什么是 Latent Box？
AI、创意和艺术领域的精选合集
Latent Box 是一个重新构想的聚合站，由 Latent Cat 组织维护。为什么要做这件事情？我们有下面几个小小的追求：
通过高质量的内容抹平信息差。
我们不需要另一个搜索引擎、收录大量的网站、产品，配置复杂的自动化、检索和用户系统——因为那根本没人会看。我希望当我们收录一千个站点时，其中的一百个都是用户会打开试试并记住的、真正好的东西。
尽可能多元、跨界。
我们认为一个好的产品、好的技术、好的团队，所涉及的学科知识、专业技能都是非常宽广的，希望这份合集能涵盖尽可能多的创意领域。因此，它适合同样热衷于突破自我的你。
保持更新、社区共创。
保持更新非常难，社区会是我们坚持下去的动力。所以，我们在 GitHub 开源了整个网站，并建立了 Twitter、小红书账号，和 Discord、微信群。你可以在任何一个平台与我们分享内容，并可以直接在 GitHub 上提交 pull requests、添加贡献者名字。除此之外，你的每次点赞都会是对我们最大的鼓励。
这就我们设立 Latent Box 的初心，希望能给大家带来一点帮助！
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4 个月前
恒图科技是一家专注于数字创意视觉内容创作与人工智能技术融合的文化科技型企业。恒图科技（成都恒图科技有限责任公司）在数字视觉内容创作和人工智能领域具有全球影响力，尤其以其核心产品Fotor而闻名。 这里是公司及业务概览： 类别 详细信息 公司名称 成都恒图科技有限责任公司 成立时间 2009年 创始人/CEO 段江 公司定位 专注于视觉内容创作与人工智能融合创新的科技型企业 核心产品 Fotor (图片处理与设计软件)、Clipfly (AI视频制作平台) 技术核心 HDR（高动态范围图像）技术、生成式人工智能(AIGC) 市场与用户 覆盖全球200多个国家和地区，用户量约7-8亿，绝大部分为海外用户 主要荣誉 2025年福布斯中国人工智能科技企业TOP50、德勤中国高科技高成长50强 🚀 发展历程与核心优势 恒图科技的发展历程，是一部深耕技术、顺势而为的进化史。 技术奠基与出海：公司自成立起就专注于图像处理技术，尤其在HDR（高动态范围图像）技术领域拥有领先的核心专利。早期，团队就做出了一个关键决策：主攻海外市场，打造标准化的产品。其产品因操作简单、效果专业，迅速获得了海外用户的认可，BBC曾将Fotor誉为“Photoshop的后继者”。 拥抱AI浪潮：当生成式人工智能（AIGC）兴起时，恒图科技展现了强大的技术敏锐度和快速反应能力。他们在2022年10月就为Fotor上线了AI功能，并逐步将产品从单一的图片编辑，拓展为涵盖AI文生图、AI文生视频等超100种功能的一站式AI视觉内容创作平台。这不仅吸引了更多用户，也让他们成为国内为数不多在该领域实现规模化盈利的企业。 强大的技术合作：为了支撑全球海量用户的创作需求，恒图科技与火山引擎展开了深度合作。火山引擎为其提供了强大的AI算力保障，支撑了恒图超过80%的推理和训练任务。这一合作显著提升了其AI视频生成的能力与质量，帮助恒图实现了用户付费转化率提升23%、AI人均视频生成次数提升12%的亮眼成绩。 🛠️ 主要产品与应用 恒图科技的产品矩阵紧密围绕“让创作更简单”这一核心目标展开。 Fotor：这是恒图科技的旗舰产品。它不仅仅是一个修图工具，更是一个覆盖网页端、移动端和桌面端的一体化设计平台。通过引入AI技术，Fotor极大地降低了专业设计的门槛，让没有任何设计背景的普通用户也能轻松制作海报、社交媒体图片等。 Clipfly：这是恒图科技推出的一站式AI视频制作平台。它集成了文生视频、图生视频、自动字幕、视频编辑等功能，让一个人、一台电脑就能快速完成具有电影质感的视频创作，极大地降低了视频创作的成本和门槛。该产品在文旅宣传、内容创作等领域有很好的应用前景。 🌍 行业影响与未来前景 恒图科技的成功，不仅在于商业上的成就，更在于其带来的行业变革与文化价值。 推动创作“智能化”：恒图科技将自己定位为数字创意创作“智能化”的推动者。如果说Photoshop代表了“专业化”，Canva代表了“平民化”，那么Fotor的目标就是通过AI技术，将视觉内容创作带入“全民皆可为的智能化时代”。 架起文化出海桥梁：恒图科技的产品拥有庞大的海外用户群，这使其成为中国文化出海的一个独特渠道。通过Fotor、Clipfly等产品，中国传统的文化元素、IP可以以图像、视频等更易被接受的形式传播到全球，促进跨文化的交流与理解。 （ 图片来源：fotor.com.cn ）
1 年前
如何整合大模型API并提供开发者服务 随着人工智能技术的快速发展，越来越多的开发者希望在自己的应用中集成AI能力，如自然语言处理、图像生成、语音识别等。如果你计划搭建一个AI平台，并向开发者（B2C）提供AI API服务，那么本文将详细介绍如何整合现有大模型的API，并成为官方分销商。 1. 选择合适的大模型API 当前市场上已有多个强大的AI大模型提供API服务，以下是几家主流供应商： OpenAI（ChatGPT/GPT-4）：适用于通用对话、文本生成、代码补全等。 Anthropic（Claude）：擅长安全对话和长文本理解。 Google Gemini（原Bard）：适合多模态（文本、图像）AI应用。 Mistral AI：提供高效、开源的AI模型，适合灵活集成。 Hugging Face：开放API，可用于多种NLP任务。 Stable Diffusion/DALL·E：用于图像生成。 Whisper API：优秀的语音识别能力。 选择API时，需要考虑成本、调用限制、商业许可、模型能力等因素。 2. 如何获得大模型API的分销权限？ 如果你希望不仅是API的用户，还能将API分发给开发者，需要与AI公司建立更深层次的合作关系。不同公司有不同的合作方式： OpenAI（ChatGPT/GPT-4） 标准API使用：直接在OpenAI官网注册并获取API Key。 企业级API访问：通过 OpenAI Enterprise 申请更高额度的API。 成为OpenAI API Reseller（API分销商）：需要直接联系OpenAI商务团队（sales@openai.com）并提供业务计划，通常要求较大的流量或消费额度。 Anthropic（Claude） 访问 Anthropic API 并申请企业合作。 需要提供详细的业务应用场景，并确保数据安全合规。 直接联系 sales@anthropic.com 申请API分销权限。 Google Gemini（原Bard） 使用 Google AI Studio 获取API。 申请Google Cloud AI企业级API，并与Google商务团队合作。 通过 Google Cloud AI Solutions 申请大规模API使用权限。 Mistral AI 访问 Mistral API 并申请企业级合作。 直接联系 Mistral 商务团队申请API分销许可。 Hugging Face 访问 Hugging Face Inference API。 联系 Hugging Face 申请企业API许可，并可能合作进行API优化。 3. 技术架构：如何整合多个API？ 如果你希望提供一个集成多个AI API的服务平台，你需要构建一个API管理系统，包括： （1）API网关与管理 API网关（API Gateway）：使用 Kong、AWS API Gateway、Apigee 统一管理所有API。 身份认证（Authentication）：使用 JWT Token 或 OAuth2 进行用户管理。 负载均衡与缓存：结合 Redis 或 Cloudflare 优化API请求速度。 （2）用户管理与计费系统 API密钥管理：允许用户注册并申请API Key。 调用监控与限流：防止滥用，确保稳定性。 计费系统：使用 Stripe、PayPal 提供按量计费或订阅计划。 （3）前端支持与开发者体验 API文档：使用 Swagger UI 或 Redoc 提供清晰的API说明。 SDK支持：开发 Python/Node.js SDK 方便开发者集成。 在线测试环境：允许开发者在Web端试用API调用。 4. 商业模式：如何盈利？ 如果你计划向开发者提供API服务，可以采用以下盈利模式： （1）免费+付费模式 提供 免费调用额度（如每月100次），超出后按量付费。 按不同模型提供不同的价格（GPT-4 高级版 vs GPT-3.5 免费版）。 （2）订阅模式 个人套餐：低价格，适合独立开发者。 企业套餐：支持高并发调用，并提供专属API密钥。 定制服务：为大型企业或团队提供专属AI API。 （3）增值服务 提供高优先级的API访问，减少延迟。 允许用户定制API模型参数，提高个性化。 结合其他工具，如AI自动化工作流、数据分析等。 5. 未来展望 随着AI技术的普及，越来越多的开发者希望将大模型能力集成到他们的产品中。如果你能整合多个AI API，并提供易用的开发者服务，将能在这一市场获得先机。通过与OpenAI、Anthropic、Google等公司建立合作，并搭建高效的API管理系统，你可以打造一个强大的AI API分发平台，为全球开发者提供优质的AI服务。 如果你有意向进入这一领域，不妨立即申请各大AI公司的企业级API，并开始搭建你的API分发平台！
1 年前
搭建工业AI咨询平台在生产调度、预测性维护、缺陷检测等场景中，AI技术能够显著提升工业企业的效率和竞争力。
1 年前
AI时代已经来临，人们的办公桌面将会有若干的AI工具，一套AI办公桌面将会受到人们的需求。这里是开发AI桌面办公平台aidesk的一般步骤： 需求分析与规划 明确功能需求：详细列出平台需要具备的功能，如不同AI工具的集成方式、用户界面的布局与交互设计、数据的存储与管理等. 确定用户群体：针对不同的用户群体，如企业办公人员、创意工作者、学生等，了解他们对AI工具的使用习惯和需求，以便更好地设计平台功能和界面 。 规划技术架构：考虑平台的整体架构，包括前端、后端、数据库等的选型和设计，确保系统的可扩展性、稳定性和安全性. 技术选型 前端开发：可选择适合桌面应用开发的技术框架，如Electron。它基于Web技术，能够使用HTML、CSS和JavaScript构建跨平台的桌面应用，具有开发效率高、易于上手等优点，还可以使用一些UI框架如Vue.js、React等，来提升界面的开发效率和用户体验. 后端开发：根据平台的功能需求和性能要求，选择合适的后端编程语言和框架，如Python的Flask、Django，Java的Spring Boot等。后端主要负责处理业务逻辑、与AI模型进行交互、管理用户数据和权限等. AI模型集成：根据需要集成的AI工具，选择相应的AI模型和框架。常见的有用于自然语言处理的Transformer架构、用于图像识别的卷积神经网络等。可以使用现有的开源AI模型，如Hugging Face的预训练模型，也可以根据具体需求自行训练和优化模型. 数据库选择：选择适合存储用户数据、项目数据、AI模型配置等信息的数据库，如MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，或者MongoDB等非关系型数据库. 界面设计与开发 设计界面布局：根据用户需求和操作流程，设计简洁、直观的界面布局。将常用的AI工具以列表或图标形式展示在桌面上，方便用户快速找到和使用。同时，设计合理的工作区和操作界面，用于展示和编辑AI生成的内容. 实现交互功能：使用前端技术实现用户与界面的交互功能，如鼠标拖拽、点击、右键菜单等。用户可以通过鼠标将AI工具拖拽到工作区，进行相应的操作，并能够方便地调整工具的位置和大小。 确保界面响应式设计：使界面能够自适应不同的屏幕分辨率和窗口大小，保证在各种设备上都能提供良好的用户体验. AI工具集成 了解AI工具的接口：对于要集成的AI工具，详细了解其提供的API接口或开发文档，包括输入参数、输出格式、调用方式等，以便能够顺利地与平台进行集成. 编写集成代码：根据AI工具的接口文档，使用后端编程语言编写代码，实现与AI工具的通信和交互。通过调用AI工具的API，将用户输入的数据传递给AI模型，并获取模型生成的结果，然后将结果展示在平台的界面上. 测试与优化集成效果：对集成的AI工具进行全面测试，确保其功能正常、性能稳定。根据测试结果，对集成代码进行优化和调整，提高AI工具的响应速度和准确性。 功能模块开发 智能助手：开发能够理解用户指令并执行相应任务的智能助手，支持语音和文本交互。 文件管理：实现智能文件分类、搜索和版本控制，支持跨平台文件访问。 日程安排：集成日历功能，支持智能提醒、会议安排和冲突检测。 通讯协作：集成即时通讯和协作工具，支持团队沟通和项目管理。 用户体验优化 界面设计：注重简洁、直观的界面设计，提高用户操作效率。 交互体验：优化用户交互流程，减少用户学习成本。 个性化设置：提供丰富的个性化设置选项，满足不同用户的需求。 数据管理与安全 数据存储与管理：建立有效的数据存储和管理机制，确保用户数据、项目数据、AI模型数据等的安全存储和高效检索。对数据进行分类、备份和恢复策略的制定，以防止数据丢失和损坏. 用户认证与授权：设计用户认证和授权系统，确保只有授权用户能够访问和使用平台的功能和资源。可以采用用户名/密码、OAuth等多种认证方式，并根据用户的角色和权限，限制其对不同功能和数据的访问级别. 数据安全与隐私保护：采取必要的数据安全措施，如数据加密、防止SQL注入、跨站脚本攻击等，保护用户数据的安全性和隐私性。同时，遵守相关的法律法规，确保数据的合法使用和处理. 测试与优化 功能测试：对平台的各项功能进行全面测试，包括AI工具的集成效果、界面交互的流畅性、数据存储和管理的正确性等，确保平台能够满足用户的需求和期望. 性能测试：测试平台在不同负载条件下的性能表现，如响应时间、吞吐量、资源利用率等。根据测试结果，对性能瓶颈进行优化，提高平台的运行效率和稳定性. 用户体验测试：邀请用户参与测试，收集用户的反馈和建议，对界面设计、交互流程、功能布局等进行优化和改进，提升用户体验。 部署与维护 选择部署方式：根据平台的使用场景和用户规模，选择合适的部署方式，如本地部署、云端部署或混合部署。本地部署可以提供更高的安全性和数据隐私性，但需要用户自行维护服务器；云端部署则具有更好的可扩展性和成本效益，但需要考虑数据安全和隐私问题. 部署与配置环境：按照选定的部署方式，搭建和配置相应的服务器环境、数据库环境、AI模型运行环境等。将开发好的平台代码部署到服务器上，并进行必要的配置和调试，确保平台能够正常运行. 持续维护与更新：建立持续维护和更新机制，及时修复平台的漏洞和缺陷，优化性能，添加新的功能和AI工具。关注AI技术的发展动态，不断更新和升级平台的AI模型，以提供更强大、更智能的办公体验. 插图：Arc MaxAI
1 年前
Shadcn/ui 是一个功能强大的 UI 组件库，结合文本提示和图像生成来创建 UI 可以为用户带来独特的设计体验。
1 年前
Fal.ai通过为生成模型提供最快的推理，使开发人员能够创建响应式、沉浸式且经济高效的体验。
1 年前
将多种AI产品的API聚合到一个平台上，可以大大提高工作效率和灵活性。即使不会编写代码也可以使用低代码/无代码平台来构建这个AI办公桌。
1 年前
AWS携手 Accenture 专家，以领先的 AI 平台为助力，提供具有影响力的数字助理体验。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI