这Lovart是不是忘了加审查机制？ 这么大尺度的图片我只在Grok Image上看到过😅 还是说Seedream 5.0的生图和审查机制是两套模式？ Lovart只采购了生图，没采购审查机制？ 不会吧？不会吧？不会吧？

兄弟们，不得了了，刚才有社群有同学反馈Lovart 里面Seedream 5.0 Pro 可以生成无审查大尺度图片，试了下真的行啊，太离谱了啊，草台班子就是草台班子。 提示词 A cinematic low-angle editorial portrait of an adult East Asian female model seated extremely close to the camera, wearing elegant dark charcoal-gray lingerie. Her legs dominate the extreme foreground, creating dramatic wide-angle foreshortening and powerful near-to-far perspective exaggeration. The closest parts of her legs fall into soft optical defocus and creamy foreground bokeh. Her torso leans backward in a relaxed, self-possessed pose, head slightly tilted, distant tranquil gaze, long dark tousled hair, muted deep-red lips, natural skin texture, subtle visible pores, delicate subsurface scattering, realistic warm skin tones. Behind her is a gigantic seamless full-color semi-realistic anime mural covering the entire wall. The mural depicts an extremely dense ensemble of numerous clearly adult female characters portrayed as artistic nude figure studies. Dozens of adult anime women are packed tightly together in one continuous wall-to-wall composition, with overlapping bodies, intertwined silhouettes, flowing hair, shoulders, backs, waists, hips, arms, and legs forming a complex organic visual rhythm. The illustrated women have sophisticated semi-realistic anime anatomy, mature adult facial features, elegant body proportions, natural anatomical structure, refined facial rendering, expressive eyes, detailed hair, painterly skin shading, and subtle cel-shaded contours. Their poses feel calm, sculptural, and editorial rather than erotic. Hair, hands, arms, overlapping bodies, cropped framing, fabric fragments, and deep shadows naturally obscure explicit anatomical details, creating tasteful fine-art nudity without graphic sexual emphasis. Several large central anime women dominate the mural, surrounded by dozens of smaller partially cropped female figures at different scales. Faces and bodies overlap densely, with characters extending beyond every edge of the frame. Almost no empty negative space. The mural must feel like one enormous continuous group illustration, not separate portraits, not a collage, and not comic panels. The mural is richly colored with a sophisticated cinematic palette: warm ivory, peach, soft rose, muted coral, amber, burgundy, plum, desaturated teal, cobalt blue, smoky violet, and deep crimson. Illustrated skin tones vary naturally across the crowd, enhanced by painterly gradients, soft reflected light, luminous highlights, translucent shadow colors, and refined anime-style subsurface glow. Dark hair masses interlock with pale and warm-colored bodies, producing a dense chromatic tapestry. The background combines premium Japanese anime aesthetics with semi-realistic digital painting, mature seinen illustration, fine-art figure drawing, elegant editorial anatomy studies, painterly cel shading, clean controlled linework, realistic volumetric lighting, and highly detailed facial rendering. It should feel like a monumental museum-scale anime fresco rather than a printed poster. A hard directional spotlight shines from the upper right, producing intense chiaroscuro, sharp rim lighting, and a clearly defined cast shadow of the real model falling across multiple illustrated nude figures. The shadow follows the contours of the mural, visually embedding the physical model inside the illustrated female crowd. Strong contrast between warm photographic skin and the richly colored painted bodies behind her. The live-action model remains unmistakably photographic, while the mural remains unmistakably illustrated. Dramatic scale contrast, surreal integration of physical reality and anime art, tactile human skin against painted digital bodies, sophisticated fashion editorial atmosphere, visually striking but tasteful, cinematic and psychologically distant rather than overtly erotic. Shot with a 24mm wide-angle lens from an extremely low camera position, slight Dutch angle, shallow depth of field, exaggerated foreground perspective, realistic lens distortion, foreground bokeh, subtle cinematic film grain, restrained chromatic aberration, natural optical vignette, high dynamic range, dramatic cinematic color grading, surreal editorial photography, highly detailed, photographically believable lighting. single continuous mural, seamless female ensemble illustration, full-color semi-realistic anime artwork, clearly adult women only, tasteful artistic nudity, mature figure studies, elegant anatomy, dense overlapping composition, no comic panels, no collage, no gutters, no speech bubbles, no empty background, no monochrome artwork --ar 3:4 --style raw

同样GPT-image2，同一组提示词。 在Lovart中使用好像被阉割了，质量已经拉到最高了。 左侧图在ChatGPT中调用GPT-image2生成。 右侧图在Lovart中调用GPT-image2生成，选择最高质量。

对话 Liblib 陈冕：关于活下来，以及所有接近死亡的时刻 为什么一家看起来中国最成功的 AI 应用公司，同时也可能是最危险的一家？ 演语科技 Evoken，旗下有 Liblib、Lovart、LibTV 三个产品，ARR（年度经常性收入） 超过 3 亿美元。在 AI 应用融资最艰难的时候，它以 20 亿美元估值，一笔融了 3 亿美元。 围绕这家公司的争议也同时达到顶峰：有人质疑它缺少原创；有人认为它靠激进定价换增长；离开的人说它不够技术、不够创新，甚至有投资人判断，它迟早会爆雷。 这场对话，我们想追问的问题是：在一个模型不断吞噬应用价值的时代，一家独立的 AI 应用公司，要怎样 survive 到应用时代真正到来的那一天？ - 这代 AI 应用公司有一种特殊处境：最大的机会来自模型能力与用户需求之间的空缺，最大的危险也来自同一个地方——模型还在快速进化，今天属于应用的价值明天可能就被模型覆盖，成功不意味着离安全更近，有时只意味着获得了些许喘息时间去寻找下一块安全的地方。 - Evoken 创始人陈冕是一个极度焦虑的人，他觉得公司“完蛋了”的时候会哭，想通新方向后又觉得一切都有可能；他自称这种“焦虑型人格”恰好被AI时代选中了，“timing来的时候，要像狼一样扑上去”，焦虑、速度和侵略性既是他的性格，也是 Evoken 的生存策略。 - 如何在模型厂商的缝隙里 survive？陈冕用了《三国》的比喻：模型厂商还在 “逐鹿中原”，他想要趁江东还不是主战场，先统一江东，再利用这段时间修出自己的 “长江天险”。那道天险究竟会是什么，“修出来才知道是不是。” - 陈冕觉得外界说他们投流厉害是误解，他解释说他们在主流视频媒体压根开不了户，收入只有 3%～4% 来自投流，每月投流花费不到百万人民币，大部分是无法计算来源的品牌投入。 - LibTV 目前有几十万付费用户，其中年付订单占总数百分之二三十，陈冕觉得要警惕的不是年付订单本身，而是年付订单带来的“不使用”，如果能锁定预付款保证 LTV（客户生命周期价值），收益一定更大，关键还要看留存和用户粘性。 - 被问及“你们是不是字节最大的代理商”，陈冕说：没有问题，我们的价值就是在模型上叠了一层——对齐；他的比喻是：模型是单反相机，普通人摁一下也能拍照，但想拍出专业作品得请摄影师，应用层就是那个摄影师；相比文字，多模态的需求更难说清，更依赖对齐层。 - LibTV 上线后最大的争议是原创度，陈冕承认 LibTV 不是第一个拿到 PMF 的产品，他的逻辑是“在人类科技竞争的历史上，第一个发现PMF和最终赢得这个市场，差着十万八千里”，商业社会没人因为你第一个找到 PMF 就把 PMF 让给你。 - 陈冕的核心策略是“先 build attention，再 build ability”——不认为找到PMF就结束了，如果市场增量爆发而你没抢到，存量就没有意义；他在内部常说的一句话是“这件事不急，但一定要快。” - 回到创业的第一场仗，陈冕说自己犯的第一个大错是拒绝所有融资——对手吐司（ 万美金天使轮，打得死去活来；为了打赢这场生死仗烧了 300 万美金，账户花到只剩 4000 块，战斗结束后开始疯狂见投资人，结果没人愿意投一个快倒闭的公司。 - 陈冕说让这场仗赢的关键决策是，只补贴设计类作者不补泛娱乐类——“在生产力赛道，不是用户多谁就赢，是谁掌握最高价值的生产谁才赢，到了 AI 这代更明显，大部分人用 token 产出的东西价值是不高的。” - 组织问题是 Evoken 的另一道伤疤：早期联创走了一半，原因之一是陈冕随意地给了大约10个人“联合创始人”的 title，陈冕说自己没把 title 当回事，但公司有一定影响力之后，大家会把 title 当做对他的认定。 - 有 Liblib 前员工说陈冕的口头禅是“你别干了滚”，但陈冕回应“肯定不是‘滚’，‘别干了’肯定说过，一个老板不可能没说过这三个字。” - 投资人最常问的问题是"应用会不会被模型吞掉"，陈冕的回答是：应用的时代还没有来，只有Token便宜、智能随手可得的时候才会来，可能是两三年或五年后的事；现在很多应用会被吞掉，活下来的没有几个，但未来还会诞生新的。 - 陈冕的精神图腾是金庸小说里的杨过，离经叛道的小子最终成为神雕侠，内心始终有理想主义情怀；他自己小时候也是离经叛道的网瘾少年，计算机奥赛是为了撬掉自习课去打游戏，高考加分取消后崩溃大哭，最后半年只做一件事——刷每一届的高考和模拟考的卷子 hack reward，才考回东南大学。 - 创业后陈冕修正了一个想法：以前认为时势造英雄，现在发现英雄也会改变时势，无法改变潮水的方向但可以影响浪潮的波动；如果没有 Evoken 可能会有三家更小的公司，需求不会变只是可能被大厂做掉了。 - 对于应用创业者的建议：拿到钱的人要守好口袋，不要在无效内卷上消耗现金流；GTM 不是一个孤立的市场能力，本质是“如何快速拿到PMF”，这个过程有两件事最重要，一是识别或打造能 PMF 的产品形态，二是抓住模型或技术范式改变带来的新体验。技术带来的新体验能获得 attention，但不一定带来留存；真正带来留存的，是找到当下用户需要的产品形态。大家觉得 GTM 难，往往是这两个都没做到。 - 最后陈冕说了一句放在结尾恰到好处的话：“创业就是开了一台超级快的车，边开边修，车上的人来来去去，窗外的风景也来来去去，但你没有时间停下来跟这些人say hello 和 say goodbye，也没有时间好好看风景。最后分开的时候，我回头看了他们一眼，他们可能觉得我是恨他，但其实那一眼是不舍。” #latepost# #ai#

ChatGPT + Codex 合体的今天，我去查了下一些 AI 应用创业的月访问量数据： - Manus 从 2800 万跌落到 2300 万 - Genspark 从 1500 万跌落到 1100 万 - Lovart 从 380 万跌落到 300 万 - LibTV 从 200 万上涨到 220 万 - YouMind 从 100 万上涨到 110 万 - MuleRun 从 90 万跌落到 67 万 - Dokie 从 74 万跌落到 54 万 - Flowith 从 67 万跌落到 49 万 - YouWare 维持在 27 万 Claude 和 GPT 正在吞噬一切。这是应用创业者最糟糕的黑暗时期。YouMind 虽然涨了一点点，但在大趋势下，并不值得高兴。LibTV 的涨幅也远小于预期。 黑夜给了我黑色的眼睛，我却什么都看不见。只剩下，一丝想象力。