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Liblib 是什麼?中國最領先的 AI 創作平台,整合 WebUI、ComfyUI 與 LoRA 訓練

Liblib 是什麼?中國最領先的 AI 創作平台,整合 WebUI、ComfyUI 與 LoRA 訓練

眾多 AI 創作平台之中,Liblib 憑藉其高度整合的功能、生態完整度以及對中文使用者的極致友善設計,迅速成為中國最領先的 AI 創作平台之一

一站式 AI 影像與視頻創作平台

Liblib 不僅僅是一個圖片生成網站,而是一個超級齊全的 AI 創作平台,涵蓋:

  • AI 圖片生成
  • AI 視頻特效與動畫
  • 模型管理與分享
  • 視覺化工作流(Workflow)
  • LoRA 訓練與應用

透過雲端化的設計,使用者無需自行架設環境,即可直接在瀏覽器中使用高階 AI 生成能力。


深度整合 WebUI 與 ComfyUI

對於熟悉 Stable Diffusion 生態的使用者而言,Liblib 最大的優勢之一,在於它同時支援:

  • WebUI:操作直覺、上手快速,適合大多數創作者
  • ComfyUI:節點式工作流,適合進階用戶進行複雜控制與自動化生成

這種雙軌並行的設計,讓初學者與專業用戶都能在同一平台中找到最適合自己的創作方式。


強大的 LoRA 訓練能力

Liblib 在 LoRA 訓練方面表現尤為突出,提供完整且視覺化的訓練流程:

  • 上傳資料集即可開始訓練
  • 支援多種風格與角色 LoRA
  • 訓練完成後可直接套用於生成
  • 社群分享與模型市集機制

這讓創作者能快速打造專屬風格模型,大幅降低 AI 模型訓練的門檻。


中文使用者極度友善

相較於許多國外 AI 平台對中文支援不足,Liblib 在以下方面明顯優於同類產品:

  • 完整繁體與簡體中文介面
  • 中文 Prompt 理解度高
  • 中文模型與 LoRA 資源豐富
  • 適合華語創作者的社群內容

對中文內容創作者來說,這是一個真正「為中文而生」的 AI 創作平台。


工作流與創作效率全面升級

Liblib 內建的 工作流系統(Workflow),讓使用者可以:

  • 將複雜生成流程模組化
  • 重複使用高品質生成邏輯
  • 快速套用他人分享的創作流程
  • 大幅提升商業與批量創作效率

這對於需要大量產出視覺內容的團隊與個人創作者而言,是極具價值的功能。


為什麼 Liblib 是中國最領先的 AI 創作平台?

綜合來看,Liblib 的核心優勢包括:

  • ✅ 視頻特效 + 圖片模型完整整合
  • ✅ WebUI 與 ComfyUI 同時支援
  • ✅ 強大且易用的 LoRA 訓練
  • ✅ 中文高度友善,資源豐富
  • ✅ 從新手到專業用戶皆適用

這不僅是一個工具,更是一個完整的 AI 創作生態系


官方網站

👉 Liblib 官方平台
https://www.liblib.art/

OpenAI 的 AI 3D 解決方案:Point-E 與 Shap-E 的比較與應用

OpenAI 的 AI 3D 解決方案:Point-E 與 Shap-E 的比較與應用

OpenAI 推出了兩款開源的 3D 建模工具:Point-EShap-E,分別專注於從文字或圖片生成 3D 模型,接下來介紹這兩個模型的核心特性、技術架構、使用方法,並比較它們的優缺點,協助您選擇最適合的工具。​

🔍 Point-E:快速生成 3D 點雲的 AI 工具

📌 核心特點

  • 輸入類型:​支援文字描述或 2D 圖片。
  • 輸出格式:​生成彩色點雲(point cloud),可轉換為網格(mesh)。
  • 處理速度:​在單張 GPU 上約需 1–2 分鐘。
  • 技術架構:​採用兩階段擴散模型,先生成合成視圖,再生成點雲。
  • 應用場景:​快速原型設計、教育用途、遊戲開發等。

🧪 使用方法

  1. 安裝

生成點雲

🧠 Shap-E:生成高品質 3D 隱式模型的 AI 工具

📌 核心特點

  • 輸入類型:​支援文字描述或 2D 圖片。
  • 輸出格式:​生成隱式函數,可渲染為帶紋理的網格或神經輻射場(NeRF)。
  • 處理速度:​在單張 GPU 上可於數秒內生成。
  • 技術架構:​先訓練編碼器將 3D 資產映射為隱式函數參數,再訓練條件擴散模型生成 3D 模型。
  • 應用場景:​高品質 3D 資產創建、AR/VR 應用、3D 列印等。​

🧪 使用方法

  1. 安裝

生成 3D 模型

  • 使用 sample_text_to_3d.ipynbsample_image_to_3d.ipynb 範例筆記本。
  • 可將生成的模型導出為常見的 3D 格式,供進一步編輯或列印。

⚖️ Point-E 與 Shap-E 的比較

特性Point-EShap-E
輸入類型文字、圖片文字、圖片
輸出格式彩色點雲,可轉為網格隱式函數,可渲染為網格或 NeRF
處理速度約 1–2 分鐘數秒內
模型架構兩階段擴散模型編碼器 + 條件擴散模型
輸出品質中等,適合快速原型設計高品質,適合精細 3D 資產創建
應用場景快速原型、教育、遊戲開發高品質 3D 資產、AR/VR、3D 列印等

🧩 適用場景建議

  • Point-E:​適合需要快速生成 3D 模型的場景,如教育、初步設計、遊戲開發等。
  • Shap-E:​適合對 3D 模型品質要求較高的場景,如 AR/VR 應用、3D 列印、動畫製作等。​

🔗 資源連結

參考資訊