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卧槽，海外大火的pixverse免费了！在国内叫「拍我AI」
它们的pixverse V5图生视频直接干到全球排行榜 TOP2
今天开始搞免费开放日 9月5日10点—9月10日23:59
这期间，AI生图、生视频都免💰
正好最近X 上刷到挺多基于Nano Banana的视频玩法，例如首尾帧做一些仙侠动画，可以批量跑下涨涨粉
还有动态运镜、多镜头叙事等比较高级的操作也是不用积分就能玩了。
入口：
App端：拍我AI
Web端：pai.video
它们的pixverse V5图生视频直接干到全球排行榜 TOP2
今天开始搞免费开放日 9月5日10点—9月10日23:59
这期间，AI生图、生视频都免💰
正好最近X 上刷到挺多基于Nano Banana的视频玩法，例如首尾帧做一些仙侠动画，可以批量跑下涨涨粉
还有动态运镜、多镜头叙事等比较高级的操作也是不用积分就能玩了。
入口：
App端：拍我AI
Web端：pai.video
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Nano banana背后的架构创新很有意思。
对比GPT-4o的生图，本质是个“胶水模型”：它把你的需求翻译成长prompt，再扔给DALL-E 3之类的作画引擎去处理，流程是割裂的。
而Nano Banana用的则是真正的原生多模态——文本和图像全当成一样的Token流转，同一个Transformer内部消化所有信息。每一步AI都能理解你说的话，也能看懂你发的图片，能连续进行指令，不用像以前那样每一步都“重开一局”。所以你让它只改袖子的颜色，或者同时换人和换背景，它都能明白上下文到底该怎么调整。
还有一点是团队非常重视的，就是“文本渲染”能力。
Nano Banana团队把“AI能不能写对字、排好logo”当成了模型升级的风向标。
理由很简单：如果AI能把字体、结构这些高难度元素控制到位，说明它对整个图像的空间感、细节感都有了质变。
结果是，模型在文本渲染能力上进步的同时，整体图像的精细度和一致性也跟着飙升。
Nano Banana还内置谷歌的“世界模型”。
不光懂场景、懂风格、懂品牌，还能自动结合你给的图片，把风格和现实环境融合得很自然。你让它做一版广告mockup，甚至做一张带有建筑标注的信息图，AI都能自动分析要点，直接输出给你。这种对“世界知识”的运用，是其他家AI没有的。
对比GPT-4o的生图，本质是个“胶水模型”：它把你的需求翻译成长prompt，再扔给DALL-E 3之类的作画引擎去处理，流程是割裂的。
而Nano Banana用的则是真正的原生多模态——文本和图像全当成一样的Token流转，同一个Transformer内部消化所有信息。每一步AI都能理解你说的话，也能看懂你发的图片，能连续进行指令，不用像以前那样每一步都“重开一局”。所以你让它只改袖子的颜色，或者同时换人和换背景，它都能明白上下文到底该怎么调整。
还有一点是团队非常重视的，就是“文本渲染”能力。
Nano Banana团队把“AI能不能写对字、排好logo”当成了模型升级的风向标。
理由很简单：如果AI能把字体、结构这些高难度元素控制到位，说明它对整个图像的空间感、细节感都有了质变。
结果是，模型在文本渲染能力上进步的同时，整体图像的精细度和一致性也跟着飙升。
Nano Banana还内置谷歌的“世界模型”。
不光懂场景、懂风格、懂品牌，还能自动结合你给的图片，把风格和现实环境融合得很自然。你让它做一版广告mockup，甚至做一张带有建筑标注的信息图，AI都能自动分析要点，直接输出给你。这种对“世界知识”的运用，是其他家AI没有的。
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现在，自动化工具很多：AI Agent、n8n 工作流、RPA、AI 编程……看着都能解决问题，但实际体验下来，各自的长短处还是明显的。
✅ AI Agent 的本事在于能自己“思考”。你只要给一个目标，它就能帮你分解任务，比如让它每天自动抓全网竞品降价的信息、判断情绪、甚至连回复邮件都能自己搞定。
❌ 缺点：能跑 Agent且效果好的模型会贵，而且会消耗大量 token 在思考上，不确定性强，处理不标准、反应慢。
✅ n8n 工作流 就像“自动化乐高”，有 API、流程明确的任务最合适。比如我做内容搬运，从 飞书到小红书、公众号，全部拖拉拽就能搞定。如果流程固定、工具全都有 API，n8n 上手最轻松。
❌ 缺点：遇到非标场景，或者中间有验证码、UI 操作，它就有点无能为力了。
✅ RPA（影刀） 的应用范围比 n8n 广，只要是屏幕上能看到的、鼠标能点的，它都能录下来——尤其适合那种没有 API 的老系统，哪怕遇上滑块验证码都能自动识别、操作。可以做每天自动登录系统导报表、抢券之类的
❌ 缺点：一旦界面改版、按钮换了位置，就得重新调工作流元素。
✅AI 编程工具，比如 Cursor 或 Claude Code，是自动化的尽头——开发脚本程序，最灵活，比如需要写个定制爬虫、处理特殊的数据清洗，一句话 Prompt 直接生成代码、还能自动加容错，效率是传统写脚本的好几倍。
❌缺点：前端网页已经很成熟了，后端开发还存在门槛
所以我现在的习惯是：
➡️ 要跟界面、验证码死磕，首选 RPA；
➡️ 有 API 的日常流程，用 n8n 拼装；
➡️ 任务经常变、还需要“自己想”的，丢给 Agent；
➡️ 碰到特殊需求，直接用 AI 编程补刀。
说到底，每种自动化方案背后，都有它各自的最佳场景。别迷信“全能”，先搞清楚自己卡在哪一环。
最后是各种排序，有不同意见的吗？
不确定性：AI Agent > RPA > AI 工作流 > AI 编程
学习门槛：AI 编程 > AI Agent > RPA > AI 工作流
使用成本：AI Agent > RPA > AI 编程 > AI 工作流
适用场景范围：AI 编程 > AI Agent > RPA > n8n
✅ AI Agent 的本事在于能自己“思考”。你只要给一个目标，它就能帮你分解任务，比如让它每天自动抓全网竞品降价的信息、判断情绪、甚至连回复邮件都能自己搞定。
❌ 缺点：能跑 Agent且效果好的模型会贵，而且会消耗大量 token 在思考上，不确定性强，处理不标准、反应慢。
✅ n8n 工作流 就像“自动化乐高”，有 API、流程明确的任务最合适。比如我做内容搬运，从 飞书到小红书、公众号，全部拖拉拽就能搞定。如果流程固定、工具全都有 API，n8n 上手最轻松。
❌ 缺点：遇到非标场景，或者中间有验证码、UI 操作，它就有点无能为力了。
✅ RPA（影刀） 的应用范围比 n8n 广，只要是屏幕上能看到的、鼠标能点的，它都能录下来——尤其适合那种没有 API 的老系统，哪怕遇上滑块验证码都能自动识别、操作。可以做每天自动登录系统导报表、抢券之类的
❌ 缺点：一旦界面改版、按钮换了位置，就得重新调工作流元素。
✅AI 编程工具，比如 Cursor 或 Claude Code，是自动化的尽头——开发脚本程序，最灵活，比如需要写个定制爬虫、处理特殊的数据清洗，一句话 Prompt 直接生成代码、还能自动加容错，效率是传统写脚本的好几倍。
❌缺点：前端网页已经很成熟了，后端开发还存在门槛
所以我现在的习惯是：
➡️ 要跟界面、验证码死磕，首选 RPA；
➡️ 有 API 的日常流程，用 n8n 拼装；
➡️ 任务经常变、还需要“自己想”的，丢给 Agent；
➡️ 碰到特殊需求，直接用 AI 编程补刀。
说到底，每种自动化方案背后，都有它各自的最佳场景。别迷信“全能”，先搞清楚自己卡在哪一环。
最后是各种排序，有不同意见的吗？
不确定性：AI Agent > RPA > AI 工作流 > AI 编程
学习门槛：AI 编程 > AI Agent > RPA > AI 工作流
使用成本：AI Agent > RPA > AI 编程 > AI 工作流
适用场景范围：AI 编程 > AI Agent > RPA > n8n
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ChatGPT 给结果不行，但做过程管理是一把好手。
每月 20💰付的不是 问答 AI，而是以 o3 为基座的通用 Agent，拥有超强记忆、设置定时任务、调度多个工具的能力
所以我现在的用法是：
• ChatGPT 做过程管理：我会跟它讨论想法、写作模式、商业化思路
• Gemini/Cursor 拿结果：写作润色、编程、出 html 等具体的落地
每月 20💰付的不是 问答 AI，而是以 o3 为基座的通用 Agent，拥有超强记忆、设置定时任务、调度多个工具的能力
所以我现在的用法是：
• ChatGPT 做过程管理：我会跟它讨论想法、写作模式、商业化思路
• Gemini/Cursor 拿结果：写作润色、编程、出 html 等具体的落地
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又到每个月 1 号月报时间
工作中，分享一个判断需求到底痛不痛的方式：
停它一段时间看业务有没有人找你[旺柴] 要是没人找，恭喜你，少了一项工作
之前领导们一时兴起要每个月看一个比较复杂的报表，虽然我判断这个东西没什么用且耗费时间，但我还是做了一期
然后就停了，已经过去快大半年了，并没有任何人找我问这个[旺柴]
估计工作中 70% 的需求都属于这种
工作中，分享一个判断需求到底痛不痛的方式：
停它一段时间看业务有没有人找你[旺柴] 要是没人找，恭喜你，少了一项工作
之前领导们一时兴起要每个月看一个比较复杂的报表，虽然我判断这个东西没什么用且耗费时间，但我还是做了一期
然后就停了，已经过去快大半年了，并没有任何人找我问这个[旺柴]
估计工作中 70% 的需求都属于这种
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今天群里说国外的大模型很卷，谷歌今天发布会完，claude 就出 4 了
国内豆包、千问更了又更
[旺柴] 但在国内都敌不过 deepseek 这水货，DeepSeek 的出圈逻辑很值得回味，有空写一篇公众号文章
我觉得有几个要点
1 个是 deepseek 是首个拉低 AI 使用门槛的 AI： 深度思考能力，让绝大部分人不需要复杂提示词，简单提问就能获得很全面的回答，很惊艳
2 是 之所以让人「惊艳」是因为它有足够大的 AI 幻觉 [旺柴] 没错，就是耍流氓。顶级大模型为确保准确性，很「克制」的回答，没想到 DeepSeek 不按套路出牌，为了说服用户使劲说谎
3 是中美科技战的背景下，被放到牌桌上，掀起民族情绪，带来铺天盖地的「自来水」宣传
4 是低成本➕开源。如果说以上 3 个逻辑形成了第一波流量，那么第二波流量的高潮，在于各大厂商为了吃这波流量，把 deepseek 塞进自己产品不断推荐，形成了一个流量闭环[旺柴]
你觉得还有什么原因吗？
国内豆包、千问更了又更
[旺柴] 但在国内都敌不过 deepseek 这水货，DeepSeek 的出圈逻辑很值得回味，有空写一篇公众号文章
我觉得有几个要点
1 个是 deepseek 是首个拉低 AI 使用门槛的 AI： 深度思考能力，让绝大部分人不需要复杂提示词，简单提问就能获得很全面的回答，很惊艳
2 是 之所以让人「惊艳」是因为它有足够大的 AI 幻觉 [旺柴] 没错，就是耍流氓。顶级大模型为确保准确性，很「克制」的回答，没想到 DeepSeek 不按套路出牌，为了说服用户使劲说谎
3 是中美科技战的背景下，被放到牌桌上，掀起民族情绪，带来铺天盖地的「自来水」宣传
4 是低成本➕开源。如果说以上 3 个逻辑形成了第一波流量，那么第二波流量的高潮，在于各大厂商为了吃这波流量，把 deepseek 塞进自己产品不断推荐，形成了一个流量闭环[旺柴]
你觉得还有什么原因吗？
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我说工作流昨天一直跑不出来，原来是谷歌下架了免费的 gemini2.5 pro api
果然还是那句话，机会都是有时间窗口的，后悔没有把 10 个号的 api 拉满来跑
以及 grok 也要取消 150 美元额度了，留给我白嫖的时间不多了
果然还是那句话，机会都是有时间窗口的，后悔没有把 10 个号的 api 拉满来跑
以及 grok 也要取消 150 美元额度了，留给我白嫖的时间不多了
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