在一群日本AV女性的激励下，我的AI AV工作流学习之路进步的非常快，已经用ComfyUI搭建了第一个环境，SD不允许上传IU的脸，就改用了我的推特好朋友玉米同学的脸@yum_707！下一步我将继续学习首尾帧技术输出更长的内容！

我想，每个小伙伴心中应该都有一个 「要是有人能帮我把这个工具做出来就好了」 的念头吧？ 但不会写代码，有想法也使不上劲 这两年 AI 一波接一波——从文本对话到 MJ/SD 出图，再到 Sora 级别的视频生成，再到能写代码的顶级模型。确实帮很多人省了时间，也圆了不少「小小梦想」 昨天 Claude Fable 5 正式发布了。小红书、B 站、抖音上全是测评。 嗯……小九只想说一句：贵得一B —- $50 一百万输出 token，跑几个任务可能就要几美元 不过还好，找到了一个叫 ZenMux 的中转平台，第一时间接入了 Fable 5 的官方 API 于是我用 Fable 5 和 Gemini 3.1 Pro Preview 做了一个前端 UI 生成对比 同一个提示词，看看两位顶级选手表现如何 👇 1⃣响应速度 Gemini 3.1 Pro 耗时64s 输出量：7,674 tokens Claude Fable 5 耗时214s 输出量：22,156 tokens 一开始被 Gemini 的速度吓到了，64 秒就出完了？ 但仔细一看……好家伙，Gemini 偷懒了 😅 输出只有 7,674 token，明显是简化了方案 反观 Fable 5，虽然慢了 3 倍，但输出了 22,156 token，几乎是 Gemini 的 3 倍。 每项功能都写得扎扎实实，代码完整度明显更高。 2⃣速度换算： / Fable 5：103.5 tok/s（扎实输出，不偷懒） / Gemini：119.9 tok/s（快是快，但省了不少细节） 所以那句话确实没骗人——任务越长越复杂，Fable 5 优势越明显。 3⃣燃烧的 token（费用）： 1/ 输入： Fable 5：3,059 Tokens Gemini 3.1 Pro Preview：1,671 Tokens 2/输出： Fable 5：22,156 Tokens Gemini 3.1 Pro Preview：7,674 Tokens 3/ 费用对比： Fable 5：约 $1.14 Gemini 3.1 Pro Preview：约 $0.10 在输出量约为 2.9 倍的情况下，Fable 5 的成本约为 Gemini 3.1 Pro Preview 的 11.4 倍 但贵有贵的道理——活更细、代码更完整、几乎没有偷工减料。 不过如果你只是想要一个快速原型，Gemini 的性价比确实香。 —- 小结一下： Fable 5：适合复杂项目、长任务、追求完成度的场景。强，但贵。 Gemini 3.1 Pro：适合快速出活、轻量原型。便宜又快，但质量上限不如 Fable 5。 ZenMux 作为中转平台，这次体验下来还不错： ✅ 第一时间接入了官方 API ✅ 一个平台切 200+ 模型，对比很方便 ✅ 不限 RPM，连续测了十几次没断过 ✅ 现在有限时返赠，充 20送10 / 充 50送30 想自己测 Fable 5 的，可以趁这周活动试试 官方入口： 两个UI界面展示（1是Fable 5，2是gemini）

这次美股彻底踏空了存储 在我的印象里存储从来没有如此紧缺 因为存储连年增长完全不像稀缺资源 也没想到印象中专门做SD卡的SanDisk会如此崛起 刻板印象真的是每个人都容易犯的错误 买美股就是要买特斯拉英伟达闪迪 这种傻子都在买的股 因为买的傻子越多 才越有可能找到傻子接盘

🎭 又挖到一个出图神器 InvokeAI，生成、局部重绘、抠图全在自己机器上一口气做完。 GitHub 2.8 万 star，两千九百多个 fork，最新的 6.14.1 是这个月初发的，版本基本月更。 出图最耗人的不是出，是改。图整体挺对，就人物的手不对，在一个只能文生图的界面里你只能改改提示词反复重摇，摇到对为止，一张图折腾半小时；想把背景换掉还得导进别的软件抠一遍。 InvokeAI 的 Unified Canvas 是一块能直接动手的画布：框住手那一块做局部重绘，往画布外拉一块就是扩图，蒙版用画笔自己涂；要把主体抠出来有 SAM 和 SAM2，点一下就选中。一套流程跑顺了，用节点式工作流存下来，下次同样的活直接复用。 模型侧挂得很宽，SD 1.5、SD 2.0、SDXL、SD 3.5 系列、Flux 系列、Qwen Image、Ideogram 4 都行，ckpt、diffusers 和部分 gguf 格式都认。出过的图全留在画廊里，元数据能读出来，翻回去复用当时的参数。整个东西是跑在本地的网页服务，界面用 React 写的，许可是商业友好的那种，免费用。 AI 出图这件事，终于从抽卡变成了改稿。 GitHub：

NotebookLM接入了Gemini 3.8 TTS，读中文完全没毛病了，也是个出视频的快捷方法，尤其适合知识博主。 AI视频内容的产出方案，目前有： Opus 5.5路线：完全Opus 5.5绘制、Opus 5.5+GPT Image、Opus 5.5+GPT Image+绿幕SD视频 Seedance路线：使用Seedance生成 Gemini路线：Omin Flash生成视频、NotebookLM生成视频 DaVinci路线：提供原始素材让Agent在DaVinci里剪辑视频，或者素材完全由Agent调用API生成

新一期的All in讨论Stanley Drunkenmiller 用AI发表文章的看法，我觉得挺有意思的 。 傻白甜Jason说感觉没有受到尊重，其他三位在嘲笑他，比如歌手用autotune，摄影师用Photoshop，很正常。 一开始我自己也偏向站其他三位，但再仔细想想，这背后有很大的背景假设，今天是SD发文章，他有知名度和信用，所以大家可以认可他用AI写文章。但如果今天X上随便一个人用AI写，马上下面会被喷AI文，也没人会在意观点本身是否有价值。 JASON的出发点奇特，但我慢慢想觉得是有道理的，“人们的期待是希望你自己写”。所以AI写文需不需要披露，我认为是需要的！反而觉得其他三个的出发点没有把AI写文章放在更大范围讨论，而是仅局限在SD这件事上，这只是一个特殊例子。 大家怎么看？