Manga Screen 发布免费 MIT 的 ComfyUI 节点包,把插画转成漫画分镜
作者发布 ComfyUI 节点包 Manga Screen,用 Qwen-Image 2.1 Turbo(edit)按勾线方式重绘画面明暗,把完成稿插画转成印刷漫画分镜,采用 MIT 许可且免费。
选题角度:作者放出免费 MIT 的 ComfyUI 节点包,可实测插画转漫画分镜的前后差异,并对比带编辑模型与 Manga-Lite 两种工作流。
作者发布 ComfyUI 节点包 Manga Screen,用 Qwen-Image 2.1 Turbo(edit)按勾线方式重绘画面明暗,把完成稿插画转成印刷漫画分镜,采用 MIT 许可且免费。
选题角度:作者放出免费 MIT 的 ComfyUI 节点包,可实测插画转漫画分镜的前后差异,并对比带编辑模型与 Manga-Lite 两种工作流。
Plenio Music Production System 1.0.0 发布,这是一套跑在 ComfyUI 里的免费 AI 歌曲制作系统,从歌词、演唱到母带和导出全流程打通。
选题角度:作者放出 Plenio 1.0 的免费 ComfyUI 节点和演示入口,适合录屏走一遍从描述到成曲再到导出视频的完整流程。
作者用 Fable 5 High 做前期规划、Opus 5.5 High 做实现与优化,氛围编程出一个仅 16 KB 的 FPS 游戏。玩家在地下处于失明状态,靠三种频率的声呐脉冲短暂照亮墙壁和敌人,但每次脉冲也会发出声音引来循声猎杀的敌人;游戏含 3 关、3 种敌人加一个 boss、深坑与桥梁以及生成式音乐。
选题角度:作者用 Fable 5 规划、Opus 5.5 实现,把 16 KB 盲人声呐 FPS 的优化手法逐条拆开,适合做玩法演示加技术点讲解。
作者在 12GB RTX 3060 / 16GB RAM 上实测 MOSS-Image(5B 单流 DiT、Qwen3.5-9B 文本编码器、FLUX.2 VAE、Apache 2.0),用 35 个刻意加难的提示词、单一种子 42、取首次结果且不挑图,失败案例也一并保留。
选题角度:作者在 12GB RTX 3060 上用 35 个硬提示词实测 MOSS-Image,含失败案例和 6 倍加速的 turbo 节点,适合做本地部署实测对比。
美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布首个开源模型 Beam,这是一个 501B 参数的 MoE 模型,每 token 激活 23B,支持 1M token 上下文,采用 Apache 2.0 许可,主打编码与智能体场景。
选题角度:开源 501B MoE 模型 Beam 放出 Apache 2.0 权重和 vLLM、SGLang 部署配方,适合实测 1M 上下文下的编码与工具调用表现。
OpenMOSS 发布图像生成模型 MOSS-Image,已在 Hugging Face 上线 SFT 与 Base 两个版本,代码以 Apache 2.0 协议开源,并提供 ComfyUI 接入文档。该模型基于 3.2B 图像训练,支持 JSON 与 BBOX 输入但不强制要求,同时兼容自然语言和 booru 标签提示词,作者称其为目前审查最少的 base 模型。
选题角度:原文给出模型权重、ComfyUI 接入文档和两种提示词示例图,适合上手实测自然语言与 booru 标签两种写法的出图差异。
Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open,总参数量 8160 亿,采用 MoE 架构,每次推理激活约 420 亿参数,并与苹果共同展示其在两台或四台 Mac Studio 上运行的方案。
选题角度:Meta 开放权重模型 Muse Spark Open 在 Mac Studio 上的多机部署方案,适合实测本地跑 8160 亿参数模型的生成速度与隐私优势。
作者尝试在 Comfy 里用 Minimax 复刻 TikTok 上常见的换人视频,做法是在默认 ref2va 模板工作流上加入 MiniMax-H3-Character-Swap-LoRA。
选题角度:作者在 Comfy 里用 Minimax 加角色替换 LoRA 复刻 TikTok 换人视频,附工作流、LoRA 链接和 4090 单镜头耗时,适合上手实测。
Midjourney 工程师、前 React 核心成员 Cheng Lou 开源了玩具项目 Handwired,把程序里的 if-else 和循环改写成手写权重的神经网络,无需训练,输出与对应 JavaScript 程序完全一致,可在浏览器运行,代码以 MIT 许可开源。
选题角度:原文给出三个可直接在浏览器打开的 demo 和手写权重改写 if-else 的具体算式,适合录屏跑 Mini OS 与 10 万份 JSON 实时搜索看效果。
OpenUI 1.0 发布并开源,支持任意模型,主张用提问实时生成界面。作者举例说,出行时可以让它生成地图、酒店列表并按房间数排序后点击预订,买车时可以让它列出喜欢的品牌、展示车型并按价格排序后点击购买,认为一次性应用会成为未来,提问本身就是界面。
选题角度:原文给出 OpenUI 1.0 开源、任意模型可用和一次性应用生成界面的玩法,适合上手实测提问即生成界面的效果。
Flux 3 Klein 发布,附带 ComfyUI 内置模型,提供 BF16、int8_convrot 和 NVFP4 三种版本。
选题角度:Flux 3 Klein 已放出 BF16、int8_convrot、NVFP4 三种权重,可实测 git 版 ComfyUI 能否跑通并对比不同精度出图差异。
阶跃星辰正式开源Step 5 Preview模型权重,BF16、FP8两个版本同步上线Hugging Face和ModelScope。该模型采用稀疏MoE架构,总参数量600B、激活参数27B,支持100万Token上下文窗口,在Artificial Analysis Intelligence Index取得44分,位居全球开源模型前三。
选题角度:原文给出开源权重下载入口和与Claude Opus 5的成本对比,适合实测同一任务下Step 5 Preview的百万token长上下文表现。
清华大学陈文光、吕凯风团队推出全流程开源的 Puro-2B(普罗-2B),开源训练数据、训练框架、训练配置和模型权重,在 RTX 5090 集群上从头训练约 20 亿参数模型,最多使用 1.4 万亿 token。
选题角度:清华团队开源 Puro-2B 全流程,用 RTX 5090 以约 4400 美元预训练成本在 15 项任务上超过 Qwen2-1.5B,适合拆解这套低成本预训练配方。
作者 /u/xyzdist 用自研 LongTakeNoCuts 节点和 workaround 生成了一段约 3 分钟的无剪辑长镜头视频,由 19 段 10 秒片段拼接而成。
选题角度:作者用自研 LongTakeNoCuts 节点把 19 段 10 秒片段拼成 3 分钟长镜头,可实测角色遮罩精修与种子锁定对画面漂移的影响。
蚂蚁百灵于9月30日发布、今天正式开源的 Ling-3.1-flash,总参数量约560B,每 Token 激活参数约25B,上下文窗口上限1M,重点面向日常办公、长周期软件研发和复杂 Agent 任务。
选题角度:围绕编辑部真实办公与开发任务实测 Ling-3.1-flash,从财报可视化网页到3D桃花源、手机新闻App原型,展示长程Agent交付完整度。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,采用 MoE 架构,总参数约 816B、每 token 激活约 42B,上下文窗口最高 100 万 token,支持文本、图像、音频和视频输入,输出文本。
选题角度:原文给出 816B 开源多模态模型的完整部署与微调配方,适合上手实测它在本地跑智能体编码和多模态输入的效果。
Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein,一个模型同时支持文生图、多参考图生图和 bbox 布局控制,Diffusers 首日即可运行。
选题角度:原文给出可直接运行的 Diffusers 代码和 H100 上 1024×1024 约 2 秒的实测数据,适合录屏跑一遍文生图、多参考图编辑和 bbox 布局控制。
作者实测开源 Skill Anatomy,它能把抽象原理做成可运转、可交互的机械模型动画,核心设计理念是“物体本身就是解释”,安装只需让 Agent 安装 github.com/wheresryan22/anatomy。
选题角度:作者实测开源 Skill Anatomy 把机械表、显卡、TCP 三次握手做成可交互动画,并对比纯动画与配音讲解视频的差异,适合上手复现同一提示词看效果。
面壁智能和 OpenBMB 开源 MiniCPM-V 4.7,包含 35B-A3B 和 1B 两个版本,其中 35B-A3B 是 MiniCPM-V 系列首个 MoE 模型,约 3G 内存即可在 iOS、安卓设备上运行。
选题角度:断网状态下在 iPhone 上实测 35B MoE 多模态模型,从拿破仑行军图到家庭电费表逐题演示,适合录屏复现端侧跑大模型的效果。
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,这是一个 24B 参数、每 token 仅 2B 激活参数的推理模型,面向端侧私有 Agent,已在 Hugging Face 开源权重。
选题角度:Liquid AI 开源 24B-A2B 端侧推理模型,给出 M5 Max 上 184 tok/s 的实测数据和与 Qwen3.6-35B-A3B 的基准对比,适合上手实测本地跑 Agent 的速度与工具调用表现。