MiaoDashi Journal

把创意变成稳定的生产力

喵大师的 AI 图像、视频与电商内容生产教程、实践与行业观察。

Jev 玩不好扫雷,那它擅长什么?读懂 Decision Index

从 Jev 扫雷失败出发,介绍 Decision Index 0.3.2 文本榜的评测方法、五个能力领域、概率校准与响应延迟,并说明如何按自己的任务读榜选型。文章结合 ChessBench 低分解释扫雷失败原因,建议优先接入工具选择、检索分类等强项,弱项先放一放,等待模型迭代。

bob

GPT Image 2 与 GPT Image 2.5 实测:博客封面生成与复杂图表翻译

喵大师绘影台上线 GPT Image 2.5 生图能力。本文展示 GPT Image 2 如何根据文章标题、摘要、标签与正文为博客生成贴合主题的封面,并实测 GPT Image 2.5 在复杂英文图表中文翻译上的表现:从安全事件响应流程图到新冠病毒来源综述图,模型在保留布局、层级和图示元素的同时完成文字翻译。两款模型各有绝活。

bob

什么是Jev

TypeSafe AI 推出首个System One模型 Jev,面向自动化场景中的结构化决策。Jev 放弃字符串生成,直接输出类型安全、带校准概率的结果,不会产生类型错误,并在速度与成本上显著优化。文章还介绍其 RLCD 训练方法、工作流评估,以及 Doom、维基竞速等演示,并开放早期体验。

Diogo Almeida(TypeSafe 创始人)

为什么你的AI商品图总“不像实拍”?聊聊电商真实感的底层逻辑

很多商家用AI生成的商品图看似精致,却总有“假、飘、不落地”的感觉。本文拆解AI商品图失真的三大原因:光影不统一、材质被抹平、主体与场景割裂,并说明为何堆砌提示词无法解决真实感问题。文章介绍了以真实商品图为锚点、按材质匹配光影、局部重绘校准细节的三步流程,以及商家可参考的三条出图准则,帮助AI素材更接近专业实拍、更适合电商落地使用。

Luna

我把"你的胆子真是肥嘟嘟的"做成了表情包

网络热梗"你的胆子真是肥嘟嘟的"刷屏后,作者用喵大师绘影台的智能编辑功能,通过图生图方式将黄色袋鼠原图批量做成表情包,单张仅需 30–60 秒。文章拆解了从登录、上传原图、选择模型、写提示词到生成的 5 步完整流程,并附上 24 套可直接复制的提示词模板,涵盖通用情绪、名场面台词和无文字打底三大类,还提供主体、台词、画风的魔改思路与版权使用提醒。

Luna

喵大师 AI 消除实测:一键去路人、去水印、去文字,画面干净如初

本文实测了喵大师的 AI 消除功能,涵盖自动消除与指令消除两种模式。通过景区路人、多种水印、海报文字等多组样例对比,展示了去路人、去水印、去文字的实际效果,并测试了用自然语言指令精准移除鞋子、书本、手表等物体的能力。实测平均处理约 7 秒,消除区域与原图光影、色调融合自然,适合旅行摄影、电商运营、设计工作与日常社交分享等场景。

Luna

Miaodashi 爆品台上线:上传一张商品图,快速生成电商短视频

喵大师(miaodashi)上线「爆品台」AI 电商视频模板工坊:选择模板、上传一张商品图、可选补充卖点文字,即可生成商品营销短视频。本文实测饮品、宫廷风、种草口播三个模板,分别用咖啡、口红和扫地机器人验证效果,并总结不同模板的适用商品类型、文字输入建议和模板选择方法,适合没有专职剪辑团队的商家和运营参考。

Stake

手写公式识别实测:细节还原到什么程度?

本文用 3 组真实手写数学笔记测试喵大师 PDF 的 PDF 转 Word 功能,重点观察根号、分式、上下标及中英文混排公式的识别与还原效果。结果显示,第一组几何笔记细节完整,基本可直接编辑;第二组海伦公式整体识别良好,但根号内数字被误读为小数;第三组复杂符号与数列识别准确,个别术语需校对。整体可大幅节省手动重打公式的时间。

zhangp365

PDF 转 Excel 实测:把票据、报表、化验单变成真正能用的表格

实测喵大师PDF的PDF转Excel功能:用会计凭证、差旅费报销单、教材表格和肝功能检查单四类常见材料,检验转换后的表格是否保留结构、能否直接处理。结果显示,多级表头、合并单元格和金额分栏均能落入对应单元格,可继续编辑和汇总,但扫描件和复杂版面仍需人工复核关键字段。

zhangp365