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  • Trending stories 轉型方案

    Trending stories 轉型方案

    Trending stories 網站在設計的時候，有兩個技術點，首先是用打開 internet access 的 gemini api 根據 Google trends 生成新聞。這本身也是我自己想要的產品，經常看到 Google trends 一頭霧水，希望能快速知道這些搜索熱詞背後到底是什麼，而不是被新聞站或者 twitter 這種基於推送的算法引導。第二個是用 flux .1 模型為每一條新聞配圖。如：

    https://trending.oopus.info/date/20251101

    在推廣失利以及和 LLM 深度探討之後，對 Trending news 有進一步的思考：新聞站有大量競品，甚至是惡意新聞農場。而關於新聞報道，Google 本身也在做 news 和其他產品來解釋新聞。基於 Google trends 做新聞解釋網站等於與自己的完整產業鏈供貨者競爭下游利益，更難成功。

    考慮到當前網站的維護由於圖片生成質量不穩定，需要我自己檢查和重新生成部分圖片，所以沒辦法全自動運行。那麼當前的轉變是：

    1. 把基於 AI 的圖片生成轉為簡單的詞雲。如 https://trending.oopus.info/date/20251104 頁面的後二十張圖。這樣雖然更加不好看，但更容易讓人一眼就能看到今天的新聞熱點，以及當前所瀏覽新聞的大致熱度。比如 20251104 的熱點是選舉。
    2. 生成 trending news 的文本需要一個模板（還沒做，這幾天調試 prompt）。比如每一篇新聞都由總結，為什麼會變成今日熱點，以及何時、何地、何人、何事。
    3. 把新聞生成程序部署到雲端，全自動生圖生文，卡住早、晚報的時間（還沒做，這幾天做）。讓偶爾能看到這個網站的人，確實可以看到今日新聞。網站不會因為我某天沒來得及手動做圖片質檢而導致新聞推遲發佈。
    4. 【真正的轉變】基於當前的每日新聞撰寫深度報道和分析文章。這些文章可以用 AI 生圖， AI 組織，AI 分析，但都要經過自己來最終成文。這些深度報道和分析也許可以發佈在另一個新的網站上。它們是作為對 trending news 相關新聞的「透視」。建立 trending news 的目標本來就是希望研究「新聞」和「歷史」的關係。之前想看看 trending news 作為日報，本身是否能成為獨立產品。現在看來不太行，那麼就回到最初設計。並且這也是「須有我在」。之前單純是基於 U.S. Google trends 面向北美的產品，並沒有「我在」。而現在把自己對新聞的興趣，自己設計的相似性算法，自己的新聞分析，以及可視化加進來。

  • 十個月兩個項目的低谷

    epr (番劇推薦)半年籌備獲得慘淡的點擊率之後，奮起兩個月，把 trending 做出來。這個禮拜 trending（熱門關鍵詞解說） 在 hackernews 和 reddit 收穫雙份失敗，這個禮拜就特別的 down 無比的 down. 加上老爸和老媽的矛盾導致老爸被 120 送到醫院，就更覺得世界的荒謬。到週日，實在就動不了。和 gemini 好好聊了一次，收穫許多 pua. 也是令人溫馨治愈, 感覺被 pua 到了（不要代入啊，喂！）！也獲得了實質性可以試驗的建議

  • 【Imghorce】Shopping and gift 背後的故事

    【Imghorce】Shopping and gift 背後的故事

    最近忙著做戀愛腦 AI 自動談戀愛的 project, 好久沒更新圖片了。年底有一個巨大的大眾主題~ 它就是購物和禮物。那麼做一期購物和禮物叭~

    https://imghorce.oopus.info/shopping-and-gift-20241111

    這次用到的 LORA 模型是：

    巧克力咖啡：https://civitai.com/models/197998/chocolate-coffee-style-lora-15sdxl?modelVersionId=890785

    瓷器：https://civitai.com/models/209773/porcelain-style-fluxsdxl?modelVersionId=908818

    沙：https://civitai.com/models/208699/sand-style-fluxsdxl?modelVersionId=908805

    有了之前風格化的經驗，這回輕車熟路。但在第一輪實驗時發現，場景裡面有大量的人物，出圖特別崩。第二輪正式做的時候，決定完全擯棄人物。效果不錯。本來還想做一隻貓貓在電腦前購物，它頭上有一個巨大的幻象。幻象是張牙舞爪的貓貓靈四處出擊（前段時間巨大動物靈在 reddit 上特別流行）。但考慮到這個項目的商業屬性，當前還是盡量少些個人化整活啦~ 另外，關於購物和禮物主題的文案可以寫蠻多，不過年底還有其他的機會。打算留給之後寫，所以這期的文案就幾乎為零了。圖片也純糖水~

    今天也測試了自動化 markdown 生成，暨自動化圖片重命名工具 https://github.com/sudoghut/bookworm-light-astro/tree/main/generate_data，大大增加了部署的效率。

    週末的時候約一位之前很好的朋友月底看演唱會，得知對方剛剛有了男朋友，要和男朋友去。寂し, 挺難過的。

  • 【Imghorce】Embracing Autumn 背後的故事

    【Imghorce】Embracing Autumn 背後的故事

    Imghorce 新主題 Embracing Autumn 擁抱秋季上線：

    https://imghorce.oopus.info/post-autumn-20241026

    十月的新英格蘭地區，被葉子染成了彩色。就做秋季的主題吧，雖然已是初冬氣氛。於是給自己設定的一個禮拜挑戰。一方面，如果不趕緊做完，秋天也許就溜走了。另一方面，也想試試看一個禮拜能做成什麼樣。

    首先是文案，找參考文獻倒是不難。從出版物和網頁裡面找到了這些參考讀物：

    Autumn, the neglected season in climate change research

    Historical Autumn Traditions

    Jennifer Radden – The Nature of Melancholy_ From Aristotle to Kristeva (2002)

    Seasonal affective disorder (SAD)

    接下來就是丟給 chatgpt，匯總成一篇短 blog. 效果還不錯，強行樂觀積極是 chatgpt 習慣。所以在初稿的基礎上做修改也不能少。這樣生成出來的初稿能擺脫不少我自己的巨大的情緒和私貨的影響，也挺好。

    生圖部分極大依靠 lora model. 下面列出來這次所有用過的 lora models:

    https://civitai.com/models/833475/spatulapaint


    https://civitai.com/models/705130/claude-monet-flux


    https://civitai.com/models/122594/microverse-creator


    https://huggingface.co/WizWhite/wizard-s-paper-model-universe


    https://civitai.com/models/253577/vintage-portrait-art-sdxlflux


    https://civitai.com/models/64863/cute-oil-impasto-chibi-sd15-flux


    https://civitai.com/models/647926/zen-ink-wash-sumi-e-sdxl-pony-flux

    因為設定以 Flux Schnell 模型為核心，會帶來一些挑戰。主要原因是 Schnell 模型是 Dev 蒸餾（distill）出來的更弱（對設備要求更低）的模型。另一個原因是，大部分 lora model 基於 Dev 模型訓練，在 Schnell 上或多或少會有一些偏差。特別是照片和真實風格的 lora. 人臉、手指、焦平面大概率會不太對。所以完全放棄了真實和照片風格的 lora.

    這次極大依靠 lora model 而幾乎沒使用 controlnet 模型來控制構圖的原因是，發現 controlnet model 在 flux.1 裡面用起來不太順暢（可能未來也會探索這方面的技術，讓它更順暢）。不順暢有幾方面：第一，controlnet 加上 lora 的速度比較慢；第二，controlnet 生圖的時候原圖中吸引人的點常常會消失，因此如果沒有硬性控制的需求，給 model 創作自由的 prompts 十幾張裡面常常能有幾張有趣的；第三 ，lora 的風格控制和 controlnet 的構圖控制的相互撕扯中常常會生成有嚴重瑕疵的圖片。不過在實驗中發現一個有趣的設定：把 controlnet 的 strength 設為 0 或者 0.1, 把 start 和 end 都設為 0, controlnet 和 lora 就比較相處得來了。

    最後，在生成圖片完畢，Photoshop 基於 AI 的 remove tool, spot healing brush tool, generative fill 給後期修圖工作帶來了巨大的便利。無論是去掉多餘的人、物還是無意義的文字，都很方便可以去掉。

    這張的「決定性瞬間」特別喜歡：

  • Imghorce is online – Halloween

    Imghorce is online – Halloween

    一直想要邊學圖片生成相關技術一邊發表自己的圖片。可絕大多數圖片站或者不接受 AI 生成的圖片；或者對圖片上傳數量比較大的限制，對於邊學習邊發表記錄歷程的想法就很不友好。於是，自己做一個叭~ 它叫做 Imghorece. 來自 Image 和 Force.

    網站的架構是 Astro, 能容易地部署在 netlify 上. 就像 Astro 的宣言 The web framework for content-driven websites. 部署之後，雖然需要改一些代碼，但完成基本的網頁功能簡化和平面設計之後，接下來確實就可以安心專注內容了。至於圖片站 blog 裡面 md 格式，被我設計得有些複雜，並且設計還在修改中。這個 md 格式手寫起來有點麻煩，但在基本內容板塊設計穩定下來之後，用 python 寫一個 md 生成器就很方便了。

    圖片之前考慮過部署在 GitHub. 仔細考慮之後，還是放在自己在 Hostgator 的網站上，因為 Astro 這類非數據庫類型的平台很少有點擊數量追蹤功能。我還蠻希望在網站的運營過程中知道各圖片受歡迎的程度。而文件被訪問的記錄，透過 Hostgator 很輕鬆地可以知道。

    關於圖片生成，當前選型是 Flux.1 Schunell. 這個模型允許商用，所以網站分享出來之後，無論別人如何使用，還是我自己未來在網站上加廣告條也都少了很多麻煩。另一方面，如果未來如果運營得健康，買 Flux 的會員用 dev 或者 pro 生可商用的圖也是未來可能的方案。許可證選擇了比較寬鬆的：Creative Commons Attribution 4.0 International licence.

    這裡記錄了 Imghorce 圖片站的宗旨：https://imghorce.oopus.info/authors/img-oop/

    第一个 POST 是即將到來 Halloween 相關的圖片: https://imghorce.oopus.info/post-halloween-20241020/

    這裡也分享一張沒有上傳到圖片站上的圖片（這張圖用的模型是 Flux.1 Dev. 對於商用並沒有那麼自由）。它叫做 Greeky. 在 Morton, Lisa. 2012. Trick or Treat : A History of Halloween. London: Reaktion Books 中提到 Halloween 的起源：

    “Samhain was also an important day for administration, akin to the US Tax Day in modern times. A yearly gathering was held at Tara, the ancient seat of kings, where three days’ worth of feasting and sporting alternated with debt repayment and trials (those who were found guilty of particularly severe crimes were executed then as well).” Deepl 翻譯: Samhain 也是一個重要的行政日，類似於現代美國的納稅日。一年一度的聚會在古代國王的所在地塔拉 (Tara) 舉行，三天的宴會和體育活動與還債和審判交替進行（那些被判犯有特別嚴重罪行的人也會在這一天被處決）。

    於是生成的思路是對王權（國王）和財權（商人）之間在 Samhain 節相互博弈的想象。