We’re responding to readers’ travel quandaries with our suggestions.

© Roxanne McCann/Getty Images

Placing too much faith in the law mistakes litigation for resistance.

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

看到在讨论遇到灾害时，纯文字或是低流量需求新闻网站的重要性：「During Helene, I Just Wanted a Plain Text Website (via)」，Hacker News 上有人给了「A List Of Text-Only & Minimalist News Sites (Updated 2025)」还蛮不错的。

只看官方有提供的部分，美国 CNN 的 lite.cnn.com 与 NPR 的 text.npr.org 算是很久前就知道的两个站，很久了而且是知名的新闻媒体提供的。

倒是加拿大 CBC 的 www.cbc.ca/lite 算是之前不知道，这次在列表里面看到。

汇总记录起来，感觉用的到…

这些站点通过剥离视频、追踪器和自适应广告，将网页加载体积从平均 5MB 压缩至 50KB 以内。这不仅是带宽的节省，更是对“深阅读”环境的重塑。

这一板块是本清单的精髓，适合对信息密度有极高要求的专业人士。

这是 2026 年保护隐私与节省流量的最佳方案。以下工具在今年被证明是稳定可靠的：

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

IPinfo 对全球 20 款主流匿名服务进行了大规模基准测试，结果令人震惊：17 款匿名服务的流量出口与其宣称的国家不符。绝大多数所谓的“全球覆盖”实际上是将流量路由至美国或欧洲的少数几个数据中心。如果你依赖匿名服务规避地理限制或寻求特定司法管辖区的保护，你的流量可能正暴露在你最想避开的地方。

“100+ 国家”的营销谎言
许多匿名服务提供商声称拥有遍布全球的服务器网络，但通过对 150,000+ 出口 IP 和 137 个国家 的交叉比对，事实并非如此：

下表展示了匿名服务提供商宣称的国家数量与实际测得的“虚拟/不可测”比例。
注：百分比越高，代表其宣称的“物理位置”含水量越大。

💡 专家注：Mullvad、IVPN 和 Windscribe 实现了 0% 的错位。这并不意味着它们覆盖最广，但意味着它们最诚实——所见即所得。

当你在匿名服务App 中点击“🇧🇸 巴哈马”时，你以为流量进入了加勒比海。实际上，流量可能从未离开过美国迈阿密。

运作机制：

为何要这么做？

现象：NordVPN, ExpressVPN, PIA 等 5 家提供商均提供“巴哈马”节点。
真相：所有流量实测均位于美国。
证据：从美国迈阿密发起的探测，RTT（往返时延）仅为 0.15ms – 0.42ms。
物理常识：光速不可能在 0.2ms 内完成跨海往返。这证明服务器就在探测点隔壁（迈阿密）。

现象：NordVPN 和 ProtonVPN 声称提供索马里摩加迪沙（Mogadishu）节点。
真相：实际位于法国和英国。
风险：用户可能为了特定的非洲地缘需求连接，却被路由到了欧洲监控体系下。

为什么很多 IP 查询工具也会显示错误位置？
因为传统数据库（Legacy IP Datasets）依赖**“自述数据”（Self-reported data）**。如果匿名服务服务商在 WHOIS 信息里填了“索马里”，由于没有主动验证机制，传统数据库就会盲目采信。

误差有多大？
IPinfo 将其实测数据与传统数据库对比：

可视化证据：
ProtonVPN 的某个 IP，传统数据库认为是 🇲🇺 毛里求斯，ProbeNet 实测是在 🇬🇧 英国（距离偏差 9691 公里）。

这为何是一个严重问题？
虽然虚拟定位在工程上有其合理性（如在缺乏基础设施的地区提供服务），但核心问题在于透明度。

✅ 最佳实践方案 (Actionable Advice)

本次调查采用了**“测量优先”（Measurement-first）**的工程方法，而非依赖文档。

注：本报告采取了保守统计，仅统计了明确的国家级错位。如果计入城市级错位，数据将更加惊人。

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

Hacker News 看到在讨论遇到灾害时，纯文本或低流量需求新闻网站的重要性：
「赫莱恩飓风期间，我只想要一个纯文本网站」（via」）。

Hacker News 上有人推荐了这份列表，相当实用。于是翻译为中文，提供一个低熵、高效的全球资讯导航索引。

仅统计官方提供的版本（否则其实有不少第三方版本），美国 CNN 的lite.cnn.com与 NPR 的text.npr.org是早已知名的两个站点，运行多年且由知名新闻媒体提供。

倒是加拿大 CBC 的www.cbc.ca/lite此前未曾留意，这次在列表中发现。记录下来感觉会用到……

在网页动辄充斥广告、追踪器和高带宽视频的今天，纯文本网站不仅是复古的回归，更是对“注意力主权”和“访问效率”的保卫。

这些站点是获取主流时政资讯的最高效路径，剥离了视觉噪音。

对于开发者和技术发烧友，这些站点提供了极高的“信噪比”。

这是列表中最具价值的部分：不登录、无追踪、低带宽地访问主流社交平台。

利用维基百科的客观性，将动态新闻转化为百科式的叙述。

最后更新：2025 年 8 月 24 日（内容经 2026 年专家调研校对）

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

IPinfo 的深度审计揭露，17/20 (85%) 的主流匿名服务声称的服务器位置与实际物理位置不符，实际流量出口位置也存在差异。部分服务商的错误位置超过 40 个，而且超过 8000 个 IP 地址与第三方数据集的定位不符。这些被称为虚拟服务器，大多数匿名服务商都或多或少存在这种情况。

这些厂商不愿多花成本在目标的物理地区部署实体服务器，转而选择在成本更低廉的地区架设服务器，仅通过技术手段给 IP 地址贴上任意国家的虚拟标签。

照此逻辑，任何人都完全可以在香港、日本或美国某数据中心租用 195 台服务器，为每台配置不同国家的 IP 标签，就能宣称服务覆盖全球所有国家。

听起来很荒谬，但这恰恰是许多匿名服务的运营方式。这只是为提升官网数据、促进销售的手段。

不要盲目信任服务宣称的地区。如果你是为了规避审查或保护人身安全，必须假设所有节点都是不可信的，并应通过测试验证物理距离。

DUN.IM 拥有实际国家或地区物理服务器数量为 68 个 (最新数据会随着时间变化) ，连接指定区域时，数据流真正抵达的就是该国家。相较于其他提供商，我们自信为用户提供了实际国家区域覆盖范围最广的匿名服务。

我们希望能帮助大家了解到一些自身权益和隐私相关的信息。DUN.IM 始终坚持公开和真诚，所有宣传都力求准确。

我们还年轻，可不想看到这个世界，处在毫无自由、隐私的边缘

IPinfo 发现，20 款热门匿名服务中有 17 款的流量出口位置与其宣称的国家不符。尽管部分服务商声称拥有覆盖“100 多个国家”的服务器网络，但数据表明，其中许多流量实际上指向了位于美国或欧洲的少数几个物理数据中心。

这意味着，绝大多数匿名服务商并没有按照他们承诺的国家区域路由你的流量，其实际支持的国家数量远少于营销宣传。

通过分析遍布 137 个潜在出口国家的超过 150,000 个出口 IP 地址，并将服务商的宣称与 IPinfo 的实测数据进行对比， IPinfo 得出了以下结论：

本报告将详细梳理 IPinfo 在匿名服务和 IP 数据服务商中观察到的现象，深入剖析两个极具代表性的国家案例，探讨为何基于实测的 IP 数据对于流量溯源至关重要，并公开 IPinfo 的调查方法。

下图展示了各匿名服务商宣称的国家数量与 IPinfo 在实际流量中测得的国家数量之间的重合度。百分比越低，表示该服务商的宣称列表与 IPinfo 的实测数据越吻合：

注：为了确保服务商之间的比较尽可能公平，并获得足够的数据进行分析， IPinfo 在研究中使用了最通用和广泛支持的技术。但这可能并不代表每个服务商的全部覆盖范围。

这些都是匿名服务行业中最著名的平台，它们的网站上通常列有长长的国家列表。仅有三家在 IPinfo 测试的所有国家中均未发现不匹配物理位置情况：Mullvad、IVPN 和 Windscribe。

国家位置的不匹配意味着：如果你选择某个匿名服务，是因为它宣称覆盖“100+ 国家”，你需要知道，这些区域中有很大一部分不是真实物理位置所在，即“虚拟位置”。

当匿名服务允许你连接到例如“巴哈马”或“索马里”时，意味着流量并不真的经过那里。在许多情况下，服务器位于完全不同的地方，比如迈阿密或伦敦，但在界面上却显示为你的流量位于你选择的国家。

这种设置被称为虚拟位置（Virtual Location）：

如果没有主动的网络测量，大多数 IP 数据库只能依赖 IP 所有者自行通知互联网注册机构，或在 WHOIS/Geofeeds 中发布信息：这是一个自述的国家标签。如果该记录是错误的或过时的，错误就会广泛传播。

这正是 IPinfo 的 ProbeNet 发挥作用的地方：通过从全球 1,200 多个接入点运行实时的 RTT（往返时间）测试， IPinfo 将每个 IP 锚定到其现实世界的物理位置，而不仅仅是它宣称的位置。

在整个数据集中， IPinfo 发现有 97 个国家 至少在某一家匿名服务品牌中仅作为虚拟位置出现，或者无法在 IPinfo 的数据中测量到。换句话说，对于世界地图上相当大的一部分，匿名服务平台中的某些“位置”，从未在 IPinfo 的测量中显示为真实的出口。

IPinfo 还发现 38 个国家 的情况更为极端：至少有一家匿名服务宣称支持这些国家，但在 IPinfo 的样本中，没有任何一家服务商在这些国家产生过稳定、可测量的出口流量。

你可以将这 38 个国家视为本研究中的“不可测量”区域，它们存在于服务器列表、配置文件和 IP 地理位置信息流中，却从未作为实际的出口国家出现在 IPinfo 的测量中。它们并非随机分布，而是集中在地图的特定区域。按区域划分如下：

这并不能证明这些国家在全球范围内完全没有匿名服务基础设施。但这确实表明，在 IPinfo 测量的服务商和位置中，主流模式是从其他地方为这些位置提供服务。

为了更具体地说明这一点，让 IPinfo 看看在 IPinfo 的数据集中，所有服务商都显示为虚拟位置的两个国家：巴哈马和索马里。

在 IPinfo 的测量中，有五家服务商提供标为“巴哈马”的节点：NordVPN、ExpressVPN、Private Internet Access、FastVPN 和 IPVanish。

对于所有这些服务商，实测流量均位于美国，且通常与美国探测点的 RTT（往返延迟）都在亚毫秒级（小于 1ms）。

索马里仅出现在两家服务商的样本中：NordVPN 和 ProtonVPN。

两家都在命名中明确标注了“摩加迪沙”，但这些 RTT 数据完全符合西欧流量的特征，与东非的流量特征完全不符。

尽管两家服务商都在标签上做足了功夫（例如“SO, Mogadishu”），但实际流量却位于尼斯和伦敦，而非索马里。

到目前为止， IPinfo 讨论的是匿名服务的宣称与 IPinfo 实测数据的对比。但其他 IP 数据服务商通常不运行主动的 RTT 测试。它们依赖于自述的 IP 数据源，并通常假设如果一个 IP 被标记为“X 国”，那它一定就在那里。

在这些情况下，传统的 IP 数据库通常会“追随”匿名服务商的说辞：如果匿名服务将端点营销为 X 国，传统 IP 数据库也会将其放置在 X 国。

为了量化这一点， IPinfo 查看了 736 个匿名服务出口节点，其中 ProbeNet 的实测国家与一个或多个广泛使用的传统 IP 数据库不一致。

IPinfo 将 IPinfo ProbeNet 测得的国家（由 RTT 和路由支持）与其他 IP 数据库报告的国家进行比较，并计算了它们之间的距离。差距是巨大的：

ProbeNet 与传统数据集之间的中位误差约为 3,100 公里。

在 ProbeNet 方面， IPinfo 拥有更强有力的延迟证据证明 IPinfo 测量的位置是正确的：

这正是当流量真正位于该国时你应该看到的数据，而不是相隔数千公里。

如果你能在一个具体的 IP 上看到这种行为，它会变得更加直观。

这是一个 匿名服务的出口 IP，ProbeNet 将其服务器定位在英国，且有本地探针的亚毫秒级 RTT 支持；而其他广泛使用的传统 IP 数据库将同一个 IP 定位在 9,691 公里之外的毛里求斯。

🇬🇧 英国 vs 🇲🇺 毛里求斯 (ProtonVPN)

如果你想亲自验证，可以将该 IP 输入到像 ping.sx 这样的公共测量工具中，从不同地区运行 Ping 或 Traceroute。这类工具可以直观地展示延迟最低的位置。

ProbeNet 使用相同的基本原理，但在规模上有所不同： IPinfo 在全球维护着 1,200 多个观测点（PoP），因此 IPinfo 通常比网络较小的公共工具更能接近真实的物理位置。

如果你想体验更多真实的 IP 案例（不一定是 VPN），即 ProbeNet 和 IPinfo 定位正确而其他数据库错误的情况，可以在 IPinfo 的 IP 地理位置准确性页面找到更完整的示例集。

值得将技术原因与信任问题区分开来。使用虚拟或集中式基础设施确实存在技术上的合理性：

从这个角度来看，虚拟位置可以是一种合理的妥协：你获得了区域性的 IP 和内容解锁能力，而服务商无需承担在脆弱环境中托管的负面影响。

有三件事改变了性质：

最后一点直接引出了 IPinfo 致力于解决的 IP 数据问题。

如果你是匿名服务用户，以下是本次研究的一些实用建议：

归根结底，这并不是反对匿名服务，甚至不是反对虚拟位置。这是对诚实和证据的呼吁。如果匿名服务商希望你信任那张区域位置地图，他们应该愿意并且能够证明它与底层的真实网络相符。

大多数传统 IP 数据提供商依赖于区域互联网注册管理机构（RIR）的分配数据，以及围绕路由和地址块的启发式方法。这些提供商通常会接受自述数据，如客户反馈、更正和 Geofeeds，而没有明确的验证方法。

IPinfo 采用测量优先的方法：

这种测量优先的方法在 IP 数据领域是独特的。一旦 IPinfo 意识到自述数据带来了多少不准确性， IPinfo 就开始大力投资研究并构建 ProbeNet，以大规模使用主动测量。 IPinfo 的目标是使 IP 数据尽可能基于证据，并通过观察互联网的实际行为进行验证。

IPinfo 像一个怀疑但技术资源充足的用户一样，处理这项匿名服务调查：从匿名服务自己的宣称开始，然后测试它们。

对于 20 家匿名服务商中的每一家， IPinfo 汇总了三类数据：

接下来， IPinfo 使用 IPinfo 基础设施和 ProbeNet 拨入这些位置并观察实际发生的情况：

现在 IPinfo 对每个位置有了两个视图：

对于每个明确指定了国家的位置， IPinfo 要问一个非常简单的问题：预期国家与实测国家是否匹配？

如果是， IPinfo 将其计为匹配。如果不是，它就变成了不匹配：即应用程序说是一个国家，但流量在其他地方流出。

IPinfo 特意使用了非常狭义的“不匹配”定义。要计入不匹配，必须满足两个条件：服务商必须明确宣称特定国家（在其网站、应用程序或配置中），并且 IPinfo 拥有 ProbeNet 对该位置背后出口 IP 的直接主动测量数据。

IPinfo 忽略了任何营销模棱两可的位置、 IPinfo 未直接测量到出口的位置，或者 IPinfo 只有较弱提示（如主机名字符串、注册数据或第三方 IP 数据库）的位置。这些信号可能是有用且真实的，但 IPinfo 希望 IPinfo 的数字尽可能无懈可击。

结果是， IPinfo 在此展示的不匹配率是保守的。如果采用更宽松的方法并依赖那些额外的提示，数字几乎肯定会更高，而不是更低。

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

第一次看到时，我真的笑出声。但笑着笑着，就觉得有点不对劲了。

这个研究，可能说的就是我们自己。

https://llm-brain-rot.github.io/

首先，这研究不是段子，是来自德州 A&M、德州大学奥斯汀分校和普渡大学的硬核论文。简单来说，他们做了个实验：

把一个正常的 AI 大模型（对照组），和另一个被强迫刷了几个月推特、Reddit 等社交媒体的 AI 模型（实验组）进行对比，他们用了两种标准“垃圾信息”：

结果发现了不得了的事：

喂了垃圾数据后，AI 在推理、长文理解、安全等方面全面降智。

而且，这是一种 “剂量反应”：垃圾数据的比例越高，AI 就“脑损”得越厉害。

看个例子就明白了：

在一项叫“ARC-Challenge”的推理测试中（考验 AI 举一反三的能力），随着提供垃圾数据（M1 型信息标准）的比例从 0%增加到 100%，AI 的准确率从 74.9% 直降到 57.2%。

下面这张表更直观，我从原论文里摘了几个关键数据（红色代表性能变差）：

简单的说：AI 不仅降智了，还变得更不安全、性格更“黑暗”了。

研究人员对 AI 犯的错误进行了分析，发现最关键的是它学会了偷懒，也就是 不思考了。

上图显示，在“脑腐”之后，对比基准，AI 思维的错误显著增多。它不再愿意进行一步一步的严谨推理，而是倾向于直接跳到结论，M1 的影响更是大于 M2。

这不就是我们在信息流里被训练出的习惯吗？

最让人难接受的是，这种“脑腐”基本不能治愈。

研究人员试着用大量高质量的“干净”数据去“修复”那个降智的 AI，结果发现效果相当有限。

即使经过大规模的“高质量训练”，性能也只能部分回升，始终无法恢复到基本水平。

这意味着，AI 的内部认知结构，或者说它的“世界观”，已经被永久性地改变了。

看到这里，你是不是也品出点别的味道了？

虽然研究的是 AI，但你很难不怀疑这个研究是在指桑骂槐。

如果 AI 会因为刷垃圾信息而变傻，那当前互联网信息环境里的我们呢？

仔细想想，我们身边是不是已经有太多迹象了：

“大学教授也可能转发每日口服 7 颗绿豆能够逆转高血压……的文章，学术训练的强度和社交网络垃圾文章洗脑的强度不可同日而语。”

我们以为自己是在驾驭信息，但很可能，我们只是在被网络信息洪流日夜冲刷，以为自己有足够的知识和阅历来抵御侵蚀，但长年累月的垃圾信息轰炸，可能正在不知不觉中重塑我们的大脑。

大脑的认知逻辑正在被悄悄地改变。

去查查那些著名社交平台的创始人，看看他们自己每天花多少时间在手机上？

你会发现一个很有意思的现象：很多产品的设计者，自己反而刻意与产品保持距离。这背后的原因，值得我们每个人深思。

一个小测试：

读到这里，你还记得这篇文章是怎么开头的吗？

…

想不起来也没关系。

这可能就是一个信号，提醒我们是时候让大脑从无休止的信息流中抽离出来，安静一会儿了。

为了保护你的脑子，现在，是不是该对我说声“谢谢”？🙂

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

长时间没消息的黑森林工作室憋了个大的，发布了生成式流匹配模型 FLUX Kontext。

这套模型最强的地方就是可以对图片进行编辑，但是不会影响没有编辑的地方。

而且还支持多张图片参考生成新的图像，依然能保持需要参考内容的高度一致性。

直接替代了很多原来需要 PS （美图秀秀、Photoshop 等）才能做的需求，原来需要吭哧瘪肚 P 很久的图，现在说句话就行。

我这几天也探索了很多这个模型的用法，这次不会以测试的形式展示了，全是具体用法，让你告别 P 图这个复杂难搞的操作，另外后面也会介绍所有可以使用这个模型的渠道。

🎨 先介绍一下我探索出来的各种用法：

首先是非常简单的图片修改需求，FLUX Kontext 支持通过简单的提示词对图片进行非常精细的修改，而且不会影响未修改的区域。

我们想要给自己的日常照片加一些配饰或者改一下照片的姿势都没有问题，可以看到人物的面部一致性都没有问题，而且修改的地方跟环境也融合的很好。

⚠️注意：FLUX Kontext 只支持英文提示词，我这里放中文是方便理解，你可以用 AI 或者翻译软件把提示翻译了使用

当然 FLUX Kontext 也可以对照片进行大幅度的更改，比如你想要给照片换个背景或者给你自己换一身应景的衣服，再或者在前面的基础上换个姿势。

可以看到我把场景变成了酒吧，整个光线氛围也同步发生了变化，之后又尝试了不同的拍摄角度和姿势，也没有问题。

这种修改需要注意的是优势 Kontext 的分辨率是固定的，画全身照的时候面部有可能会变糊，因为像素区域太小的原因。

🎉 从左到右的提示词分别是：

站在酒吧吧台前

低角度侧脸，白衬衫加领带，吧台灯带背光

左侧半身特写，黑色皮夹克，霓虹灯映衬

全身广角，红色鸡尾酒裙，手扶吧椅

背后平视，帽饰西装，吧台酒架虚化

之前很火给老照片上色和修复也不是问题。

比如我下面的测试提示词就只有给照片上色，Kontext 处理的很好，而且整个色彩非常的高级和自然，明暗关系处理的很好。

想要做风格化？也没问题，只需要一句“将图片变成真实照片”的提示词就行，所有的细节都还原的很好。

当然可能更多人的需求是把自己的照片变成风格化的图片。

比如我们可以输入“把照片转换为吉卜力风格”，Kontext 也处理的很好而且人物的主要特征和电车的特征都还原了，不存在 4o 那种过度重绘和修改细节的问题。

而且这玩意还能修改图片上的文字，最屌的是不会影响原来的其他内容，而且修改的文字字体依然可以保持原来的风格。

你只需要输入“将图片中的 XXX 文字修改为 XXX”就行，比如我这里就把主要的标题改为了 Guizang，字体风格都是一致的，而且他还知道不需要换行。

针对海报复杂一些的修改也是可以的，你可以把一张找到的现成海报改掉文字和内容变成你自己的。

比如这里我就把 Oppo 的倒计时海报改成了小米的，而且连背景色都换了，Kontext 很好的处理了玻璃散射光的那部分。

这里唯一可惜的就是 FLUX Kontext 不支持生成中文，所以你只能修改图片中的英文，但是如果你不修改里面的中文，文字是不受影响的，这比其他图像模型好多了。

Change “Oppo” to “Xiaomi”, and set the image background color to orange.

这个是 Padphone 老师发现的，FLUX Kontext 还是目前最强的去水印模型，可以去掉各种复杂恶心的水印。

比如这里我找了一个 Unsplash 带水印的图片，这种半透明的水印会和图片叠加混合非常难彻底去掉，你只需要跟 Kontext 说“去掉图片的水印”，接下来奇迹就会发生，一点水印都没了。

大家最近应该都被一些 AI 图像模型生成图片默认加水印搞得不堪其扰把，即使开了会员依然有水印，这时候就可以让 Kontext 帮你解决了。

我们也可以用 Kontext 给各种平面的文字或者图案添加上材质和背景，替代原来需要 3D 渲染才能完成的需求，非常适合做品牌设计和平面设计的朋友。

比如这里我就给这个 Logo 变成了金属材质，还给图片加上了草地的背景，可以看到 Kontext 把 Logo 的一些笔画细节还原的非常好。

🎹

Transform the logo text into a shimmering metallic material, floating above a grassy field filled with flowers.

Kontext 还可以在你浏览景区的时候帮你把各种无关的其他游客搞掉，再也不用担心自己好不容易拍了账号照片，结果被误入的其他人毁掉了。

可以看到 Kontext 可以很清楚的识别画面的主体不会连你想拍的人也一起去掉，当然你如果就是想拍风景也可以，让他去掉画面上所有的人就行。

去掉照片中跟主体无关的其他行人

去掉照片中所有的人

前几天收到了可灵的一周年礼盒，看到 Padphone 老师做的展示图手痒，就想看看能不能用 Kontext 做出来，没想到真可以还做的很好。

非常离谱是他连我箱子放地上的灰尘都还原了，下次你要是想要生成类似图片的话记得擦一下产品再拍，哈哈。

💡

一个黑色箱子放在一张舒适、有褶皱的白色毯子中央，毯子的织物纹理清晰可见。瓶子周围自然地摆放着一些精致的白色小苍兰，几片花瓣零星散落。阳光柔和地洒下，投下柔和、弥散的阴影，营造出一种温暖而宁静的氛围。非常逼真的特写场景，光线是柔和的自然日光。

很多人说箱子是立方体太好生成了，整点复杂的，那我们拿可灵礼盒里的工服试试。

显然也没啥问题，文字有问题是因为生成图片的分辨率低，文字又小，导致的模糊，就跟我们拍照的时候离得远的文字也会模糊一样。

一件黑色 T 恤水平漂浮于空中，正从天花板向地板降落，看起来毫无重量。画面中无人，充满超现实感且不受重力影响。光线柔和，风格简约而优雅。背景为灰色。

很多朋友说我想要更复杂的商品展示，指定多张图片的模特和商品然后合成到一个图片中行不行，也是可以的，多图参考有点复杂我后面会讲。

可以看到第一张图商品细节、模特服装、配饰、发型以及背景都没问题，这个惊到我了。

第二张图我让模特穿上了可灵的工服，这次连衣服上的小字都还原了，可以说是完美还原，这个你让我在电商平台刷到，加上电商平台的压缩，我看不出来说实话。

这里有个小技巧：FLUX Kontext 手持产品的时候，产品一般会比正常的比例偏大，这个时候提示词描述一下产品大小就可以解决问题，比如手持易拉罐变为手持小号易拉罐。

女孩拿着化妆品瓶子

女孩穿着这件 T 恤

最后压轴的是我们日常修图最常见的需求，大家都想把自己变得好看点，面部的美颜现在都发展的比较好了。

但是身体部位很多还是靠用美图或者用醒图一点点的 P，自带的一键优化非常的生硬死板，不够自然。

昨天试了一下给男生增肌，发现 FLUX Kontext 可以很好的理解需求，图片任何部分都没变化，只有胳膊的肌肉变大了，这要是不说谁知道我 P 了，哈哈。

🍞

男性胳膊的肌肉变大，面部没有变化。

那变瘦点是不是也可以呢，可以的，甚至都能瘦脸，瘦的很自然，不会再让人从扭曲的门把手或者瓷砖看到自己 P 图了，突然想到这下卖减肥药和健身课的是不是又爽了，一键搞定广告素材。

📍

让女性的胳膊变瘦，肚子变得平坦，去掉面部赘肉

如果你就是单纯的想要尝试一下这个模型 不想涉及到复杂操作的话我推荐两个渠道：

FLUX 官方的 Palyground （https://playground.bfl.ai/image/edit）和 Krea （https://www.krea.ai/edit）其中 FLUX 的 Palyground 还送了 200 积分，生成一张图只消耗 4 积分，够你玩很久了。

这两个地方的使用都很简单上传图片，输入提示词然后等待就行。

其中 Krea 选择 FLUX Kontext 的 Pro 模型就行 Max 模型在单图修改场景反而效果不好。

FLUX 的 Palyground 的话生成的时候记得把在输入框右边三个点那里把每次生成的张数改成 1，不然一次生成 4 张有点浪费。

如果你想要开发产品或者有 Comfyui 的基础想要玩一下多图参考，这里我推荐 Fal 的渠道（https://fal.ai/models/fal-ai/flux-pro/kontext/max/multi）。

Fal 的测试页面可以直接使用多图参考，上传图片输入提示词就行，如果你不想用多图了，可以在页面上方红框那里选择其他 Pro 模型尝试单图编辑。

另外 Fal 也有他们的 Comfyui 插件，只需要在 Comfyui manager 里面搜索 ComfyUI-fal-API 然后安装就行。

安装之后在插件目录，找到 config.ini 文件，把里面 这段话改成你的 API Key 就行。

工作流的搭建很简单找到 FLUX Pro Kontext Multi 这个节点链接多张图，之后输入提示词就行，另外由于这个是 API 节点不需要本地算力，所以 mac 电脑也可以玩。

在涉及到针对人体的精细修改比如变瘦、变老变年轻需要多抽卡，不一定一次能成功。

多图参考的时候人脸的 ID 保持会下降，保持 ID 最好的方式是让 FLUX 不要修改面部。

FLUX Kontext 是可以识别图片里面的涂鸦标记的意思的。

你可以将你想要修改的地方圈起来，生成的时候他不会把标记生成进去，这样就可以实现精确修改，比如这个来自 @fofrAI 的案例，没有提示词就实现了换脸。

好了今天的教程到这里就结束了。

FLUX Kontext 除了强大能力之外的另一个优势是他非常便宜，编辑一张图只需要 0.08 美元也就是 5 毛钱人民币，相较于 GPT-4o 一张图 1.4 人民币的价格可以说非常便宜了。

另外他们后面还会开源一个 Dev 的 Kontext 模型这个会让成本进一步降低，太期待了。

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近期，围绕 DUN.IM 的弹性流量有一些讨论。我们希望在此参照我们的 使用条款 来澄清这些问题。〔更多问题参考这里〕

在 DUN.IM，我们根据您的计划提供不同的数据访问权限，详见我们的会员计划：

我们的方法植根于 使用条款 中阐述的原则。对所有用户而言，服务旨在用于个人非商业用途。

执行这些政策有助于为所有用户维护我们服务的完整性和性能。

这对所有 DUN.IM 用户都至关重要：

您可以观看视频、下载供个人使用的游戏以及进行大量浏览。我们的系统，尤其是付费计划的弹性流量，旨在满足合法的高稳定个人使用需求。

我们的 使用条款 并未明确禁止用于个人文件获取的 P2P 或种子下载。但是，我们明确有禁止“非法活动”、“网络滥用并降低其他用户服务质量”以及“与典型个人使用不符的过度数据传输”。

因此，虽然为个人使用下载文件通常在允许范围内（用户需合理使用“弹性流量”），但诸如持续的、大流量的做种（seeding）行为，若对共享资源造成不当负担、类似于文件托管服务或助长未经授权的版权材料分发，则可能根据这些禁止用途受到影响。

对于提供弹性流量的付费计划，DUN.IM 更关注使用的性质和影响（即是否为个人非商业用途且符合我们的条款），而非设置一个限制性的硬性上限。我们关注的是用户是否遵守禁止用途列表。

请确保您的 DUN.IM 账户安全。未经授权的访问可能导致账户被滥用，如果是合法个人使用被标记，请联系我们澄清。

所有 DUN.IM 用户均在我们 使用条款 的政策框架下运营。

正如我们的 使用条款 所述，“违反这些条款可能导致您的服务被临时暂停或终止。” 如果用户在仍持续超出限额，或任何用户从事被禁止的活动，此条款均适用。

关于云服务流量费比较 [5/5]

我们还年轻，可不想看到这个世界，处在毫无自由、隐私的边缘。

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BlinkShot 是一个以 AI 人工智能技术即时生成图片的免费服务，这是开源项目，背后使用 AI 加速云服务「Together AI」和图片生成模型 FLUX，这项服务特性是能在非常短的时间内依照输入的提示词生成各种图片，以毫秒为单位，生成的图片也丝毫不逊色，有兴趣的朋友可以玩玩看。

目前 BlinkShot 支持英文提示词，也可以直接叫 AI 服务帮你生成〔例如用 ChatGPT 或其他同类型服务〕，另一个方法是使用图片转文字 AI 工具，例如：Image to Prompt等工具，将喜欢的图片快速转换为英文提示词，最后稍作修改再生成想要的图片。

BlinkShot 目前没有使用的生成数量限制，还有个「Together API Key」栏位可自定义自己的 API 密钥，生成的图片素材皆可免费下载使用，AI 图片基本上也不会受到版权限制，使用于个人或商业用途都没问题。

Generate images with AI in a milliseconds

进入 BlinkShot 后直接输入提示词就会立即生成图片，整体速度非常快，过程中如果继续输入其他形容或是提示词，图片会即时更新，相较于其他同类型的 AI 图片生成器来说确实非常强大！

下方会显示生成的图片历史记录。

通过 BlinkShot 生成的图片看起来很逼真，也能依照用户需求调整成各种风格、样式，越仔细的提示词就能生成更细致准确的结果。

生成过的图片历史记录会显示于下方，可以随时切换回去查看。

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