflows is a killer combination
将学术论文和草图转化为发表就绪的研究图表。
用于组织和共享视觉资产的数字资产管理平台，支持 AI 代理集成。
@raster_app · X
用AI生成绘画提示和多难度计时挑战。
haowen8098 · V2EX
做了一个随机绘画题目生成器 它可以根据绘画类型、难度和挑战时间生成题目，还提供倒计时和可选的 AI 参考图： https://www.drawingpromptgenerator.com/ 目前还是早期版本
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.
可视化构建和部署Next.js全栈应用
@sivasankar___s · X
I’m currently deep in building Rudra, a visual orchestrator for Next.js designed for full engineering control. Zero vendor lock-in—you own the code. Website: App Build with Rudra
用AI文本和图像快速生成和编辑高质量视觉。
AI-NanoBanana — AI 图像工作室，让你轻松把创意变成高质量视觉作品
在 Cursor、Claude Code、Bolt 等 AI 开发工具中管理你的项目。
@getpapi_ai · X
placed 3rd in the r/vibecoding vibejam 2026. It made me go viral in r/ohio It was my first ever jam entry, I'm also not a developer...or from Ohio. was planned, reviewed, shipped and currently managed by
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
