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✨ 1: EasyControl_Ghibli
EasyControl_Ghibli 模型是一款为用户提供免费且易于使用的工具，用于生成吉卜力风格图像的 AI 模型。它已在 Hugging Face 平台上线，用户无需任何会员费用或隐藏门槛，即可直接在网页上使用，无需下载或编程基础，真正实现了“0门槛创作”。
这个模型的主要特点包括：
- 免费使用
：用户可以免费生成吉卜力风格的图像。 - 易于操作
：它突破了传统 AI 图像生成的限制，使得普通用户也能轻松参与艺术创作。用户只需打开网页即可直接使用。 - 吉卜力风格鲜明
：尽管是替代方案，但其生成的吉卜力风格图像毫不逊色于 GPT-4o，能够捕捉到吉卜力作品标志性的柔光、暖色调和空灵氛围感。模型能够捕捉吉卜力作品的光影与情感。 - 训练数据独特
：该模型仅使用了 100 张真实亚洲人脸的照片，并配合由 GPT-4 生成的吉卜力风格图像进行微调。这种方式既实现了高质量的生成，又巧妙地规避了版权风险。模型在应用标志性的动漫美学的同时，也保留了面部特征。 - 开源特性
：EasyControl_Ghibli 模型是开源的。 - 应用广泛
：该模型的易用性为教育、娱乐和个人表达开辟了新的可能性。网友的实际使用案例包括：妈妈将孩子照片转成动画获得朋友圈好评，教师用它为课件配图提高学生兴趣，情侣互画吉卜力风格头像，插画师用它作为灵感生成器提高创作效率。
需要注意的是，由于平台硬件限制，直接在平台上只能生成低分辨率的图像。如果需要生成高分辨率（1024+）的图像，用户需要自行搭建环境。
推荐在使用 Ghibli Control LoRA 时在提示词中包含触发词：“Ghibli Studio style, Charming hand-drawn anime-style illustration”。
地址：https://huggingface.co/spaces/jamesliu1217/EasyControl_Ghibli
✨ 2: AudioX
AudioX是一款统一的扩散Transformer模型，可实现高质量的任意到音频生成，支持多种模态输入和自然语言控制。
AudioX 是一个统一的 Diffusion Transformer 模型，能够实现 Anything-to-Audio 的生成，意味着它可以根据文本、视频、图像、音乐或音频等不同类型的输入来生成音频或音乐。
关键特性：
- 多模态统一：
不同于以往特定领域的模型，AudioX 能够生成通用音频和音乐，并统一处理多种输入模态。 - 灵活控制：
支持自然语言控制，方便用户指定生成内容。 - 鲁棒性：
采用多模态掩码训练策略，使模型能够从残缺的输入中学习，从而获得更强大的跨模态表达能力。 - 高质量：
在音频和音乐生成任务中，AudioX 在多个基准测试中表现优异，甚至超过了专门的模型。
地址：https://github.com/ZeyueT/AudioX
✨ 3: Serena
Serena是免费且强大的编码助手，能直接操作代码库，语义检索并编辑，兼容多种LLM。
Serena 是一个功能强大的、功能齐全的代码助手，可以直接在你的代码库上工作。它集成了现有的LLM，为它们提供必要的语义代码检索和编辑工具。Serena 是免费使用的，不需要 API 密钥或订阅。
地址：https://github.com/oraios/serena
✨ 4: uniocr
uniocr是Rust通用OCR引擎，支持本地（macOS/Windows/Tesseract）和云服务，提供统一API和高性能。
UniOCR 是一个用 Rust 编写的通用 OCR（光学字符识别）引擎，旨在实现跨平台、多引擎的支持。它提供一个统一的 API，能够方便地切换不同的 OCR 提供程序，包括本地的 macOS Vision Kit 和 Windows OCR Engine，以及 Tesseract OCR 引擎，未来可能还会集成云 OCR 服务。 UniOCR 强调性能，支持异步处理、并行处理，并注重内存效率。
地址：https://github.com/mediar-ai/uniOCR
✨ 5: MCP Server for Milvus
MCP Server for Milvus提供了一个桥梁，让LLM应用可以通过模型上下文协议(MCP)访问Milvus向量数据库的功能。
MCP Server for Milvus 是一个桥梁，它通过 Model Context Protocol (MCP) 将大型语言模型 (LLM) 应用，比如 Claude Desktop 和 Cursor，与 Milvus 向量数据库连接起来。 换句话说，它允许 LLM 利用 Milvus 的向量搜索和数据存储能力，从而提升 LLM 应用的性能和功能。
核心功能：
- 提供标准接口：
遵循 MCP 协议，为 LLM 应用提供统一的接口来访问 Milvus。 - 向量搜索：
利用 Milvus 的向量相似性搜索能力，为 LLM 应用提供相关性高的内容检索。 - 数据管理：
支持对 Milvus 数据库进行集合（Collection）管理，包括创建、加载、释放和列出集合。 - 数据操作：
允许 LLM 应用插入、查询和删除 Milvus 数据库中的数据。 - 灵活配置：
通过环境变量或命令行参数配置 Milvus 连接信息。 - 多种工具：
提供一系列预定义的工具，涵盖搜索、查询、集合管理和数据操作，简化与 Milvus 的交互。
地址：https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus
（文：每日AI新工具）