图灵图ai工具怎么用

大家好，我是阿信，最近火爆全网的步步生花的一个风格效果，那今天呢，我就给大家做一期全新的啊一个教程，那这里呢，我为大家准备了一些步步生花的一个素材啊，相对来说的话，我这个素材是比较的真实的。好，我们可以打开看一下。 好，这里呢是我准备的一部分素材，那么需要素材的呢？评论区发个素材。好，我看到了会分享给大家。好，那我言归正传，我们看一下第一张的一个效果，我们看第二张的效果。 好，我们再看第三张的一个效果。好。那么这一张呢，我是用到了我们自己的一个插件里面的预设啊 点样片大全，这里面有预设，那我们第一个呢这样的一个效果，那么预设第二个呢？是这样的一个效果，那么预设第三个呢是这样的一个效果，预设第四个是这样的一个效果。 好，也就是说什么样的风格啊？步步生花的一个风格效果我们都可以做好，那这边呢，我就给大家演示两种，两种做法，那第一种呢，我们是需要用到了一一个参考图。好，那这边呢，我这边是我自己准备的一张参考图，那我们把参考图的一个风格效果呢，我们去怎么去啊？移到我们这张照片上去。 好，这边呢我就把图层给删掉，然后我这边演示一下，首先我们找到我们插件里面的一个大香蕉的页面。好，我们点大香蕉页面，我们就直接啊加入。好，我们这张插图，这里有一个加载当前画布啊，加载进去，加载进去之后，我们这边需要用到提示词啊，这边我们先把提示清掉。好，我们怎么去输提示词呢啊，也就很简单啊，我们 直接啊，这边我直接复制了啊，我们将图二啊，我们的参考图为图二的花复刻到图一。来啊，我们的原图底图为图一，不改变图一人物和位置和背景。好，就这么简单，然后呢，我们直接点击开始升图。 好，这里要注意啊，我们升图一定是在我们的底图啊，也就是说我们的图一上去升图啊，不要在图二上升图，我们就可以看得到。这里在任务执行，当他执行完之后有一个下载图片，我们点击下载图片就可以了。好，我们这边已经生成好了，我们直接点击下载图片， 我们可以看得到啊，我们就完美的去把这样的一个步步生花的一个效果啊，就完全的复刻到我们的原图上面去了啊，这个是利用参考图，我们去做步步生花的效果，那我们再看第二种效果。 好，这边呢，我把图层给删掉，那我们用用到我们的样片大全里面的一个内置好的一个素材，我们去做一个效果，就比如说我选择了一个这样的一个效果，我们点击图片这样子的一个提示词呢，它就自动啊，去给我们去生成好了， 然后我们什么都不用做啊，我们直接点击开始抠图。好，我们的图片生成好了，我们点击下载图片。 好，那我们内置的啊，通过提示词去生成啊，这个步步升花我们的效果已经做好了。好，那如果说我们在使用过程当中啊，就是人物变了怎么办？好，我们不用担心啊，因为我们的构图是不变的，位置是不变的，那么人物变了怎么办呢？我们直接选择主体啊，建一个蒙版，那人物呢，就给我们自动的还原回来了， 非常的简单。像我们样片大全里面有很多一个参考，都是可以做的，比如说我们去换背景，去做光影，对吧？去啊，做这种效果，然后呢各种各样的啊打光，还有我们做婚礼的这种效果都是可以一键导入生成的啊，包括做电商， 做古装追色的效果也非常的。哇塞啊，还有就是酒店修床单的效果啊，也非常的好啊，登记照换装啊，都是一件啊，老照片修复都是一件。好，那话不多说啊，本期的内容呢就到这里。

呃，这个飞鱼 sd 更新的这个六点五啊，跟大家讲一下这个 sd 的 一些基础操作方法，统一讲一下。然后首先我们现在去操作一下。哎，租一个显卡啊，在这里去租飞鱼修图专用啊，这六个字的这个这个镜像不要租其他的点工具接口复制， 复制之后你就粘贴到你的这个请输 api 地址， ctrl 加 v 粘贴保存 好，点一下，点一下，这个大模型一定要点一下，然后下面会出来很多模型。好，这每个模型是干嘛用的呢？我在这里有一个图案，你可以大概的记一下，当然这不是说固定的，必须这么用， 你也可以自己去组合尝试一下啊，实践大于一切。好吧，那首先我们要讲到的就是磨皮一些常用的功能， 一般我会用这个真镜写真叉 l 或者人像摄影的这个叉 l， 好 吧，来我们选一个真人像摄影叉 l 或者真镜写真叉 l 选一下，然后彩样器选，我喜欢选一开头的这个， 但你也可以选择这个二 m 啊，二 m 质感是好一点点，但是力度要大一点，你设置这个重绘幅度，这里有个， 如果你选这个 e 开头的这个重绘幅度就低一点，比如说我们现在磨个皮，对吧？好，你可以选一块区域啊，不要选太大，也不要选两个区域，他只能一次跑一个区域，然后下面有一个什么尺寸， 这个尺寸是什么意思？就是说当前你选中这一块区域大概是多少像素？比如说 我选中这一块，你看了啊，有一个 w 和 h， 一 千三百九十五，对吧？ 那这个时候你就不需要设置到那么大的像素，比如说我就选个面部，对吧？我选中大概就一千三，一千五像素，你就一千五，就点一个生成图像就行了，这样子保证你的速度最快最优。 好，它生成完成了，我们放大的看一下细节啊，记住一定要控制力度啊。然后如果说它改变了太大的话，你可以去用这个蒙版，黑色的蒙版，比如说我把不想要的这个 把眼睛给他插回来，对吧？这样子就不会改变眼睛啊，然后他还有一个缺陷，他是没法办办法去给你祛痘的啊，这些大的瑕疵，你首先自己圈一圈，记住了，还有一个就是说啊，我想直接全图整个图去跑，像素不够的啊，记住 你可以圈中这一块，你看下这一块像素多大，比如说我选中整个这一块，那就三千多像素，你看到没有？三千多像素，你跑的很慢的，这里最大只能支持两千多像素。记住啊， 重绘式修图就是把你原有的这些物质给你重新绘制，但不会重新去生成一个新的东西。好，那我们现在再去拿一个，比如说我想把这个下巴修一下， 好，我们打开我的这个提示，双下巴的话，我们就是这个力度就要大一点呢，还是用这个真剑叉 l 或人像摄影叉 l， 在 这里，这个力度下面有一个重绘幅度，一档、两档，三档，我们选个三档。 好，我选中这一块。好，你可以不用矩形工具啊，直接用修补工具选中这一块，然后这个重绘幅度你可以大一点点一个开始生成。 好，你看这个力度越大，它的改变就越大，它会改变所有你选中区域的原有的属性，那么它的下巴就修掉了，对吧？ 那现在是改变的太大了，那这个时候你就要去用蒙版把你不想改变的地方给它插回去了啊，力度大的情况下，你是去修局部的啊，力度小的情况下，你去修整体的这个皮肤的，你看 那下巴就给你修掉了，对吧？好，那我们现在再来操作一下，如果说我现在想修一些头发啊，或者褶皱之类的，比如说我找一个图头发，对吧？ 好，头发的话推荐的话就是这个模型啊，超美写实，或者这个推荐 pr 一 点五，我们来时间操作一下，我们这样选择大模型点一下，然后选择超美写实。 好，这个密度不要太大。好，我们选中这个头发。好，我们选中这个头发，然后记住你的像素是多大，你可以加大一点，因为这整个头发占比的像素还挺大点，一个生成 好，它，重绘完成了啊，重绘完成之后，我们放大看一看细节啊，我的这个力度并没有开的特别大，你看这个就是它们之间的区别，如果说你的力度越大啊，这个重绘力度越大，它改变的越就越大，取决于你想要什么效果，记住了啊，我们放大再看一看细节， 那你看这个头发的光影的过渡柔顺程度，那修裙子呢？还是用那个磨皮一样的参数，我们选一个大模型，记住啊，其实模型之间的距离并不会非常大，选一个帧进叉 l， 然后这个力度也不要太大，选中这一块的裙子， 这个力度呢，不要太大，也不要太小，我们选一个一一吧，零点一啊，就是第三档，点一个开始生成。 好，完成了我们放大再看一看，就算力度再大一点，它也只是把你原油不顺滑的地方给你重新修饰一下，像这种大的褶皱，它是没有办法给你修掉的，它只会稍微弱化一下。 好吧，这就是他的基础逻辑。呃，其实你也可以用这个参数啊去修一下，比如说你这个墙面很脏，对吧？我选中这一块墙面啊，其实你也可以用这个逻辑去修一下墙面，比如说我这个墙面很脏，对吧？我选中这一块，你选的太大的话，像素会损失的， 我选中一块给你跑的试一试。我就选中这一块，我就点一个深沉啊，这个力度不要太大。 好，完成了啊，我们放大看一看，你看他会给你修一部分，但是他不会给你彻底修干净啊 啊，包括这个人，他也会发生变化，看到没有情况下，我们就要去用蒙版把人给他擦回来。好，我们再看一下下面这些脏东西啊，比如说这个墙角，对吧？我现在给你演示是为了让你理解他的这个功能，比如说我把这个花和这个墙一起选中，一起重绘一下来， 然后力度稍微大一点啊，零点二吧，点一个深层。好，你看力度越大，他的改变幅度就会越大。完成了，你看这个墙是不是去掉了一块，那这个花呢？也会给你重新绘制成一个完整的新的花， 所以说你可以利用这个重绘的特征去局部的溶图，或者说重绘一些物质，比如说，哎，桌子、板凳，它有一些脏角的地方，或者说像这种地方你都可以去重绘试一试啊，力度要控制一下就行了， 然后再结合蒙版。好，那我们现在再来演示一个，比如说我想塑造一个锁骨，锁骨的话呢，我们就用这个麦曲写实了啊，因为这个油腻感比较重，我选择大模型，然后找到这个 写实麦局，这个力度也要大一点，比如说零点二，对吧？选中这一块啊。好，其实你其实可以不用矩形工具啊，你用这个选框工具啊，把这个人脸也选中吧，好像速大一点点，一个生成 好，修完了，你看这个油腻感非常重，对吧？你看一下前后的那个对比啊，然后人脸也发生了变化，那这种情况下，因为我刚说的是只是修锁骨，对吧？那你就可以反向门板，把这个锁骨给它插回来， 哎，因为我只想要锁骨，对吧？哎，然后这个不透明度啊，你可以改一改， 你看这样就很明显了，对吧？所以说力度和模型你可以自己活学活用啊。 啊，对，这个简化版下次给你们讲，就是说到时候我们可以不用去租云端显卡，也不用怕忘记了，哎，停止浪费钱，也不需要本地显卡，一次两分多啊，你们可以找我兑换，拜拜。

大家好啊，呃，上个视频的话我跟大家说一下了，就是说每一个插件都用什么这个功能啊？像图灵的话，人像专用啊， cos 就是 cos 极影的话，婚纱画上是国风啊，古风啊，飞 u a g c 的 话就是现在写真。那么呃，首先跟大家讲一下啊，在我这里入手插件 啊，是有优惠的，为什么呢？我这个渠道是自媒体啊，跟其他的这个什么渠道都不不一样啊，它们是都是原价，我是优，有优惠啊。 然后这第一第二是说现在这个时代啊，都是 ai 的 时代，你也可以看到啊，现在这个插件呢？呃，或者是 ai 用的这什么显卡，内存和硬盘 是越来越多啊，你不光是咱们那个全国，咱们全球啊，而且你可以看到显卡疯涨啊，内存疯涨，硬盘疯涨，那么这个现象就表明什么呢？表明就是说越来越多的人在跟住 ai 时代潮流，也就说你不玩 ai， 你 就 就是怎么讲你这个时代，你，你要去学习的啊，要去学习的，那我们再也不用去手搓这什么什么东西啊？ 好，这是第一，然后那个我们，哎呀，这一块吧，就为什么现在用云端，因为云端的话，呃，还是比较便宜的，因为他一个小时两元，就比如说幻象啊，极影啊，花生，飞鱼这几个打特效的软件，他们一个小时是两元啊，飞鱼秃顶的话，云端一个小时才 八毛钱，那么飞鱼秃顶的话，他本地部署的话八 g 或八 g 以上就可以了，那其他插件的话就需要二十四 g 显卡了啊。那么说这么多的话主要是为了什么呢？就是说很多老师对于这个这个目前啊，呃，这个云端这块还是不太了解啊，说是，哎，我买这个插件还要再去 是这个这个付费这一块啊，所以说我我给大家建议是什么呢？就是我们先用这个云端跑着，也不贵啊，先用云端跑着，等什么时候呢？等着过过一段时间，哎， 这个饱和度差不多了，哎，这显卡也降价了，我们买过来本地部署就可以了啊，本地部署玩的还是非常爽的啊，非常舒服的啊，强烈建议啊强烈建议 啊，那我们继续先说一下这个飞鱼图灵，那可以看到这个飞鱼图灵家人们啊，这个是修人像的对不对？那么我们修人像一般干嘛呢？就是叫什么，哎，修瑕疵，你比如这个地方瑕疵是不是这第一第二什么的，你还要修这个面部的光影 对不对？我们可以用观察图上一看啊，这个面部光影很脏对不对？好，那我们用飞鱼图灵来怎么修啊？很简单，首先呢，我们点大模型有一个美颜 x l， 然后提示词，还有这个不用变啊，男跟女小孩什么的不用变啊， 然后这个采暖器的话用这个 e u l e r a 啊，这个也是固定不变的啊，然后点这个磨皮美颜啊，磨皮美它，它重绘幅度是零点零三，那么尺寸啊，最重要是尺寸， 很多老师说，哎呀，我这个呃，选完之后跑图不清晰啊，在在什么地方啊？就是在这个尺寸这一块了，那比如说我现在选这个尺寸是两千，那么我这个尺寸叠带选的就两千， 那么如果尺寸选择四千，那你两千再高的话都跑不上去了，怎么办？点个子量放大一下啊，那么你八千的话就是点高清的放大四倍，但是我们一般啊，像局部这种的话最好还是用这个极速两千像素，他出图要两两千像素是完全没问题的， 对不对？好，现在我们开始生成一下就记住啊，就你选多大区域？因为我们这个修人像，他也是局部做图啊，你修修头发啊，修修脸啊，修修脖子啊，修修衣服啊，他都是局部的啊。好，我们可以看效果，对不对 啊？哎，我们再看，再看一下这个中性灰的观察图层啊，看是不是面部很干净了，看之前之后对不对啊？之前之后，哎，非常的干净啊，那像我们以前的什么办法呢？看之前之后，哎，非常的干净啊，那像我们高低频对不对？ 哎，高低屏的话，你用混合去擦这个画笔去去擦这个光影，这是一种二。一个什么呢？就是用这个中性灰啊，当然中性灰是这个商业级别 啊，就是我不不排斥说大家，我就说我中性灰比较牛逼，我用用的好，不排斥，也不也也不说反对，但是啥呢？就是说为了我们这个修图，一是快，二一个什么呢？就是说 你不是商业图片，我就是拍拍人像或说白了我平时接了个单子，修个图片，就就就是就是说为了磨皮或者是省去了某高的钱，那你完全可以用它就可以解决，它是可以能交片的，它是绝对可以能交片的啊。那么然后呢？我做完这一步之后，我会一般给大家什么呢？比如说，哎， 我做一个什么步骤呢？等一下啊，合并一下啊，打开这开幕肉啊，因为 ai 出土的话还是比较干净一些的，我可以可以这么加点纹理 对不对？再稍微给一点点颗粒感，那么他的细节啊，还有他的真实度全部找回看，对不对？所以说有很多种方法去解决这个问题啊。那么飞鱼秃顶的话，他不光是可以修这个磨皮美颜啊，他有什么头发柔顺呀 啊？呃，服装褶皱啊，局部融合呀，对不对？那这些功能啊，他其实你点完之后他这个重会福幅度会增加，就相当于你画画一样，你画的越重啊，这个改变越多 啊，就是你看我们正常修头发的话肯定要改变一下，对不对啊？这就是一种方法，家人们啊，然后像这个片子，哎，我们简简单单，是不是你包括这个脖子啊，就你任何一个地方，你只要尺寸就可以了啊，就可以了。 然后那个我们这个插件啊，还有什么呢？有有这个豆包和像香蕉啊，这个两个功能的话，都是连接这个外部的 api 地址啊，外部的 api 地址哎，我们看一下啊，是不是胸线也变得非常干净啊？啊？这个像我们一般都观察图上去看哎，非常，你看直接你看非常做的非常干净啊，非常好， 然后这个豆包的和香蕉的话都是外部的接口 a p i 啊，可以可以去用啊，然后这个辅助功能是什么呢？这个是一个快捷方式啊，都是一个快捷方式。这个是不需要什么显卡呀，就是直接点就可以了啊，直接点就可以了 啊，这就是一个飞鱼图腾的一个基本用法啊。呃，然后我们下期的话，我下个视频会讲，大家讲解下一个这个插件了啊。然后飞鱼 i g c 啊、极影啊这些，大家点点关注啊。还是那句话，就是在我这里入手的话是有一个优惠啊，因为我是，哎，我是自媒体主播啊。自媒体主播啊， ok。

在过去的半个多世纪里，图灵测试一直被认为是测试 ai 的 黄金标准。我们经常能看到它出现在各种关于 ai 觉醒的科技作品里。但在二零二六年或者未来的几年，当 ai 已经能轻而易举地写出比人类更细腻的情书，在视频通话里几乎完美模拟人类的神态时， 我们到底该用什么标准来定义智能呢？或者说，我们是不是该放下那种人类忠心主义的执念，不再强求机器必须向人而去寻找一种属于归类生命自身的更高维度的智慧形态？好，今天我们就来聊聊这个话题。 这里我们先快速回顾一下图灵测试。简单来说，它是由计算机科学之父艾伦图灵在一九五零年提出的一个思想实验，目的是回答一个哲学难题。机器能思考吗？ 因为图灵觉得思考这个词太难定义了，人类自己都没搞清楚什么是意识，所以他把这个问题转换成了一个行为学测试。这个实验其实就是在三个封闭房间，分别是人类、机器和人类裁判。 裁判仅通过纯文本和双方盲聊，自由提问，内容不限。机器的目的是竭力模仿人类的语气和情感，诱导裁判做出错误判断。如果经过一段时间的对话，裁判无法分辨出哪一个是机器，或者误判的概率达到了一定比例。图灵当时设想的是百分之三十， 那么这台机器就算通过了测试，被认为具有智能。在一九五零年，这百分之三十的误判曾被认为具有智能。在一九五零年，这个标准在 ai 面前就快成为形同虚设了。 确实啊，我们已经能感觉到了，现在的大语言模型通过海量数据模拟，已经可以高度复刻人类的语气、幽默甚至是杠精行为。很多时候，我们真的已经很难分辨出是 ai 还是真人了，当然，很多时候还是会出错。不过我们几乎能确定，在未来的几年之内， ai 一定能达到以假乱真的水平。 美国著名的哲学家塞尔提出过一个中文房间悖论，就是一个完全不懂中文的人，如果手里有一本完美的对照表，他也能假装懂中文。现在的 ai 就是 拿着那个超级对照表的伪装者。不过，虽然目前的 ai 更多的是一种统计学技巧，但思考能力也确实在进化。 好，我们说回来，既然图灵测试在二零二六年的今天已经不再灵了呢。如今的 ai 科学家和研究机构基本已经达成了一个共识， 就是衡量智能的最高标准已经从模仿人类变成了能不能像人一样去解决从未见过的难题。简单的说啊，就是我们常说的通用人工智能。 agi， 顾名思义，就是指具有通用泛化能力的 ai。 目前的 ai 依然属于强力的弱人工智能，但它正在以前所未有的速度撕掉弱这个标签。 好，这里就要提到当今衡量人工智能最严苛的标准， a r c a g i。 测试 abstraction and reasoning corpus 抽象与推理语料库，它 是由 google 的 顶尖研究员弗朗索瓦乔来在二零一九年提出的。乔来认为，目前的 ai 只是强大的记忆机器，而真正的智能应该是在面对从未见过的任务时，快速学习并解决问题的能力，也就是考察 ai 能否在零经验的情况下，通过极少的样本总结出规律。 arc 测试形式是视觉网格题，它一共有大约一千道题，四百道公开，六百道隐藏测试，每一道题的逻辑都是全新的。题目可能会给出两到三组测试网格变到输出网格的例子。网格由不同颜色的方块组成，背后隐藏着某种逻辑规律。 通过观察这几个例子，让 ai 推导出规律，然后把最后一组输入网格手动图色变成正确的输出网格。 r c 的 题目设计遵循人类的核心知识系统，这些是两到三岁的小孩不需要上学就能理解的直觉。例如，知道一个色块是否是一个整体，知道什么是内部，什么是边界，知道镜像和旋转，知道多和少的概念。 也就是说，不再是我看过十亿张照片，所以我认识猫，而是我虽然没有见过这个逻辑，但我能理解它的底层规则。通常 a r c 测试，一个成年人几乎能轻松拿到八十五到一百的分数，而目前的顶尖模型已经突破了五十四分。要知道，两三年前，这个分数还停留在十左右。 好。除了脑力上的进化衡量， agi 还有另一个核心标准，那就是 agi 机构。我们可以理解成自主性。 具有自主性的 a g i 是 目标驱动的，你给他一个模糊的终点，他会自己去规划路线。一个具备高自主性的 a g i 表现在如下四个方面， 第一，长城规划。也就是他不再只回复你一段话，而是自主把大目标拆解成成百上千个子任务。目前的 ai 在 这方面的能力还有限，还很容易产生目标漂移，执行到最后就忘了初衷。 第二，工具调度。也就是说他会自主决定什么时候该去掉 python 跑一段代码，什么时候该去掉服务器进行测试，甚至在遇到不懂的法律问题时，自主去解锁最新的版权合约。这是目前最成熟的领域， ai 已经能表现的像一个熟练的学徒。 第三个，自我纠错和反思这方面处于爆发前期，虽然目前的模型能看懂报错信息并尝试修复，但往往更多的还是在机械的重试，会陷入死循环。这里有一个平静啊，其实真正的反思需要一种直觉，能够判断这个方向是不是死胡同。 最后一点，常效记忆。目前的 ai 记忆大多依赖长上下文窗口或者简单的搜索增强生成 r e g 这种记忆是被动的，而真正的 ai 记忆应该是主动的，它能像人类大脑一样对知识进行压缩归档，并在合适的时候自主提取 好。最后的最后是创造力，也就是 ai 能否创造出人类知识库之外的东西。这不是危言耸听啊，而是非常现实的预测。其实这也是未来通用人工智能 ai 的 第一推动力。 未来的 ai 是 有可能捅破人类认知的边界的，比如他可以自主提出一个全新的物理假说，合成一种人类从未想过的新材料，或者是独立解开一个困扰人类百年的数学难题。 想到这里，我想很多人都隐隐的担心，那就是如果在未来的几年之内真的实现了通用人工智能，那么 ai 是 否离产生自我意识就更近了一步呢？ 这个话题以后有机会我们可以聊一聊。好，本期内容就到这里，希望对你有帮助。关注我，我们下期再见。拜拜。

很多人以为 ai 鉴定就是给 ai 为一堆图片，然后他就能认出真假，其实完全不是这么回事。真正的 ai 鉴定核心解决的是一个叫异常检测的问题。什么意思？拿钱币来说，真品和假品之间没有一条绝对的分界线，假币往往是照着真币去仿的，纹路、包浆、磨损都极力接近。 ai 要做的不是死 记硬背，而是学习真品应该长什么样的分布规律。这个过程需要两个关键能力，第一，特征提取。 ai 会把你拍的正反两张图拆解成几百个维 度的微观特征，字口的锋利度、地章的纱型、锈蚀的结晶形态、边缘的自然磨损痕迹，这些特征肉眼很难量化，但 ai 的 卷级神经网络可以精确到像素级。第二，分布建模。 ai 见过几十万枚真品的特征分布之后，就能判断你手里这枚钱币的长相属于真品分布的概率是多少， 然后针对正反两面给出零到一百之间的鉴定分数。这个得分本质不是像不像某枚真币，而是符不符合真品应有的统计规律。如果正反都在九十分以上，说明你的钱币特征完全落在真品分布的核心区域，真品无疑。 如果两张都在十五分以下，说明各征严重偏离，赝品无疑。但中间这段十五到九十分之间，还是需 需要借助人工鉴定师根据 ai 打出的分数进行综合评判。不是 ai 不 行，而是需要保证鉴定的准确率。目前鉴定完全免费，因为我们相信真正的科技，先要把门槛降到零，才有资格谈价值。关注我，下期讲讲 ai 最怕哪种假币。

像这种步步生花你还不会，今天一分钟教会你打开图灵里的大橡胶功能，输入提示词。如果你懒得写词，社区样片里有预设好的词，点击样片，图片词就自动填入了。选择 flash 模型生成即可。生成完成，点击下载，效果就出来了，是不是超简单？ 第二种效果同理，点击样片大全，选择样片，点击生成，生成好点击下载搞定收工，一键完成，赶紧去试试吧！

用 ai 操作 vsco 画图，你是不是也被各种流程图、架构图、干特图折磨过？我也是，每次最烦的其实不是想清楚流程， 而是打开 vsco 以后，托框对齐，连线、改字体，一套下来半小时就没了。所以我做了个小东西，让 ai 直接生成 vsco， 能打开还能继续编辑的 vsdx 文件，它的原理也不复杂。我不是让 ai 直接去瞎猜 vsco 文件格式，而是让 ai 先把我的需求整理成一个结构化的 json， 比如有哪些节点， 每个节点放在哪儿，节点之间怎么连线，颜色、文字大小怎么设置。然后我写了一个 skill， 这个 skill 里面放了一个 power shell 脚本， 脚本会调用本机的 vizu com 接口，也就是让真正的 vizu 在 后台帮我画图，画完以后直接 cvs 乘 vsdx， 这样生成出来的就不是一张图片，也不是猫 made， 而是一个真正的 vizu 文件。我可以打开它，可以拖动节点，可以改文字，可以继续调整连接线，这点挺重要的， 因为很多 ai 画图工具最后给你的只是图片，看着还行，但你要改一个字或者移动一个框就很麻烦。但微教文件不一样，它能继续编辑， 能交给同事，也能放进正式文档里。我们现场试一下，我直接告诉 ai 画一个微秀减 vsd 给我的工作原理图，里面包括用户需求、 codex 编排、 jasonspac power 是 要脚本， vsdx 自动化，还有最后生成的 vsdx 文件， ai 会先生成一份这层规格， 然后调用 skill 里的脚本脚本，启动 vsco， 在 后台创建文档，添加形状连接线，最后保存。现在文件生成好了，我们打开 vsco 看一下， 这里可以看到每个框都是 vsco 里的真实形状。线也是连接线，不是截图，也不是贴进去的一张图，我随便拖下这个节点，连接线会跟着动， 这说明他是可以继续编辑的。当然这个 skill 现在还不完美，比如自动布局还比较粗糙，中文字体大小一开始也翻车了，他要是读中文这一项的时候还遇到过编码问题，但这些问题都能修。 真正重要的是，这条链路已经跑通了，自然语言变成结构化规格，再通过脚本调用真实软件，最后生成可编辑文件。 我觉得这个思路很有意思，如果你也经常被各种流程图、架构图折磨，这个方向可以试试让 ai 不 只是回答你，让他真的帮你把文件做出来。关注我会一直更新一些提效工具。

我觉得现在做摄影师比以前简单多了，前面不管拍的怎么样，后期这个 ai 一 修。对，现在后期太强大了。对，我们那时候学学后期啊。嗯， 就那时候我在学校里面白天学摄影。然后呢，我们那个学校是不教你后期的，而老师觉得呢，我不教点后期好像也对不住你们，你们花钱来学了对吧？然后就教了一些这个工具怎么用， 剩下的看自己，哈哈，对，然后我就找了一个那个房子。那个房子呢？没有空调的啊，但是那个房子有 wifi， 零九年啊，有 wifi， 那 个时候不是每家每户都有 wifi 的， 就那个房间有 wifi， 但是热， 我就在那里。我靠，我天天通宵的学习这个怎么修图？要晚上去看看电工具抠图，修抠发丝调色，就一点一点模仿这样子。哇，那确实，那现在哪有这样的，现在这个八十八四百张，一个人修个四十张，你都可以修十个客户了， 要不然跑一天回家还要修图。其实原图拍的我觉得也有点好，但是我就想修一修再发，是要取悦自己呢还是要取悦大众呢？首先我们修这种人像照片啊。嗯，先要去选片嘛。对， 那我们选片的标准是什么？就要通过你这个学习摄影的基本功去选择了。首先我们打开一张图片，你看人物的美质，灯光是不是都是很 ok 的？是的， 但是这种厂照背景很乱也没办法嘛，主要就是背景比较乱，漫展。对，一般我们修正常的人像照片肯定是这些穿帮的都要修掉的。首先看他表情和动作，如果表情和动作不好，那这张照片就 pass 掉了，因为曝光颜色什么都能调。 是的，那你再去换头换脸，你这个工作量就太大了。对对对对对，现在很多女生拿你的动作什么她都不看，因为我们摄影师觉得这个动作很丑，但她只会看下脸。没错，就像你说的一样，人家只要白亮透就好了。是的， 管你打什么。这个艺术光线那个艺术光线。对啊，那什么这个氛围感那个氛围感，我的脸必须要是干干净净的，白白亮亮的那种。现在有时候拍个图片就是。呃，有的那个那种。就是 漫展上那种 cos 吗？就是我给他发完照片原图给他发了之后他觉得原图很好看，我给他修了之后他反而觉得我修的没有那么好看，他觉得他对对原图很惊讶。然后你修了之后我觉得人物更有那个层次感了也那个什么细节？对啊，一些细节啊更好了，他反而觉得这个 没有原图好看。那我们新手学，那我们首先就要学会这些工具。怎么首先这些工具之间的关系，你学这个工具只是刚入门，只是会用。对啊，然后你还有各种各种滤镜，你还去 下载这些插件什么的，对不对？那 ps 也看是云里雾里的，然后现在有一款这个软件呢叫图灵精修，我们要去拥抱 ai。 对，现在。哎，真的强大，把图片直接丢给他，他自己帮你磨皮啊，帮你加特效啊，帮你那个去路人。是的，厉害的很。首先我们看一下这个皮肤是不是很黄跟智能调色，你看是不是通透了。 哇，一下子通透了吧。有点东西有点东西，有点东西一下子是不是节约了你百分之九十九的时间？再烫个滤镜，你看各式各样的滤镜，什么都有啊。这个滤镜还可以，是不是一下子氛围感就上来了？ 嗯，好多各种胶片的，黑白的，你看他穿这种皮衣服是不是感觉有点冷艳？嗯，有点个性，有点酷的那种感觉。对，就是酷酷的。对，我们加一点这种蓝色的光就感觉好很多啊。那我们这两步已经就节约了你百分九十九的时间了。那接下来就是对人物进行修饰， 然后我们到人像美化里面去，首先我们去斑祛痘，一下全没了，整个皮肤光滑细腻很多啊。嗯， 法令纹去一点点。就是 ps 里面这些中性灰，高低屏啊。嗯，就对， ps 里面一个是中性灰，一个高低屏，这两个磨皮老复杂了。对，那你要那个什么建图，建那个图层，然后那个调成那个百分之五十的什么深度，然后一点一点擦。对啊，老费时间了， 这 ai 就 能一键的，我一磨一张图要磨，你要是比较厉害的话，磨个十分八分还可以。嗯，就是不是很熟练的话，那可能就磨半个小时一张了呀。你看这个质感虽然比不上 ps 啊，但是够用啊， 对不对？对啊，这调发出去挑不着什么问题啊，挑不出什么毛病来。嗯，够用，一下子片子质感就提升了不少。面不重绘确实有点厉害。是吧，新手上手是不是很容易？嗯， 那个点一下，就点一点点，就是你不会修啊，你就点一点点，一点点挑。对，这样的话就不会有太 大的出路了啊，这样可以。嗯，就一点点，头发调整，然后女孩子希望自己头发多一点，就给他填充一下啊，这种地方碎发有点多就去碎发，头发柔顺。哎呀，瘦身那女孩子一般是不是不希望自己胖？ 嗯， ai 瘦身。首先我们修图啊，要了解女性，人家养个头发花多少钱，人家养个脸花多少钱，人家养个身材花多少钱？人家养个皮肤花多少钱，对吧？然后我们就要去 修出他极致的美，那人像这一块就修差不多了啊，这样就已经很很完美了。那我们接下来就要修场景了。 对，就最好用的就是这个东西，去路人啊，去这些那个什么不需要的背景就太这个，这个比较重要，各种光影增强，然后还有原图，增强完了可以少个灯了。对，场景特效 就来一个这个暗夜蝴蝶看一下，还去路人，还形象照，搞个蝴蝶看一下。其实这样已经很好看了吧。是的，这样已经很好了， 一个场料这样的他收他三十块钱已经已经很好很好了。一张三十？对啊，哇，你们真赚钱，那这这漫展你要想想，背着一大堆东西， 嗯，然后又又带这又带那的，从早忙到晚，拍完回家要修图，一张三十块钱的，杭州已经不是很不是很高那种， 而且这种太这已经太好了。好吧，这已经这要五十了，这好自然呢。对啊， 一下子从一个原图到现在这样子，你就说这个下这个软件效果好不好吧。哇，你去漫展一天早上几点？十点开展，你那个什么，你 八点到九点就得出门，到那还要排队，排完队进去摆，摆完了然后再拍拍拍拍，一直没有休息，然后回家还要修图？对啊，修修图可比那个拍照都累。真的 累了一天，马上有人催返读返读返读。你自己手动修一个一个修一修，修十几个人的怎么可能修的过来。关键你新手你还不会修呢。对啊，你修出来人家不喜欢啊，你还去学习成本呢。 是的，这也是就靠这个吃饭的吗？就是想尽量做的完美一点吗？哇，这个真的很不错，这次我要发给他，他得给我转五十块钱 是吧？这个这个还这个没有那个氛围好，但也可以是吧？嗯，但是也也很不错的，就是很自然嘛。对，因为氛围感比较强。嗯，然后可能比较平一点嘛，对吧。嗯，然后我们再把这张照片导进去， 给他来点光效，赶紧买。哇，这也太强了呀，轮廓光买器材 你还要在那打光，你还怕你的灯没电？那现在有了这个软件之后，他就可以一键生成，以后不学摄影可以少带两个灯了，把人物照亮就行了。就是我觉得工具这个东西啊， 没有对错的，你人也是用会工具之后你才会成为高等碳基生物嘛。你才跟别的动物有区别嘛。那 ai 时代来临了，你就要去拥抱 ai 嘛， 时代的在发展，你不拥抱就淘汰了。就。哇，是不是一下子就有立体感了，就有层次了。对对对，我一下子升华了。哈哈哈，太太强大了这也。

人工智能有一天真的获得智慧了，我们怎么才能知道呢？这就要用到图灵测试，就是把一个人和一个电脑放在一个屋子里面，然后把测试人员呢放在另一个屋子里面，让他们之间互相看不到，然后呢，测试人员通过文本方式向另一个屋子里电脑和人呢提出相同的问题，然后人和电脑呢以文本方式回答这个测试人员， 如果测试人员通过答案无法区别哪个是人，哪个是人工智能，就说明这人工智能具备了人类的智能。二零一四年的时候，也是图灵逝世六十周年的时候诞生的第一个突破的图灵测试的人工智能。这个人工智能是由俄罗斯的开发团队开发的，成功的让百分之三十三的测试人员以为他是真的人， 百分之三十三就可以对对图灵，当时在他那个论文里面提到说，只要超过百分之三十的人被欺骗了，就算是通过图灵，而且他预言两千年时候应该会有人工智能突破，这个数字事实上也在两千一四年破了啊。

好用的开发国外客户的一个工具，先在这里定位我们想要搜索的区域， 然后输入行业关键词搜索。 led 正在搜索中， 可以自动搜索到买家网站、公司名字、邮箱和电话信息。我们选中一家公司，查看贸易情报情况，可以查看到这个公司这几年都有采购，是个对口客户， 复制公司名称，到海关数据查询，看看详细的进出口情况，有显示最新的进口日期、供应商名称以及进口产品信息。 点采购商分析，可以直观分析出这个公司的上下游关系， 分析客户进出口情况，方便我们更好地开发客户。还是选中这个公司，我们挖掘客户邮箱，看看 有深挖到关键人的领英职位和邮箱哦！最后把所有联系方式导出开发就行啦！分享一个非常好用的开发国外客户的一个工具， 先在这里定位我们想要搜索的区域， 然后输入行业关键词搜索。 led 正在搜索中， 可以自动搜索到买家网站、公司名字、邮箱和电话信息。我们选中一家公司，查看贸易情报情况，可以查看到这个公司这几年都有采购，是个对口客户。 复制公司名称，到海关数据查询，看看详细的进出口情况，有显示最新的进口日期、供应商名称以及进口产品信息。 点采购商分析，可以直观分析出这个公司的上下游关系， 分析客户进出口情况，方便我们更好地开发客户还是选中这个公司，我们挖掘客户邮箱，看看 有深挖到关键人的领英职位和邮箱哦！最后把所有联系方式导出开发就行啦！

在过去的半个多世纪里，图灵测试一直被认为是测试 ai 的 黄金标准，我们经常能看到它出现在各种关于 ai 觉醒的科技作品里。 但在二零二六年或者未来的几年，当 ai 已经能轻而易举的写出比人类更细腻的情书，在视频通话里几乎完美模拟人类的神态时， 我们到底该用什么标准来定义智能呢？或者说，我们是不是该放下那种人类忠心主义的执念，不再强求机器必须向人而去寻找一种属于归类生命自身的更高维度的智慧形态？好，今天我们就来聊聊这个话题。 这里我们先快速回顾一下图灵测试。简单来说，它是由计算机科学之父艾伦图灵在一九五零年提出的一个思想实验，目的是回答一个哲学难题，机器能思考吗？ 因为图灵觉得思考这个词太难定义了，人类自己都没搞清楚什么是意识，所以他把这个问题转换成了一个行为学测试。这个实验其实就是在三个封闭房间，分别是人类、机器和人类裁判。 裁判仅通过纯文本和双方盲聊，自由提问，内容不限。机器的目的是竭力模仿人类的语气和情感，诱导裁判做出错误判断。如果经过一段时间的对话，裁判无法分辨出哪一个是机器，或者误判的概率达到了一定比例。 福林当时设想的是百分之三十，那么这台机器就算通过了测试，被认为具有智能。在一九五零年，这百分之三十的误判曾被认为是不可逾越的鸿沟，而仅仅过去几十年，这个标准在 ai 面前就快成为形同虚设了。 确实啊，我们已经能感觉到了，现在的大语言模型通过海量数据模拟，已经可以高度复刻人类的语气、幽默甚至是杠精行为。很多时候，我们真的已经很难分辨出是 ai 还是真人了，当然，很多时候还是会出错，不过我们几乎能确定，在未来的几年之内， ai 一定能达到以假乱真的水平。 美国著名的哲学家塞尔提出过一个中文房间悖论，就是一个完全不懂中文的人，如果手里有一本完美的对照表，他也能假装懂中文。现在的 ai 就是 拿着那个超级对照表的伪装者。不过，虽然目前的 ai 更多的是一种统计学技巧，但思考能力也确实在进化。 好，我们说回来，既然图灵测试在二零二六年的今天已经不再灵了，那么现在我们该用什么标准来定义智能呢？ 如今的 ai 科学家和研究机构基本已经达成了一个共识，就是衡量智能的最高标准已经从模仿人类变成了能不能像人一样去解决从未见过的难题。简单的说啊，就是我们常说的通用人工智能。 agi， 顾名思义，就是指具有通用泛化能力的 ai。 目前的 ai 依然属于强力的弱人工智能，但它正在以前所未有的速度撕掉弱这个标签。好，这里就要提到当今衡量人工智能最严苛的标准， a r c a g i。 测试 abstraction and reasoning corpus 抽象与推理语料库， 它是由 google 的 顶尖研究员弗朗索瓦乔来在二零一九年提出的。乔来认为，目前的 ai 只是强大的记忆机器，而真正的智能应该是在面对从未见过的任务时，快速学习并解决问题的能力。 也就是考察 ai 能否在零经验的情况下，通过极少的样本总结出规律。 a、 r、 c 测试形式是视觉网格题，它一共有大约一千道题， 四百道公开，六百道隐藏测试，每一道题的逻辑都是全新的。题目可能会给出两到三组测试网格变道、输出网格的例子。网格由不同颜色的方块组成，背后隐藏着某种逻辑规律。通过观察这几个例子，让 ai 推导出规律，然后把最后一组输入网格手动涂色，变成正确的输出网格。 arc 的 题目设计遵循人类的核心知识系统，这些是两到三岁的小孩不需要上学就能理解的直觉。例如知道一个色块是否是一个整体，知道什么是内部，什么是边界，知道镜像和旋转，知道多和少的概念。 也就是说，不再是我看过十亿张照片，所以我认识猫，而是我虽然没有见过这个逻辑，但我能理解它的底层规则。 通常 a、 r c 测试，一个成年人几乎能轻松拿到八十五到一百的分数，而目前的顶尖模型已经突破了五十四分。要知道两三年前，这个分数还停留在十左右好。除了脑力上的进化衡量， agi 还有另一个核心标准，那就是 agi 核心 c。 我 们可以理解成自主性， 具有自主性的 a、 g、 i 是 目标驱动的，你给他一个模糊的终点，他会自己去规划路线。一个具备高自主性的 a、 g i 表现在如下四个方面，第一，长城规划。也就是他不再只回复你一段话，而是自主把大目标拆解成成百上千个子任务。 目前的 ai 在 这方面的能力还有限，还很容易产生目标漂移，执行到最后就忘了初衷。第二，工具调度。也就是说他会自主决定什么时候该去调 python 跑一段代码，什么时候该去调服务器进行测试，甚至在遇到不懂的法律问题时，自主去解锁最新的版权合约， 是目前最成熟的领域， ai 已经能表现的像一个熟练的学徒。第三个，自我纠错和反思。这方面处于爆发前期，虽然目前的模型能看懂报错信息并尝试修复，但往往更多的还是在机械的重试，会陷入死循环。 这里有一个瓶颈啊，其实真正的反思需要一种直觉，能够判断这个方向是不是死胡同。最后一点，常效记忆。目前的 ai 记忆大多依赖长上下文窗口或者简单的搜索增强生成， r e g。 这种记忆是被动的，而真正的 agi 记忆应该是主动的，它能像人类大脑一样对知识进行压缩归档，并在合适的时候自主提取好。最后的最后是创造力，也就是 ai 能否创造出人类知识库之外的东西。 这不是危言耸听啊，而是非常现实的预测。其实这也是未来通用人工智能 agi 的 第一推动力。未来的 ai 是 有可能捅破人类认知的边界的，比如它可以自主提出一个全新的物理假说，合成一种人类从未想过的新材料，或者是独立解开一个困扰人类百年的数学难题， 讲到这里，我想很多人都隐隐地担心，那就是如果在未来的几年之内真的实现了通用人工智能，那么 ai 是 否离产生自我意识就更近了一步呢？

一期视频带你提升百分之八十的编程效率，今天我们来学习如何结合 ai 对 当当网进行逆向分析。今天 我们来看的是当当网的登录滑块，首先右键去选择检查，打开开发工具，在这里进入到网络面板当中来刷新一下页面， 在这里呢输入用户名和密码，随便输入一个密码呢，一二三四五六，随便输入一个就可以了，来点击登录就会弹出来滑块窗口，在这个地方我们来去过滤一下餐餐类型，在这里有一个这个数据包，它里面会返回呃缺口图，缺口图的链接以及背景图的链接， 还有它的一个 y 值啊， in pub key 值和 talking 值都会在这个数据包里面去返回。那来看一下它这个载客板时间戳 pc 固定的 id， 这个也是固定的 request id 呢，这个是会变化的， 然后这个散值呢，是需要去给它逆向生成的，我们来看一下这个 id 能不能搜到啊？这个 request id ctrl 加 f 搜索一下， 它是能够在这个 get runkey 这样的一个税包里面能够去找到，它里面呢也会有这个 t 时间戳啊。 c t p c id 值这里三零六没问题，固定的暂值也需要去给它定向生成。 程序当中呢会有这个 request id 和这个 key 值啊，这个 key 值呢，其实也是需要去用到的，那么要先来看一下它的一个 send 生成逻辑呗，来去下上断点，来下一个叉圈提取断点吧，在这个地方可以去复制一下它的一个路由，在这里去下上叉圈提取断点，粘贴一下，好来去给它刷新一下页面，好断在了这个位置，那么这个位置它 l 就 包含了对应的这些参数。 request id， 呃，是空值，散值已经是存在的，那么主要是看这个散值吗？那么这个散值它的这里是肾的发包，很明显应该不是在这个位置，往上面找呢，这里的话 t 是 包含的那个散值的，再往上面找，这里都是看起来有点像 异步啊。来看一下这个 t， t 的 话呢，也是存在的，来，记住，往上面找 l， l 的 话，在这个地方，他的悲塔在上面有没有什么生存的位置呢？ l 等于 t， t 是 在哪里啊？ t 的 话应该是被传进来的，在这里，那再往上面找一个对战，好，就找到了这个地方。 dat 为 r， r 呢，就是那样的一个密文值， r 呢是被传进来的，那就再往上面找呗。 play r r 的 话是参数，那再往上面找， 就找到了这个位置，那么这个位置它所传下来的应该是这个 n， n 的 话是包含了这个散值的，那么 n 是 在这里生成的， n 等于 q n， 那 么在这里下个断点，然后来去取消这个 叉圈，抵住断点，来去给它刷新一下页面，就断在了这里。这个 n 的 话，目前是一个什么 onifund 交给了这个 q， q 能够去得到什么东西呢？我们来去看一下啊， 他就能够去得到这样的一个对象，包含的散值的一个对象。我们来进进一下这个 q， 看一下这里，进到这里面来吧， 进到这个 q 里面来，发现他这里又是什么这样的一串去获取什么 id， 然后走到下面的一套逻辑啊，这个 request id 呢，是等于他，我们来去下个断点，在这个位置，他目前呢应该是空值啊，因为他在这个书包所请求的时候呢，是并没有包含那个 request id 的， 就这个地方呢，是没有那个 request id 的 空值。 好，那这里的话就是 n 等于 object 呃，散这样的一个方法，下面的话就是 return， 我 们来看这个 return 的 地方吧， return 这里有个 r 去定义，那么这里呢？ a 是 那个对象 c t id 和那个 t， 它能够去得到什么东西呢？能够去得到这样的一个拼接之后的字母串啊，就是把这个参数给它拼到一起了吗？啊，这个也可以通过 python 代码去给它处理，然后下面的就是这个 r 给它 deco 的 u r l 啊， u r l 减码，它这里其实应该作用不上啊。好，来，继续往前面走，就到了这个 g 传那个 r 进去，就得到了这样的密文值，那么这个密文值看它是不是三十二位的。 好，是三十二位，三十二位，它加密的这个值是这样的一个值，我们来进入到这个加减密里面来看一下啊，把这个引号给它去掉。 好，他的一个 m d 五加密，看一下 m d 五加密，八九一七 a c 在 这里是不是八九一七 a c 呢？八九一七 a c， 说明他是一个纯正的 m d 五嘛，说明这里也可以通过 python 哈士奇库来去给它实现。然后又走了这里面这个逻辑，首先这个 k 值呢是空值， 然后交给了这个，又传了这个 r 进去，给到这个 y 就 能够去得到这个散值了嘛，他这里是 n 点散等于 r， 所以 这个 y 就是 那个总的散的加密。加密方法啊，他先经过了 m 六五加密，又经过了一次这个 aes 加密，他有一个 i v 值，那么应该就是什么呢？就是那个 c b c 模式了， c b c 模式，然后他这个 u 的 话是在这里啊，这个是固定的一个 i v 好，总的来说就是一个 c r p 六 g s 它的一个 a e s 加密，好吧，对， a e s 啊，没问题。 好，所以这里你看到它之后，你可以直接去用啊 g s 里面的 c r p 六 g s 库去做加密也可以啊，或者说你去让 ai 给你做一个 a e s c b c 模式的加密也是没问题的。但是这个地方需要注意一个点，是什么呢？你让 ai 给你生成的啊，这里我们重新去刷新一下 你让 ai 给你生成的这个代码，它不一定能够去传入一个空的值，我们来让它进到这里面来啊。 好，在这里一，它是一个空值嘛，就是空的一个 k， 它不一定能够去接支持一个空的字母串作为 k 值，所以你要去让它 啊，给你实现一下，把这个东西给它说明啊，它这里的确接受的是一个空值，然后经过这样的一个处理之后，得到的也是这样的一个零和空的宿主，好，就能够去得到一个 a e s 加密了。 在这里我们在本地去做的话，首先要去 get 这个 runkey， 就是 先去请求这个数据包啊，它的 ct 以及 id 值和时间戳都是给它动，这个是给它动态生成的，给它拼接到一起，就是给它拼接成我们刚刚所看到的这种，在这个位置往这边走一下， 嗯，这里啊所看到的这样的一种形式，这样的一种形式。 好，再经过 md 五做一次加密，然后交给 aes 传入一个空的 k 值过去得到它的一个赞值，去做一个请求，就过去拿到它的一个响应内容，去获取里面的这个 runkey 以及 request id， 用于去发送对那个图片接口数据包的一个请求，给大家做一个实利， 然后就可以去对那个图片接口来做请求。来这个地方啊， request id 没问题，多了一个 log in 这样的一个键值段 t 的 话呢，这里也是给大家动态生成一下就可以了，然后给大家来看一下这个， 我们这里先给它取消掉啊，这里也先取消掉吧。好，来看一下，这里，我们输入用户名密码，点击登录之后，它这里也会断在对应的位置，因为它这个数据包也会走这个 send 的 一个加密嘛， 所以这里他走的逻辑是差不多的，我们进到这里面来啊，再进来这地方他的一个 a 的 话呢，就会多一个 request id 啊，把这个给他拼到一起 啊，给他拼到一起，然后就可以去再交给他做一次 m 六五加密，再来去做一次 a e s 的 加密。来走一下啊， 好，这里又多了一次，又断了一次，他这里又多了一个 log in 啊，应该是这个地方才是对的，他去加载图片，应该是这个地方才才是对的，又多了一个这个 log in， 所以 他这里还要去加上这个 log in， 加上这个才是正确的。好，再来去做一次 m 六五加密，得到一个密文值， 再来去做一个 a e s 加密，这个 y 嘛，就能够去得到那个 a e s 加密，这个 y 嘛，就他整个走的套路就是一样的啊， 做一个这个 m 六加密，然后 a s 加密它的一个 k 值的话，我们来这个 k 值，这个 k 值其实就是从那个里面所取到的啊，这个 k， 从这个细胞里面所取到的这个 k 值 啊，这个 k 值。好，所以这里就是给大家用的 seven 点 one k， 在 这里去给它施力的 得到散值，作为一次请求从里面拿到它的缺口图， y 值背景图，这个值应该是没什么用的，可以给它去掉，然后 in crab key 值和这个 talking 值都给它拿到，拿到之后再来去把图片 和这个就背景图片和这个缺口图片交给他来做一次下载保存到本地啊，然后去由 对对对 ocr 来去识别也可以的，也可以去用这个 open cv 来去识别，他俩都能去用啊，这个都去测试了，都是没问题的。那么这里为什么要去除以四零八去乘以三百五呢？是因为他整个下载的背景图呢？是四零八的宽度，但是在页面当中我们来看一下， 页面当中他所渲染的是三五零三百五的一个宽度，所以要去做一个比例啊，得到了这个缺口距离之后，我们就可以去做那个滑块验证了吗？滑块的一个接口来看一下， 滑块呢，我们这里可以去拖动一下，其实他在这个地方我们来先过掉吧，先给他全部过掉滑块在这个位置， 他是这样的一个数据，这样的一个数据包啊，这个数据包如果说你没过掉呢？这里是一个错误，如果说过掉就是一个成功， 好，那么在这里面他也会有一个散值，还会有一个 jason 这样的一个值，要先去拿到这个值，我们来看一下这里来去过小滑块断在了这个位置，那来去先过一下呢？这个时候他所去加密的是什么？ 来看一下这里 a a 里面已经有了这个 json 值了，那么说明他这个 json 值的话是在他之前就生成了的。我们来看一下这个 json 值是在什么位置啊？这里可以去单独对这个滑块接口下上断点，下一个叉圈断点， 复制一下路由，然后在这里去下上一个叉圈，提取断点啊，来重新去过一下， 好，这个地方，走到了这里又到了这个位置啊，然后这里的话他的一个 t 里面是 包含了这个值的，那我们先去把这里的断点全部给它取消掉吧，取消掉之后再来去直接断到这个位置，来去跟一下赞， 往上面找一下这个地方，应该都不是直接往上面这里找，找到这个位置，找到这个位置之后，我们这里再来去看这里的话，他也是一个 play， 再往上面找，又找到了这个位置，然后上面呢点框啊，这里呢是 s， 等于 在上面就找不到了，是吧？我们来看一下这个地方，它这个 q 里面，我们来看它这个 j 层值的话，看起来其实也有点像那种对称加密的一个一个结果啊，我们来看一下是不是也是走的这个 aes 的 一个加密进到这里面来， 然后这里看这个 y， 好 来给它下一个断点，好来去给它过掉一下， 来重新去滑动，它先断在了这个地方，断在了这个地方，它所传进来的是一个 t 为 x 和 y， 那 么这个 y 呢？其实就是从那个 runkey 里面所获取到的一个 y 值 啊，不是从这个数据这个图片这个里面获取到这个 y 值啊，这个 y 值。至于 x 的 话呢，我们来看它是怎么传进来的，进到它的上一个赞来看一下 x 呢，是 t 点六，就是它的一个移动距离去除以三百五，然后这个 y 值，这个 in cub 的 key， in cub 的 k 的 话呢，其实就是那个 也是从里面获取到的啊，那个 run key 还是在这个图片接口里面所获取到这个 key 值做了一次加密， 那他的一个结果我们来看啊，他整个这个结果是什么？能够去得到一个 u r， 然后 us 等号来过掉一下， 在这里来看一下这个滑块的接口，它里面是不是这个？并不是啊，来看一下这个地方，并不是这个 u r 的， 我们来去重新看一下 滑动，然后这个地方他去加密的是这个结果，我们让他先跳到这里来吧，刚刚那个地方应该是没走，对啊，没有在合适的位置去输出，那么这他所得到的一个结果是 k z f l 来再让他跳过，跳过跳过， 好让他去发出去这个地方，我们来看一下它这个缺口是吧？ f l k z 是 对的啊，所以它整个的一个那个 json 值的加密就是在这个位置来去做的加密。那个 x 的 话呢，其实就是它的一个滑动距离除以三百五嘛，啊，这个就可以去实现了， 它整个来说啊，这里我们来看一下 json， 首先这里它是通过 x 滑动距离就除以三百五， y 呢？ y 的 话呢，就是那个 y 值啊，就给它转成 json 的 dot 串，来去通过 aes 来去做一个加密，它的一个 k 值呢，就是那个 input 的 k 值。得到这个 json 值之后， 我们再来去看他的一个这个滑动缺口的一个接口啊，来继续过一下，他这里就是升成那个值的嘛，好，走到这里面 来去过一下滑动断在了这个位置，这是第一次的，哎，不对啊，我们来去，我们先去把这些断点先给他取消一下吧，然后这个地方给他下一下断点， 下一下断点，好来去过掉，重新去滑动一下。那么现在的这个 a 呢，就包含了这样的一些参数值，这个是零固定的 id json 值， id 值 log in。 那 么这个呢是滑动的时间，这里的话呢，是随机生成的一个时间六百到一千二，你们去随便取一个整数值， 呃，这个 t 呢？时间戳 talking 呢，就是所获取的那个 talking 值，在上一个税包里面所拿到的这个 talking 值啊，就这个值好转成了这个拼接字母之后，去做了一次 md 五加密，得到了密文值， 再来去交给 aes 做一次加密，这个是 runkey， 就是 那个第一个数据包里面所获选的那 key 值啊，就能够取得这个散值了。这个这里我们也是一样的，给它构造成一个字典之后，然后在这个地方去给它拼接 m 六五加密， aes 加密啊，得到散值。来去请求这个缺口， 来去请求这样的一个滑块的接口，来去看一下它能不能得到那个成功的响应 啊，是能够去得到成功的响应的，说明我们这一次滑块是通过的。再来去滑动呢，那他依旧也是没有问题的，那么这个就是当当网的滑块的力向，他是通过 aes 来去做的加密，他并没有去加密那个鼠辈的轨迹，他就直接是对那个滑动的距离做了一下处理，来去做加密啊，成功去实现了。

像这种可以直接编辑的矢量图，现在也能用 ai 生成了，全程只需要用到两个工具， code x 和微软的 ppt。 今天我就手把手教大家怎么用三步制作出精致又实用的 ppt。 无论是做论文插图还是 ppt 的 配图都十分合适。最关键的是，整张图的所有文字样式、字体全部支持手动调整。 那我们接下来正式开始。首先第一步，我们先打开 codex， 我 们这里选择调用 openai 的 html 的 生成能力，提前准备好自己喜欢的风格参考图，直接给 codex 下达指令。比如说这里生成一张 transform 架构原理图， 再附上参考图，确定整体的画面风格，直接交给 ai。 很 快 codex 生成了图片，整体的画面效果我们可以看一下，效果非常不错，风格也和参考图高度匹配。 那接下来第二步，我们要给图片做矢量化处理，把生成好的图片直接发送给 code x， 让它把图片转为完整可编辑的 svg 代码， 要求保留原图的所有元素位置、布局和文字内容，最大程度还原图片原貌，最后导出 svg 格式文件。那我们拿到 svg 文件之后，就要用到我们的第二工具了，微软 ppt。 那 这里要提醒大家一下，只有微软 ppt 支持该功能， wps 暂时还做不到。 那我们这里新建一页 ppt， 把 svg 文件粘贴到当前页面中。那接下来是核心操作，右键点击图片，选择一键转为形状，那到这里我们就能看到最终效果了。 转换完成后，整张图的所有元素全部拆分解锁，全部变成可以自由编辑的状态，不管是调整图形的大小、移动模块的位置，还是修改文字内容、更换字体样式，全部都能随意操作。那我们简单微调之后，一张标准规范、可以随意修改的专业矢量图就制作完成了， 往后制作学术插图、原理图、各类示意图，再也不用费劲了。那觉得实用的朋友们记得点赞、收藏加关注，我们下期再见！

前端网页遇到这种动态 cookie 加密结构还是采用的 gsmp， 现在用 ai 就 能轻松搞定它的一个存算代码，今天就带大家来去用 ai 对 象实操一下，牛逼！ 遇到动态 cookie 加密怎么办？我们也能够通过 ai 来去给它模拟生成对应的 cookie， 首先进入网站右键去选择检查， 然后这里我们可以去刷新一下页面，让它发对应的数据包。在这个地方呢，我们可以过滤一下这个文档类型啊，它在这个参数 gucci 当中会有这样的一个 w t s f p 这样的一个参数，这个参数值呢是就相当于它是动态的啊，它经常会变，我们要去看这样的一个参数，它的一个生成逻辑。 首先在这个地方我们可以去 hok 一下啊，去 hok 一下这个参数名，给它改动一下，然后我们这里去给它执行一下，好，执行一下之后就断住了，断在了这个位置，然后就能够去看到它是 动态生成的，动态生成的，然后这个位置的话，它是对那个齿轮往上跟一下站就跟到了这个地方，跟到了这个地方你会发现它是一整个 switch 控制流啊，一个平坦化。往最下面一看，它在这里呢会有很长的一个字节码，那么这个呢，就很明显是个什么呢？是一个 g s n p， 那现在我们想要去给它做纯算的话，这里可以看一下，我们来看它这个会跟到什么位置啊？跟到什么位置？这里的话一个大的 space 控制流，然后上面的话呢会有一个 a r g elements， 就是 参数嘛，对吧？ e 当前的这一次段呢，我们来去输出一下这个是什么东西？来去输出一下 啊，这里输出不上卡住了。应该是啊，它其实它其实就是我们再来输出一下呢，这里输出不上到这个位置，这里不让，不让回车。好，那它其实在这个地方呢，就是对应的那个值，那个结果值， 在这里面 excel 里面啊，就会有个一一的话，这个地方就它的那个，呃，参数值嘛？参数命名值。那么这里呢，我们可以给它下上一个设置，交给 ai 去让它做分析。那这里我们给它下上一个设置断点， 设置端点到这里去给它输出这个 icon 来回收一下。那现在我们这个地方呢，就再去刷新一下这个页面啊，让他去把这个后壳脚板给它过掉， 先去清空一下吧，清空一下缓存，然后我们重新去给它清空一下这个控制台的一个输出，刷新一下页面， 那么在这里就会去输出出来这样的一些日期信息，因为它是一直在输出，因为它这个值呢，是相当于也不说每分每秒吧，反正变化的很快，变化的很快，那么你就可以把这个日期给它直接复制过来啊，复制它的一个控制台的一个日期，拿到本地的一个文件当中，比如说我这里就创建成了这样的一个 test 文件， 好，这里有个推送文件，然后再把对应的这套代码，我们刚刚下日段的这套代码全部给它丢到了这个文件里面啊，差不多也就八百来行的样子，然后给 ai， 呃，这里的话呢，给大家看一下提示词啊，这个地方是说啊，这个是一个文件路径，这个文件当中呢有一个 js 文件和日期输出文件，日期输出文件里面呢会包含日期、段点日期。最后一行呢，是我补充的一个参数结果，因为它在最下面这里是没有那个结果的，没有那个结果呢，我就给它补充一下这个结果，可以给大家看一下最终补充的这个结果是什么 啊？这最终结果是这个 w t s f p 等于这样的一个值嘛，就它最终的一个结果值。好，然后在这个地方 日历端点呢，是下载了，就是刚刚我们看到的那个位置啊，的这一行，这个位置输出的内容呢是这个二个位置，因为这个地方会走很多次，所以日历可能会有重复的，需要帮我分析 w t s f p 的 生成逻辑，并且使用纯算去还原。 那么现在它这里就开始去得到这种一个结论了啊，就是它并不是一个复杂的字典密码，而核心内核心内容呢，是这样的一套， 呃，然后它是通过反解返回来的，返出来的是这样的一个铭文值去做的一个加密嘛，然后这一层纯算逻辑已经是写死了的，先组这个 payload， 再去用 k 值去做标准的 rc 四，把 rc 四输出的二进制做 b 四六四， 然后这里面还用的这个什么 vm， 是 吧？验证的 vm 里面的这样的一个什么输出二进制和标准呢？ rc 四是完全一致的，对应的 b 四六四呢，是这样的一个结果 好，它就给到了一个独立的脚本，然后面的话呢是说有这样的什么 check sum 这个值呢？呃，它也可以去把它八成单八成纯算的一个 g s， 然后就让它把这个 check sum 给它做一下， 在下面这个呢就得到了最终的一个结果啊，看一下它这里呢是说什么七二零，七二九零这个模块还是什么东西啊？是标准的 r c 四，不是 check sum。 呃，然后这里的话呢，是说 md 五 y 要加三十二位的，所以这么串加这个时间戳这样的一个链和 check svm 不是 同一个值， check svm 呢？所在的主链函数是这样的一个东西，然后依赖一套更完整的链型环境，当前补环境 是在它内部啊报这样的一个错误，所以就是说真实的完整的没没跑通嘛，就是让它去补对应的一个环境啊， 补上对应的环境之后，然后这个地方我们看一下最终的一个结果啊，它这里是跑通了，跑通了之后，呃，说不要再不需要再补环境了，只需要顺着把已跑通的真实分支将这个 check s u m hyper 给它提出来就可以了。 然后这个地方我说让他最终继续啊，最终给我说运行哪个文件就可以了，然后又处理了一会，在这里就是最终的一个命令，去直接调用下那个文件就可以了，就我们这个地方可以去执行一下啊，在这里进入到终端， 然后去给它粘贴一下，回车就能够去得到它的一个结果，这个是 check s m， 然后它这个地方的一个 w t s f p 啊，就是最终的一个结果值 啊，这个是最终的一个结果值，就那个参数的一个结果值嘛。所以你会发现，要是按照以前我们去做这种 g s m p 做纯算的话，它整个的一个难度会比较大，但现在如果说我们去结合 ai 的 话，这里一共分析了二十四分钟，然后加上九分钟， 就是三十三十五分钟啊，再分析了就是差不多一个小时的样子啊，一共是一个小时的样子就给它分析出来了啊。当然这个如果说用一些更快速的一些，你通过那种官方直连的话，那可能会更快一点。

哈喽啊，我是老王。 ai 做图现在非常的方便，但是最最讨厌的就是它最后的那一点点的修改。以前我用 g p t emad 或者是拿拿做电商图的时候，第一版一般都还不错，但只要你说这个字改一下元素换一下布局，往右挪一点，然后问题， 因为 ai 伸出来的它是一张像素图，将它的文字颜色、阴影位置全部其实都是压在这个图片里的，你想改一个字，很多时候它来说相当于是重新画一遍。所以以前我们最常见的办法是要么就是丢进 ps 里去手动的抠图修补重排 能做，但是很慢，而且他很不稳定。那后来我发现呢，关键不是去让 ai 帮我去一次性的去生成一张非常完美的，而是要把整个的图片变成他可以继续编辑的工程文件。给大家分享我的两种方法， 第一个呢是用 gpt 去加上 photoshop， 我 先让这个 gpt 正常它去生成图片，然后让它把海报拆成多个图像元素，要求每个元素给我保持原来的相对位置，不要乱挪，它的底色的话用白色。 接着我在 gpt 的 侧边栏去点更多进入应用，连接它 adobe 的 photoshop， 再让它根据拆出来的图像去给我拼成一个 psd 的 文件。不过这个方法也有问题， 当图片特别复杂的时候，它拆出来的图层是不一定干净的，有一些图层的话它会有一些残影， 文字和背景的话也是可能会黏在一起。所以我又试了第二种方法， g t 加上 skill， 再去让整个的 code 去帮我做处理。其实我整个的流程还是一样的，我会先让啊 g t 去帮我生成图片， 然后呢把图片就发给 codex， 告诉他，让他帮我把这张图拆成若干个图像，不要改变它每一个图片相对的位置，最后的话再去主 一个 p s d 的 一个文件，但这个的制作就非常的明显，它会干净很多，彩影基本上也少了文字、背景、图形的元素，这些也都非常的不容易分开。但如果某一个图层它的边缘还是有脏点的话，那我就可以还是让扣代去去继续的去帮我去改。 那现在我的思路就变成了，是说先用 g p d 去快速的去出这个视觉方向，然后再用扣代词把这个图拆成 p s d， 最后我需要精修的话，会再用 photoshop 或者是搞定去做一些处理。那以前我们在 ai 做图，它最大的问题就是是一改的话就要像这个重新的洗牌一样，但现在我加入了 psd 这一步的话，它至少是说可以再围绕图层的这个去改，不用每一次都要从头去形成。 这样我保证我整个的这种风格呀，以及整个的它的一致性。那类似这些做图做内容的一些 skill 我 也整理了出来，整个的完整指令的话，在这里也有大家可以点赞关注我，一起发给大家哦，和大家一起进行一起脱单。