[分享创造] 做了一个 AI 脸龄小工具 FAHR FACE：想看看照片里的自己，如何被 AI 理解
大家好，最近做了一个小项目 FAHR FACE ，输入一张本人的人像照片，让模型估算照片中的人看起来大约几岁。
地址： https://fahrface.org/zh
想在分享创造聊聊这个项目的背景，以及它后面还能怎么玩。
我们看老照片时，经常会觉得「那时候看起来好青涩」，也会遇到明明隔了没几天，两张照片却像差了好几岁的情况。这里面有时间留下的变化，也有光线、角度和表情造成的差别。如果换成 AI 来看，它会怎样理解同一张脸？这是这个项目想探索的问题。
面部年龄估计这个方向本身并不新鲜，已有公开模型和研究。做这个网站的想法，是把模型能力接成一个普通人也能用的网页：不用配置 Python 环境，不用下载权重，选照片、确认提交，再看到自己的结果。现在使用的是部署在 Hugging Face 上的 FAHR-FaceAge 模型；模型来自已有工作，网站的上传、任务处理、账号与历史记录由这个项目串起来。
我觉得有意思的地方，还在于把几次结果放在一起看。比如找出自己成年后不同时期的照片，看看模型眼里的年龄变化；或者在相近的时间，用不同光线和表情拍摄，观察它究竟有多容易受拍照条件影响。这样既是在看自己的照片，也是在观察一个 AI 模型怎样做判断。结果有时可能更能说明「照片拍成了什么样」，这本身也挺值得琢磨。
目前已经做好的部分比较简单：
● 选择 JPG 、PNG 或 WebP 人像，在浏览器本地预览，主动提交后才发送处理。
● 调用模型生成外观年龄估计，在页面查看任务状态和结果。
● 在自己的账号里保存估计结果与测试记录，方便之后回来对照。
● 提供中文界面，以及模型背景、使用方法和隐私说明。
产品上有个想坚持的边界：不给一个看起来精确的数字附加过多含义。这里估算的是照片中的外观年龄，不是生物年龄、健康评分或寿命预测；也不保证每次结果都准确。网站是独立项目，与哈佛或 Mass General Brigham 没有隶属关系。
照片隐私也做了明确说明：预览阶段不上传；提交后会经服务器送到 Hugging Face 上的模型服务处理。自有数据库不保存原始人像，会保存估计结果和任务记录，托管平台的数据处理仍受其政策约束。当前仅面向成年用户使用本人照片。
下一步想探索的是更好用的对比体验，比如给每条记录补上照片拍摄时间、拍摄条件，再整理成个人时间线。这些目前还是想法，现阶段提供的是逐次测试和历史记录。也想看看能不能把「哪些条件会影响估计」说明得更直观，让人知道该怎样理解结果。
想听听 V 友的看法：你会更想拿它看过去几年照片里的变化，还是对比同一时期不同照片的差异？如果给这种工具加一个功能，你最希望是什么？也欢迎直接吐槽这个方向有没有必要继续做。
via V2EX (author: fusheng0304)
大家好，最近做了一个小项目 FAHR FACE ，输入一张本人的人像照片，让模型估算照片中的人看起来大约几岁。
地址： https://fahrface.org/zh
想在分享创造聊聊这个项目的背景，以及它后面还能怎么玩。
我们看老照片时，经常会觉得「那时候看起来好青涩」，也会遇到明明隔了没几天，两张照片却像差了好几岁的情况。这里面有时间留下的变化，也有光线、角度和表情造成的差别。如果换成 AI 来看，它会怎样理解同一张脸？这是这个项目想探索的问题。
面部年龄估计这个方向本身并不新鲜，已有公开模型和研究。做这个网站的想法，是把模型能力接成一个普通人也能用的网页：不用配置 Python 环境，不用下载权重，选照片、确认提交，再看到自己的结果。现在使用的是部署在 Hugging Face 上的 FAHR-FaceAge 模型；模型来自已有工作，网站的上传、任务处理、账号与历史记录由这个项目串起来。
我觉得有意思的地方，还在于把几次结果放在一起看。比如找出自己成年后不同时期的照片，看看模型眼里的年龄变化；或者在相近的时间，用不同光线和表情拍摄，观察它究竟有多容易受拍照条件影响。这样既是在看自己的照片，也是在观察一个 AI 模型怎样做判断。结果有时可能更能说明「照片拍成了什么样」，这本身也挺值得琢磨。
目前已经做好的部分比较简单：
● 选择 JPG 、PNG 或 WebP 人像，在浏览器本地预览，主动提交后才发送处理。
● 调用模型生成外观年龄估计，在页面查看任务状态和结果。
● 在自己的账号里保存估计结果与测试记录，方便之后回来对照。
● 提供中文界面，以及模型背景、使用方法和隐私说明。
产品上有个想坚持的边界：不给一个看起来精确的数字附加过多含义。这里估算的是照片中的外观年龄，不是生物年龄、健康评分或寿命预测；也不保证每次结果都准确。网站是独立项目，与哈佛或 Mass General Brigham 没有隶属关系。
照片隐私也做了明确说明：预览阶段不上传；提交后会经服务器送到 Hugging Face 上的模型服务处理。自有数据库不保存原始人像，会保存估计结果和任务记录，托管平台的数据处理仍受其政策约束。当前仅面向成年用户使用本人照片。
下一步想探索的是更好用的对比体验，比如给每条记录补上照片拍摄时间、拍摄条件，再整理成个人时间线。这些目前还是想法，现阶段提供的是逐次测试和历史记录。也想看看能不能把「哪些条件会影响估计」说明得更直观，让人知道该怎样理解结果。
想听听 V 友的看法：你会更想拿它看过去几年照片里的变化，还是对比同一时期不同照片的差异？如果给这种工具加一个功能，你最希望是什么？也欢迎直接吐槽这个方向有没有必要继续做。
via V2EX (author: fusheng0304)
[程序员] 日本首相高市早苗就 PHP 漏洞发表推文 敦促更新🤣
真没想 PHP 还有这待遇？！
原推文: https://x.com/takaichi_sanae/status/2112890642590564386
via V2EX (author: SadBox)
真没想 PHP 还有这待遇？！
原推文: https://x.com/takaichi_sanae/status/2112890642590564386
via V2EX (author: SadBox)
[分享创造] 做了一个即开即玩的小游戏合集： 6 款游戏，免费、免注册，支持电脑和触屏
这段时间用 AI 辅助折腾了一个浏览器小游戏合集 XRHSHUI Games ，整理上线了 6 款游戏，想分享给 V 友们试试。
地址： https://www.xrhshui.com/zh/
不用下载，也不用注册，点开游戏会在新标签页直接运行。网站和游戏都支持中英双语，每次打开默认静音，想听音乐或音效再手动开启。
目前有这些：
● 向山之外（ SKYWARD ）：3D 自由登山。每次选择场景后生成新地图，沿山脊穿过林带、云海和雪线，有动态天气。登顶后先看山巅人物，再拉远展示星球；动画结束还能回到原位置继续探索。最高海拔保存在本地。
● 猫狗大战（ CAT VS DOG ）：回合制弹弓投掷，猫扔鱼骨、狗扔骨头，每回合的风向和风速会影响弹道。可以选猫或狗，支持三档人机难度和同设备双人对战。
● 下 100 层（ DOWN 100 FLOORS ）：只控制左右，躲尖刺、踩弹簧。100 层只是目标，过了还能继续往下，速度会越来越快。
● APEX RUN：3D 赛车，与 7 位 AI 车手同场竞速，有不同赛车和赛道可选。
● STICK ARENA：火柴人格斗，可以本地双人、对战 CPU ，也可以看 AI 互打。
● TANKCRAFT：保卫基地的坦克游戏，电脑支持本地双人合作；触屏是单人，左侧开火、右侧摇杆。
电脑用键盘或鼠标，手机和平板提供触摸操作。手机上猫狗大战、STICK ARENA 横屏，下 100 层竖屏； 3D 游戏需要浏览器支持 WebGL 。双人模式都是同一设备上的本地玩法，目前没有在线联机。
还在持续打磨，尤其想听听大家对操作手感、手机适配、加载速度，以及向山之外画面和登山节奏的意见。遇到问题的话，带上设备、浏览器和游戏名称会很有帮助，欢迎拍砖。
via V2EX (author: Xrhshui)
这段时间用 AI 辅助折腾了一个浏览器小游戏合集 XRHSHUI Games ，整理上线了 6 款游戏，想分享给 V 友们试试。
地址： https://www.xrhshui.com/zh/
不用下载，也不用注册，点开游戏会在新标签页直接运行。网站和游戏都支持中英双语，每次打开默认静音，想听音乐或音效再手动开启。
目前有这些：
● 向山之外（ SKYWARD ）：3D 自由登山。每次选择场景后生成新地图，沿山脊穿过林带、云海和雪线，有动态天气。登顶后先看山巅人物，再拉远展示星球；动画结束还能回到原位置继续探索。最高海拔保存在本地。
● 猫狗大战（ CAT VS DOG ）：回合制弹弓投掷，猫扔鱼骨、狗扔骨头，每回合的风向和风速会影响弹道。可以选猫或狗，支持三档人机难度和同设备双人对战。
● 下 100 层（ DOWN 100 FLOORS ）：只控制左右，躲尖刺、踩弹簧。100 层只是目标，过了还能继续往下，速度会越来越快。
● APEX RUN：3D 赛车，与 7 位 AI 车手同场竞速，有不同赛车和赛道可选。
● STICK ARENA：火柴人格斗，可以本地双人、对战 CPU ，也可以看 AI 互打。
● TANKCRAFT：保卫基地的坦克游戏，电脑支持本地双人合作；触屏是单人，左侧开火、右侧摇杆。
电脑用键盘或鼠标，手机和平板提供触摸操作。手机上猫狗大战、STICK ARENA 横屏，下 100 层竖屏； 3D 游戏需要浏览器支持 WebGL 。双人模式都是同一设备上的本地玩法，目前没有在线联机。
还在持续打磨，尤其想听听大家对操作手感、手机适配、加载速度，以及向山之外画面和登山节奏的意见。遇到问题的话，带上设备、浏览器和游戏名称会很有帮助，欢迎拍砖。
via V2EX (author: Xrhshui)
[服务器] 厂商该通知漏洞 或抢先补洞
一星期内连续收到两封邮件
.
第一封告诉你 '最近我们有很多服务器被爆破 所以我们修改了你的密码'
我: 我一直就没开放密码登录 SSH,你就不怕人家定时任务里的 su root 全被你弄废了
.
第二封告诉你 '我们把最新的 PHP 漏洞给你堵上了'
我: 我根本没装 PHP 啊,你弄一堆文件进来做什么啊,洁癖很难受啊
.
决定买个对象储存,然后和服务器之间 P2P 加密,虽然还是能被看,但是增加了麻烦程度
.
那么问题来了, 你觉得厂商应该 闪电行动, 降低风险. 还是先通知, 若用户无反应再补洞?
via V2EX (author: PhpBB)
一星期内连续收到两封邮件
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第一封告诉你 '最近我们有很多服务器被爆破 所以我们修改了你的密码'
我: 我一直就没开放密码登录 SSH,你就不怕人家定时任务里的 su root 全被你弄废了
.
第二封告诉你 '我们把最新的 PHP 漏洞给你堵上了'
我: 我根本没装 PHP 啊,你弄一堆文件进来做什么啊,洁癖很难受啊
.
决定买个对象储存,然后和服务器之间 P2P 加密,虽然还是能被看,但是增加了麻烦程度
.
那么问题来了, 你觉得厂商应该 闪电行动, 降低风险. 还是先通知, 若用户无反应再补洞?
via V2EX (author: PhpBB)
[分享创造] 做了个美国混凝土用量与造价计算器，想请教下这类工具的数据可信度怎么做
先说清楚：这是我自己的站，来求反馈的，不是来搬链接的。
背景：美国那边业主弄车库地面、门廊、车道，最常搜的是 "concrete cost
per yard" 这类词。但搜出来基本两种——大站给一个全国区间，或者本地搅拌
站的营销页。真正让人卡住的其实不是单价，是短量费、运距加价，以及"到底
要几方"。
所以我做了个工具，分两块：
- 用量计算：按尺寸厚度算方量，支持多块区域
- 造价估算：按都会区给单价区间，把短量费、运距、人工拆开算
网址： https://concretepricecalculator.com/
现在有三处卡住了，想听听各位的意见：
1. 造价这类数字，怎么让它不像编的
我用 BLS 的都会区建筑工种工资加各州搅拌站公开报价去推，但本质上还是
推导值。你们做类似工具时，会在页面上明确写"这是估算区间"吗？还是干脆
规避掉不给具体数字？
2. 用户要的是总价还是单价
GSC 里 "cost per yard" 的搜索量远大于 "total cost"，但落地页上点进计算
器真算完的比例，反而是总价那条路径高。这种情况该主推哪个？
3. 地区颗粒度
现在按都会区，再细就到邮编了。做太细数据撑不住，做太粗用户觉得不准。
你们一般停在哪个粒度？
另外想请教做过美国 YMYL 类目（涉及钱、健康）的朋友，内容可信度这块
（作者信息、数据出处、更新日期）做到什么程度算够？
有真在美国浇过混凝土的也欢迎指正，尤其短量费和运距那部分是不是这样。
via V2EX (author: healthyhome36)
先说清楚：这是我自己的站，来求反馈的，不是来搬链接的。
背景：美国那边业主弄车库地面、门廊、车道，最常搜的是 "concrete cost
per yard" 这类词。但搜出来基本两种——大站给一个全国区间，或者本地搅拌
站的营销页。真正让人卡住的其实不是单价，是短量费、运距加价，以及"到底
要几方"。
所以我做了个工具，分两块：
- 用量计算：按尺寸厚度算方量，支持多块区域
- 造价估算：按都会区给单价区间，把短量费、运距、人工拆开算
网址： https://concretepricecalculator.com/
现在有三处卡住了，想听听各位的意见：
1. 造价这类数字，怎么让它不像编的
我用 BLS 的都会区建筑工种工资加各州搅拌站公开报价去推，但本质上还是
推导值。你们做类似工具时，会在页面上明确写"这是估算区间"吗？还是干脆
规避掉不给具体数字？
2. 用户要的是总价还是单价
GSC 里 "cost per yard" 的搜索量远大于 "total cost"，但落地页上点进计算
器真算完的比例，反而是总价那条路径高。这种情况该主推哪个？
3. 地区颗粒度
现在按都会区，再细就到邮编了。做太细数据撑不住，做太粗用户觉得不准。
你们一般停在哪个粒度？
另外想请教做过美国 YMYL 类目（涉及钱、健康）的朋友，内容可信度这块
（作者信息、数据出处、更新日期）做到什么程度算够？
有真在美国浇过混凝土的也欢迎指正，尤其短量费和运距那部分是不是这样。
via V2EX (author: healthyhome36)
[分享创造] RUST+ GPUI 海量图片管理
失业在家 做了一个图片管理的 以前旅游和朋友照片 4W+一直没好用的工具整理.自己做了一个工具整理
2 个主要功能 高性能本地管理 正常 API 生图
RUST+ GPUI 海量图片滚动流畅，浏览和整理都不改动原图。
本地大模型索引查找 自己测试了 50w 图片浏览很丝滑流畅
一句话找图、识别图中文字、按人脸找人、相近图片自动归组，还能并排精细对比。模型都在本机运行，图片不上传。
正常 API 生图 做了一下电商场景
推荐：大龄失业!! 全栈开发..有其它 Ai agent web 小程序开发 工作联系邮箱 riki_blink@outlook.com (
via V2EX (author: Fiery123)
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失业在家 做了一个图片管理的 以前旅游和朋友照片 4W+一直没好用的工具整理.自己做了一个工具整理
2 个主要功能 高性能本地管理 正常 API 生图
RUST+ GPUI 海量图片滚动流畅，浏览和整理都不改动原图。
本地大模型索引查找 自己测试了 50w 图片浏览很丝滑流畅
一句话找图、识别图中文字、按人脸找人、相近图片自动归组，还能并排精细对比。模型都在本机运行，图片不上传。
正常 API 生图 做了一下电商场景
推荐：大龄失业!! 全栈开发..有其它 Ai agent web 小程序开发 工作联系邮箱 riki_blink@outlook.com (
mailto:riki_blink@outlook.com)via V2EX (author: Fiery123)
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[分享创造] 放置王国小游戏
简介：
致敬梅尔沃放置做的一款放置小游戏，点击操作，挂机就行，哈哈哈
游戏地址：
https://bf9b61ff.pinme.dev/
via V2EX (author: mqx)
简介：
致敬梅尔沃放置做的一款放置小游戏，点击操作，挂机就行，哈哈哈
游戏地址：
https://bf9b61ff.pinme.dev/
via V2EX (author: mqx)
[分享发现] 枕芯 和 床垫 的 推荐
我的枕芯一直是周洗+月抛, 因为我在 COVID 后就非常容易受湿气影响而脑雾
因此长期以来都只买 20-40CNY 的廉价枕芯, 把它当作低值易耗品
.
最近某天 捏鼠标掌托解压的时候 突然想到
这个材质这么苏胡, 蜂窝结构应该也比较透气, 如果作枕芯岂不妙哉
.
一搜. 果然很多年前就有 TPE 材质的枕芯了
近来又有 TPE TUBE 的枕芯了
.
前者是一体成型,后者是一个个软管填充进枕头
后者优势是可以根据软管数量调节高度,且比一体成型更透气
.
目前已经下单,但还没到手,期待效果
.
还刷到了日本有定制枕头的商店,用的不知道什么石头,这个就暂时没法体验了
定制过的同学来讲讲?
.
然后床垫,我一直用的宜家的个体弹簧床垫,再加床垫保护套
虽然理论上也会堆积湿气和尘螨,但因为比较贵,外加丢弃床垫非常麻烦,也就没办法做到常换常新了
.
不知道有什么床垫比个体弹簧更舒服?尤其适合两个人都侧睡的?
via V2EX (author: PhpBB)
我的枕芯一直是周洗+月抛, 因为我在 COVID 后就非常容易受湿气影响而脑雾
因此长期以来都只买 20-40CNY 的廉价枕芯, 把它当作低值易耗品
.
最近某天 捏鼠标掌托解压的时候 突然想到
这个材质这么苏胡, 蜂窝结构应该也比较透气, 如果作枕芯岂不妙哉
.
一搜. 果然很多年前就有 TPE 材质的枕芯了
近来又有 TPE TUBE 的枕芯了
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前者是一体成型,后者是一个个软管填充进枕头
后者优势是可以根据软管数量调节高度,且比一体成型更透气
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目前已经下单,但还没到手,期待效果
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还刷到了日本有定制枕头的商店,用的不知道什么石头,这个就暂时没法体验了
定制过的同学来讲讲?
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然后床垫,我一直用的宜家的个体弹簧床垫,再加床垫保护套
虽然理论上也会堆积湿气和尘螨,但因为比较贵,外加丢弃床垫非常麻烦,也就没办法做到常换常新了
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不知道有什么床垫比个体弹簧更舒服?尤其适合两个人都侧睡的?
via V2EX (author: PhpBB)
[日本] [求助] 求分享 2026~2027 年最新版本的润日 SOP
个人情况：
25 岁，双非本，工作三年的码农，N2 成绩 150+，N1 自测在及格线徘徊，英语词汇量 7k ；
----------------------
当前进展：
1. 想润日本，但是不清楚具体途径，护照白本；
2. 我这种情况，最经典的路子应该是华人外包先出去再说，但是对照着评分表，发现自己其实达不到永驻 or 入籍的标准；
3. 平时有刷日推，在日本也有几个认识的老同学，在日华人是个什么情况姑且清楚。但是他们都是高中就润出去了，而且也都不是码农，在出国这步给不了我什么帮助；
----------------------
发求助帖想得到的信息：
1. 当前 2026 年，适合我的润日 SOP 还有吗？目标是奔着拿永驻 or 入籍去的；
2. v 站有大量 22 年之前的[华人外包 -> 自社 -> 大手 -> 入籍]的 SOP 贴，这些当下还适合吗？
3. 如果已经无法通过传统码农的路子润日了，还有别的路子吗？比如有看到一些小型 web3 公司在日本招人，看着也不像会产，我刷点面筋进这些公司有戏吗？这些公司能给我加 buff 吗？我可不想在日本干到 30 岁被迫回国；
4. 其他的一些有关信息，比如有没有活跃的润日交流群之类的（ discord 上的那种大杂烩群就算了）；
----------------------
希望有大佬在闲暇之余，能透露点宝贵的信息给我这个小白，红豆泥 阿里嘎他素~
via V2EX (author: kandaakihito)
个人情况：
25 岁，双非本，工作三年的码农，N2 成绩 150+，N1 自测在及格线徘徊，英语词汇量 7k ；
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当前进展：
1. 想润日本，但是不清楚具体途径，护照白本；
2. 我这种情况，最经典的路子应该是华人外包先出去再说，但是对照着评分表，发现自己其实达不到永驻 or 入籍的标准；
3. 平时有刷日推，在日本也有几个认识的老同学，在日华人是个什么情况姑且清楚。但是他们都是高中就润出去了，而且也都不是码农，在出国这步给不了我什么帮助；
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发求助帖想得到的信息：
1. 当前 2026 年，适合我的润日 SOP 还有吗？目标是奔着拿永驻 or 入籍去的；
2. v 站有大量 22 年之前的[华人外包 -> 自社 -> 大手 -> 入籍]的 SOP 贴，这些当下还适合吗？
3. 如果已经无法通过传统码农的路子润日了，还有别的路子吗？比如有看到一些小型 web3 公司在日本招人，看着也不像会产，我刷点面筋进这些公司有戏吗？这些公司能给我加 buff 吗？我可不想在日本干到 30 岁被迫回国；
4. 其他的一些有关信息，比如有没有活跃的润日交流群之类的（ discord 上的那种大杂烩群就算了）；
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希望有大佬在闲暇之余，能透露点宝贵的信息给我这个小白，红豆泥 阿里嘎他素~
via V2EX (author: kandaakihito)
[OpenWrt] 感谢 ds+openwrt，兄弟激光 HL-2260D(usb 有线)支持安卓无线 打印 了
openwrt 实现 wifi -> USB ，没装 CUPS ，安卓就没法实现无线打印了。。。。吗？
去下载个官方打印驱动
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.brother.printservice
openwrt 上只需要两个 lua 。代码搓出来在这里，有需要的可以试试，节省一点 AI 逆向时间。别的型号让 AI 小改下 OID 就行。
https://github.com/est/print_over_openwrt/
没 AI 我是真搓不出来
via V2EX (author: est)
openwrt 实现 wifi -> USB ，没装 CUPS ，安卓就没法实现无线打印了。。。。吗？
去下载个官方打印驱动
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.brother.printservice
openwrt 上只需要两个 lua 。代码搓出来在这里，有需要的可以试试，节省一点 AI 逆向时间。别的型号让 AI 小改下 OID 就行。
https://github.com/est/print_over_openwrt/
没 AI 我是真搓不出来
via V2EX (author: est)
[分享创造] [开源] 从生图到骨骼动画全自动：用 Blender 合成数据微调 DINOv2，把视频动作还原到非人形 3D 模型上
从粗糙的 Astra 建模踩坑开始，我就一直在琢磨：到底怎么才能让整套 3D 资产与动画生成流程真正自动化起来？
一路从 OpenAI 产出概念效果图，到 Tripo3D 生成 3D 模型，再到非人形怪物的自动绑骨蒙皮；更进一步，用 MiniMax H3 生成想要的动作视频，并基于 Meta 的 DINOv2 训练专属小模型来识别骨骼与关节位置，最终把视频动作还原到 3D 骨骼上（这里必须感谢 @CanItCode，核心思路正是从他的视频中学到的），才终于跑通并达到了视频里这种勉强可用的效果。
----------------------
核心实现思路
1. 模型生成：通过 Tripo3D 生成基础 3D 模型。
2. 自动绑骨：使用 TokenRig 完成非人形结构的自动绑骨与蒙皮。
3. **合成训练集(imoportant)**：在 Blender 中采用双视角与随机姿势，自动摆出并渲染默认的 3,000 个动作样本。
4. 训练视觉小模型：基于 DINOv2 进行微调训练，输入渲染图片与对应的关节坐标等标注信息。
5. 生成动作参考：使用 MiniMax H3 生成目标模型的动作视频。
6. 逐帧特征提取：用训练好的小模型逐帧推理视频，提取关节坐标与深度信息。
7. **动画重建(important)**：将提取出的空间数据解算并映射回模型，成功把 2D 视频重建为 3D 骨骼动画。
----------------------
算力致谢与下一步计划
不得不再次感谢谷歌大善人，感谢 Gemini Ultra 附赠的 Colab 算力额度支撑了整套训练与渲染流程。
下一步优化：目前动作大形已经没有问题，接下来打算接入量大管饱的 DeepSeek 4.1 Flash 1017，配合同坐标叠图与逐帧评分工具进行逐帧修正去抖，期待最终效果能完全达到预期。
via V2EX (author: bugyaluwang)
从粗糙的 Astra 建模踩坑开始，我就一直在琢磨：到底怎么才能让整套 3D 资产与动画生成流程真正自动化起来？
一路从 OpenAI 产出概念效果图，到 Tripo3D 生成 3D 模型，再到非人形怪物的自动绑骨蒙皮；更进一步，用 MiniMax H3 生成想要的动作视频，并基于 Meta 的 DINOv2 训练专属小模型来识别骨骼与关节位置，最终把视频动作还原到 3D 骨骼上（这里必须感谢 @CanItCode，核心思路正是从他的视频中学到的），才终于跑通并达到了视频里这种勉强可用的效果。
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核心实现思路
1. 模型生成：通过 Tripo3D 生成基础 3D 模型。
2. 自动绑骨：使用 TokenRig 完成非人形结构的自动绑骨与蒙皮。
3. **合成训练集(imoportant)**：在 Blender 中采用双视角与随机姿势，自动摆出并渲染默认的 3,000 个动作样本。
4. 训练视觉小模型：基于 DINOv2 进行微调训练，输入渲染图片与对应的关节坐标等标注信息。
5. 生成动作参考：使用 MiniMax H3 生成目标模型的动作视频。
6. 逐帧特征提取：用训练好的小模型逐帧推理视频，提取关节坐标与深度信息。
7. **动画重建(important)**：将提取出的空间数据解算并映射回模型，成功把 2D 视频重建为 3D 骨骼动画。
开源仓库：后半部分最折腾的小模型训练与推理代码已经开源，感兴趣的可以直接看源码自己琢磨： GrinZero/open-game-studio (monster package)
----------------------
算力致谢与下一步计划
不得不再次感谢谷歌大善人，感谢 Gemini Ultra 附赠的 Colab 算力额度支撑了整套训练与渲染流程。
下一步优化：目前动作大形已经没有问题，接下来打算接入量大管饱的 DeepSeek 4.1 Flash 1017，配合同坐标叠图与逐帧评分工具进行逐帧修正去抖，期待最终效果能完全达到预期。
via V2EX (author: bugyaluwang)
[硬件] Meta 公开了大集群的运维数据：每 8 千张卡每天近 1000 次中断，一年降了 99%，靠的不是换新卡
Meta 前两天写了篇博客，讲俄亥俄那个 Prometheus 集群（第一期几十万张 GPU ）是怎么跑稳的，数字挺直白，搬过来聊聊。
起点有多糟
2025 年年中，每 8000 张卡，每天将近 1000 次中断事件。训练任务一断就要从检查点重来，卡越多越频繁。
做了什么
英伟达派工程师驻场，和 Meta 一起：
● 调 HBM 的固件
● 定期做内存巡检，提前把有问题的条子挑出来
● 改进 LPDDR 的纠错
● 根据信号预测哪些器件快要坏，坏之前先换
一年下来，训练中断减少了 99%。预训练的 goodput 超过 85%，也就是 100 个小时里大约 85 个小时在干正经活。
备用卡是写进设计里的
也就是说，大厂默认就是「一定会坏」，直接多买一成多的卡当冗余。
几点感受
我们是做服务器和 GPU 维保的，看完的感觉：
● 降下来的那 99%，主要靠固件、巡检、纠错这些「软」的东西，不是换了新一代硬件
● 他们下功夫的地方几乎都在内存（ HBM 、LPDDR ），说明大集群里内存是要重点盯的
● 小集群没法像 Meta 那样多配 13% 的卡，但思路一样：先知道自己的故障率，再决定手边备多少件
想问下有在跑 GPU 集群的朋友：你们那边最常坏的是什么？卡、内存、光模块，还是电源？
via V2EX (author: zx94438011)
Meta 前两天写了篇博客，讲俄亥俄那个 Prometheus 集群（第一期几十万张 GPU ）是怎么跑稳的，数字挺直白，搬过来聊聊。
起点有多糟
2025 年年中，每 8000 张卡，每天将近 1000 次中断事件。训练任务一断就要从检查点重来，卡越多越频繁。
做了什么
英伟达派工程师驻场，和 Meta 一起：
● 调 HBM 的固件
● 定期做内存巡检，提前把有问题的条子挑出来
● 改进 LPDDR 的纠错
● 根据信号预测哪些器件快要坏，坏之前先换
一年下来，训练中断减少了 99%。预训练的 goodput 超过 85%，也就是 100 个小时里大约 85 个小时在干正经活。
备用卡是写进设计里的
也就是说，大厂默认就是「一定会坏」，直接多买一成多的卡当冗余。
几点感受
我们是做服务器和 GPU 维保的，看完的感觉：
● 降下来的那 99%，主要靠固件、巡检、纠错这些「软」的东西，不是换了新一代硬件
● 他们下功夫的地方几乎都在内存（ HBM 、LPDDR ），说明大集群里内存是要重点盯的
● 小集群没法像 Meta 那样多配 13% 的卡，但思路一样：先知道自己的故障率，再决定手边备多少件
想问下有在跑 GPU 集群的朋友：你们那边最常坏的是什么？卡、内存、光模块，还是电源？
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