我去！还有这种网站？

掰着指头算算时间，「我去」网站合集系列又两个月没更新了，是时候再来搞一期了。

虽然这个标题不是咱们一家专用，但做成系列，持续几年不定期更新绝对就此一家，秉持的宗旨仍然是那句话：把或有趣、或有用的在线网站汇总到这里。

这些网站或许功能单一，但各个值得收藏，话不多说，让我们一起来看看第十四期「我去」都有哪些网站。

https://www.liblibai.com/

要说有哪个网站把我拉进了 AI 绘画的坑，那毫无疑问，我的答案会是 Civitai，先后我们分享过不少关于 C 站的内容——

从初次介绍 Stable Diffusion，到云端跑图，从纪念三上老师，到 RPA 工具爬例图。

可以这么说，只要你想玩好 AI 绘画，一个好的模型分享站是不容错过的，但可惜的是，因为 C 站里面的部分内容确实有些 18R，C 站已经无法免翻访问了。。。

LibLibAI 就是 C 站最好的国内平替。

使用上几乎无差，选择模型，点进去就能查看下载模型的相关内容了。

哪怕没有注册账号，也可以通过这个模型站直接进行下载。

模型分享页往下扒拉，同样有例图分享区。

鼠标悬停或点按图片上的「生成信息」按钮，就可以一键复制 Prompt。

当然，点进图片，也是有这种单张图片分享页的。

除了正向通过模型-看例图，找 AI 绘画的灵感外，LibLibAI 这个站还有个「图片灵感」的专栏，把例图汇集到一起，可以反过来看例图-找模型。

模型分享中有不少「全网首发」的字眼，大体上就是国内的模型炼丹大师把自己训练的模型上传到了这里。

这个网站的优点是：免翻，由于作者入驻部分模型独一份，以及模型介绍更能看懂。

缺点显而易见，为了做到免翻备案，个别模型并未上传，以及 18R 的例图你就别想看了。

但不管怎么说，收藏一个国内的模型资源站还是有必要的，LibLibAI 会是一个不错的选择。

实话实说，做国内 C 站的不止 LibLibAI 一家，另一个不错网站是炼丹阁，这个站里搬运的 C 站模型更多一些，不过因为下载需要注册登录，所以这里就不多介绍了。

炼丹阁：https://www.liandange.com/

https://www.moviemania.io/

一个叫做「电影狂热」的网站，收录的内容自然也和电影有关，这是国外一个专门收录电影海报壁纸的网站。

找过相关资源的小伙伴肯定知道，网上流传的电影海报，大多是那种带文字的，经过二次处理，多次压缩的图片。

而 MovieMania 这个网站，号称是互联网上最大的无文字、高分辨率电影壁纸数据库，一共有 17303 张壁纸。

主打两个特点，无文字，分辨率高，以《低俗小说》这张经典海报为例，壁纸之大，一个屏幕光想放不下。

页面往下拉，可以根据设备或不同分别率，选择下载不同尺寸的壁纸。

你可以根据电影找壁纸，也能根据导演或演员找壁纸。

打开一个电影壁纸，如果有相关的，往下划拉还有更多。

我去把这个网站上的壁纸大概看了一遍，这个网站并未收录近两年的新电影，主打的还是经典老电影。

但哪怕这样，鉴于网上专门做这个事的网站确实不多，如果你对 2022 年之前的电影海报有需求，MovieMania 这个网站绝对值得收藏。

对了，虽然网站本身免翻即可访问，但由于分辨率够大，访问这个国外的网站图片加载真的很慢，如果有魔法，自然魔法访问体验更佳。。。

https://arc.tencent.com/zh/ai-demos

去年 3 月份的时候，和大家分享过一期腾讯、阿里等大厂的 AI 开源项目，👉没想到，阿里和腾讯还有这么惊艳的宝贝

事实就是这样，虽然前两年大厂本身没怎么宣传过自家研究出来的算法、模型，但基于这些算法、模型开发出来的第三方软件工具并不少见。

而今天这个网站，是腾讯搞出来的各种实验项目的 Demo，免费、云端、不吃硬件，在线即可使用。

功能大体上就三个，人像恢复、人像抠图和动漫增强。

「人像恢复」这个功能，重点是在人物面部的恢复，而非低分辨率变清晰，虽然效果上有类似的体现，但细节上终归是有区别的。

我们上传一张图片，比如下面这张：

经过修复后，就能达到这样的效果，点击下载图片就能获得修复后的原图，因为这不是什么商业项目，也没有下载完给你拉低尺寸的操作。

之前我们介绍过 AI 抠图背后的原理，基本上都是通用模型+具体训练，网站内的「人像抠图」功能，毫无疑问是针对人像的，抠图效果不错：

同样抠图前后，下载下来，并不会像那些老牌抠图工具那样动分辨率。

测试的时候，我发现除了真人，二次元的人像抠图效果也不错。

最后一个「动漫增强」就是动漫图片的放大变清晰了，效果就是给那些反复压缩导致完全看不清的动漫图片，在这个功能的加持下，帮你戴上「眼镜」，

现在腾讯 ARC 的官网上就放了这三个 Demo，实话实说，比起一些收费功能也不遑多让，至于未来会不会砍掉这些 Demo，谁也说不准，但现在能用也好用，就值得收藏。

实例1：https://www.aiwaves.org/recurrentgpt

实例2：https://www.aiwaves.org/interactivefiction

ChatGPT 火了以后，开源社区一直没有停止过对大语言模型的探索，原本 ChatGPT 受限于上下文联系的 token 限制，是没办法生成长篇小说的。

但苏黎世联邦理工学院 (ETH) 和 WaveAI 研究人员搞出来的 RecurrentGPT 模型，专精长篇内容。

原理上，是使用自然语言模拟 RNN / LSTM 的循环计算，克服了传统基于 Transformer 的模型长度限制，通过引导能够生成连贯的长篇内容。

GitHub 上的开源项目里有原理介绍：

看不懂没关系，咱也是一知半解的，我们只要会用就好了，开头那两个链接，是 GitHub 上提供的两个部署在云端的 Demo 实例。

实例 1 用起来可能更抽象一点，输入「小说类型」，加上关于小说的「描述」，点击生成后，它会现生成一段大纲，拆分好的「短期记忆」和「长期记忆」，以及各种「指令」可以用于接下来的生成。

在第二栏的「人机交互」里，是可以编辑各种输入、输出的，也就是我们可以不断调整「短期记忆」、「长期记忆」和「指令」去续写小说。

但缺点是，这个实例默认只支持生成英文小说，所以更建议大家使用交互更为方便，更适合中国宝宝体质的实例 2。

这个实例 2 是用来生成第一人称的小说，只要输入「小说类型」、「背景设定」、「组织势力」、「人物关系」，以及将要扮演的「角色」。

点击生成后，就会有一段内容生成。

与此同时，会抛给你一个问题和三个选择，只要不断选择，就能像玩文字游戏一样，生成一篇长文了。

如果你有包括 ChatGPT 在内的大语言模型的 API，可以把 RecurrentGPT 部署到云端或本地，有兴趣的可以研究一下 GitHub：

https://github.com/aiwaves-cn/RecurrentGPT

以上 4 个网站就是今天的全部内容了，3 个 AI 工具，1 个电影壁纸的网站，各有各的特点，各有各的用处。

其实越做「我去」这个网站合集系列，我越发现，网站这个载体，可以是收录资源的网站，可以是实用靠谱的在线工具，藏在互联网的角落，等着我们去发现。

换句话说，只要互联网不消失，「我去」系列就值得我们一直做下去。

最后，如果你觉得还不错，你的点赞就是最大的支持，再接再厉，争取让下一期「我去」早点和大家见面。