【AI 英文奏折】2026年06月19日

共收录 11 篇深度内容

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1. Amira Zairi: 选择合适模型比追求最佳模型更能提升AI视频质量。
2. Rohan Paul: AI推动各领域内容产量激增，传统审查系统难以应对。
3. Brian Armstrong: 过度监管阻碍进步，自由需约束政府扩张。
4. Rohan Paul: Midjourney推出全身超声扫描仪，60秒生成3D身体成分图。
5. Hasan Toor: 开源可控优于依赖封闭系统，避免受制于人且成本更低。
6. Rohan Paul: AI威胁咨询业务，投资者加速重估科技服务公司价值。
7. Amira Zairi: 分享等距微缩世界设计提示，强调风格化细节与鲜艳色彩。
8. Rohan Paul: 语言模型缺乏感官体验，难比人类真实认知。
9. Rohan Paul: Atomic Mail为代理提供专属邮箱，支持智能工作流并防垃圾邮件。
10. Rohan Paul: 谷歌Gemini负责人Noam Shazeer离职加入OpenAI。
11. Pierrick Chevallier | IA: Runway Aleph 2.0将摩托车视频转为电影级场景，Firefly Boards高效管理创意流程。

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Amira Zairi @azed_ai

AI Educator & Creator | Ambassador @Adobe @LeonardoAi & @tripoai | Partner with leading brands | Collaboration → [email protected] | 影响力: 57.13k万粉丝

💡 核心观点: 选择合适模型比追求最佳模型更能提升AI视频质量。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: Topaz Labs 是推文作者工作流程中反复使用的工具之一 (可通过作者公开的工作流程或工具使用记录部分验证，但需依赖作者主观选择，无法完全独立确认。)
• ✓ 可验证: Astra 2 模型的设计目的是校正，修复闪烁、扭曲细节、不稳定纹理等问题 (可通过 Topaz Labs 官网或官方文档核实 Astra 2 的功能描述和设计目标。)
• ✓ 可验证: Starlight Precise 2.5 模型的设计目的是精炼，提升清晰度、锐利细节和干净纹理 (可通过 Topaz Labs 官网或官方文档核实 Starlight Precise 2.5 的功能描述和设计目标。)

原文内容:

我一直在测试不同的方法来改进 AI 生成的视频，而 Topaz Labs 已经成为我工作流程中反复使用的工具之一

这次测试中，我使用了同一个 AI 生成的片段，搭配两种不同的模型：Astra 2 和 Starlight Precise 2.5

它们并不是用来做同一件事的

Astra 2 是为校正而设计的。它能帮助修复闪烁、扭曲细节、不稳定纹理、模糊区域以及那种人工的 AI 外观等问题

Starlight Precise 2.5 是为精炼而设计的。它在视频已经有坚实基础但需要更多清晰度、更锐利的细节和更干净的纹理时效果最佳

所以对我来说，这不是关于选择“最佳”模型

而是关于为正确的问题选择正确的模型

在这个例子中，我在同一个片段上比较了两种模型，以展示它们如何以不同的方式提升视频

⏰ 23:56 | ❤️ 34点赞 | 📝 237字 | 查看原文 →

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Rohan Paul @rohanpaul_ai

Compiling in real-time, the race towards AGI. The Largest Show on X for AI. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: AI推动各领域内容产量激增，传统审查系统难以应对。

可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；4项需进一步确认

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 亚马逊电子书发布量从ChatGPT-3.5推出前的每月约10万本，上升至2025年底的约30万本，检测工具显示AI生成的文本推动了这一大幅跃升。 (亚马逊电子书发布量数据可通过亚马逊官方或第三方监测平台验证，但AI生成文本的具体影响需依赖未明确说明的”检测工具”，且2025年数据属未来预测。)
• ◐ 部分可验证: 美国自行提交的民事诉讼从2023年至2025年翻倍至4.1万件，在抽样的2026年投诉中，18%被标记为AI撰写，但其成功率并未下降。 (法院案件数量可通过司法部门公开数据验证，但AI撰写标记需明确检测方法，成功率统计需原始研究支持（推文未提供）。)
• ◐ 部分可验证: arXiv投稿量持续上升，拒稿率自2023年以来翻了一番多，2025年论文中57%带有AI影响的语言（高于2023年的12%）。 (arXiv投稿量和拒稿率可通过平台公开数据验证，但”AI影响语言”的判定标准需依赖未提及的具体研究，且2025年数据属未来统计。)

原文内容:

《经济学人》：人工智能已将互联网的内容生产机器推入了一个新阶段，书籍、诉讼、研究论文、应用程序和歌曲的生产量如今已达到旧版审查系统无法处理的规模。

亚马逊电子书发布量从ChatGPT-3.5推出前的每月约10万本，上升至2025年底的约30万本，检测工具显示AI生成的文本推动了这一大幅跃升。

美国自行提交的民事诉讼从2023年至2025年翻倍至4.1万件，在抽样的2026年投诉中，18%被标记为AI撰写，但其成功率并未下降。

研究领域也面临相同压力，arXiv投稿量持续上升，拒稿率自2023年以来翻了一番多，一项研究发现2025年的论文中有57%带有AI影响的语言，高于2023年的12%。

编码代理也改变了软件产出，iOS App Store的新应用发布量如今每月超过10万，而去年5月时还低于5万。

在音乐制作中，每天有7.5万首AI歌曲涌入，高于之前的1万首，同时44%的新上传内容为AI制作，且一项调查显示97%的听众无法可靠地区分差异。

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economist. com/graphic-detail/2026/06/16/did-ai-write-this-article

⏰ 20:27 | ❤️ 60点赞 | 📝 296字 | 查看原文 →

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Brian Armstrong @brian_armstrong

Co-founder & CEO at @Coinbase. Creating more economic freedom in the world. ENS: barmstrong.eth Co-founder @researchhub @newlimit | 影响力: 2048.04k万粉丝

💡 核心观点: 过度监管阻碍进步，自由需约束政府扩张。

可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 轨道计算将成为建设数据中心的最有效方式 (该声明涉及未来技术发展趋势，需依赖航天技术、能源效率、成本核算等数据验证。目前部分商业航天公司（如SpaceX）已提出类似概念，但尚未有大规模实践或权威研究证明其“最有效”，因此需进一步实证支持。)
• ◦ 观点: 地球上过度监管损害了进步 (这是主观观点，缺乏具体监管案例与进步损害之间的因果论证。监管影响因行业和国家而异，需具体数据分析，但推文未提供可验证的量化依据。)
• ◐ 部分可验证: 美国宪法保护公民免受暴政政府侵害，但未约束监管和政府支出增长 (宪法对公民权利的保护（如权利法案）可通过法律文本直接验证，但“暴政政府”是主观表述。关于宪法未限制监管和支出增长的描述部分正确（宪法未明确条款），但需结合具体法律解释和历史背景，属于部分可验证。)

原文内容:

轨道计算事实上（很快）将成为建设数据中心的最有效方式，这一点充分说明了地球上过度监管对进步造成了多大的损害。

比起试图在陆地上建设，飞往外太空反而更有效率。

自由总是存在于前沿。

美国宪法是一项突破，因为它保护公民免受暴政政府的侵害。它所忽略的、我们应该努力融入下一部宪法（火星、特殊经济区等）的内容，是对监管和政府支出的无节制增长加以约束。

我一直在慢慢收集这方面的提案。也许某天会写一篇关于它的帖子。

⏰ 01:10 | ❤️ 4394点赞 | 📝 181字 | 查看原文 →

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Rohan Paul @rohanpaul_ai

Compiling in real-time, the race towards AGI. The Largest Show on X for AI. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: Midjourney推出全身超声扫描仪，60秒生成3D身体成分图。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: Midjourney的首个硬件项目是一款能在60秒内读取身体的全身超声扫描仪，使用40个Butterfly Ultrasound-on-Chip模块和数千个换能器。 (技术细节（如模块数量、换能器）可能通过Butterfly Network等合作方公开资料部分验证，但扫描仪的实际性能（如60秒完成扫描）需实测或官方白皮书确认。)
• ✓ 可验证: 计划2027年底在旧金山开设首个公共站点，配备10台扫描仪，整合水疗中心设施（热水浴缸、桑拿等）。 (未来计划（如具体时间、设施规模）目前仅依赖公司单方面声明，无公开建设合同或监管文件佐证。)
• ◦ 观点: 目标6年内部署50,000台扫描仪，每月进行10亿次全身扫描。 (此为商业愿景，无具体资金、供应链或合作伙伴披露支持，属于战略目标而非可验证事实。)

原文内容:

Midjourney 向个人健康和医疗行业的巨大转型。

其首个硬件项目是一款能在 60 秒内读取你身体的扫描仪，配备“全身超声机”。

计划是将人放入水中，通过一个传感器环降低他们，从多个角度向身体发送超声波，记录这些波在脂肪、肌肉、骨骼和器官中如何弯曲和散射，然后重建一个 3D 内部地图，而不是普通的平面超声视图。

水很重要，因为超声波能干净地穿过它，这样身体可以从所有侧面扫描，而无需手持探头压在一个点上。

Midjourney 表示，该系统使用 40 个 Butterfly Ultrasound-on-Chip 模块、数千个换能器，以及大约两拍浮点运算的处理能力，在大约 60 秒内重建肌肉、脂肪、骨骼和器官的 3D 地图。

这更接近超声 CT 而非医院 CT，因为它使用声波而非电离辐射，并且避免了 MRI 的强磁铁。

Midjourney 的首个目标不是癌症诊断或器官疾病检测，而是身体成分地图，即可重复扫描显示肌肉、脂肪、骨骼、器官的变化，以及可能的训练或饮食效果。

医疗诊断需要 FDA 批准，因此可能的路径是先从健康领域入手，然后逐一添加狭窄的医疗声明，而不是第一天就推出成品医院级 MRI 替代品。

首个公共站点计划于 2027 年底在旧金山启用，位于一个 Midjourney 水疗中心内，配备约 10 台扫描仪、热水浴缸、桑拿、冷水浴和健身房。

Midjourney 表示，更大的目标是在 6 年内全球部署 50,000 台扫描仪，每月进行 10 亿次全身扫描，但这仍是一家公司的雄心，而不是已验证的部署计划。

这里发生的事情是对医疗成像的一种押注，即它将变得不像稀有测试那样，而是更像身体的纵向记录。

⏰ 19:22 | ❤️ 502点赞 | 📝 498字 | 查看原文 →

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Hasan Toor @hasantoxr

AI & Tech Educator • Sharing insights on AI, Tech Tools, & practical ways to use AI & Tech Tools for you & your daily business • Founder & Writer @theprohumanai | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 开源可控优于依赖封闭系统，避免受制于人且成本更低。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

• ◐ 部分可验证: Fable运行得很好 (需实测性能表现或依赖用户反馈，无公开基准数据或官方声明直接支持。)
• ✓ 可验证: Fable被封禁 (若“封禁”指平台下架或官方制裁，需查证相关公告（可验证）；若无公开记录则属传闻（不可验证）。)
• ✓ 可验证: MiniMax是开源的，用户可掌控它 (可通过检查MiniMax的代码仓库（如GitHub）确认开源许可及自主部署可能性。)

原文内容:

将你的整个设置建立在 Fable 上
> 它运行得很好
> 你在烧钱来维持它的运行
> Fable 被封禁
> 陷入退化的 Opus 困境

与此同时：

> 运行 MiniMax（开源，你掌控它）
> 用正确的 SKILL.md 文件 + Vellum 内的插件包装它
> 流程存在于你的技能中，而不是他们的模型
> 随时更换模型，你的设置都能存活

~Fable 5 输出。便宜 97%。而且没人能夺走它。

⏰ 01:18 | ❤️ 20点赞 | 📝 107字 | 查看原文 →

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Rohan Paul @rohanpaul_ai

Compiling in real-time, the race towards AGI. The Largest Show on X for AI. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: AI威胁咨询业务，投资者加速重估科技服务公司价值。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

• ✓ 可验证: Accenture股价跌至2017年以来最低点 (可通过公开股票市场数据（如Yahoo Finance、Bloomberg）或Accenture官方财报验证股价历史走势及当前水平。)
• ◐ 部分可验证: AI对咨询业务的威胁日益加剧，投资者担心客户可能绕过顾问或面临AI初创公司竞争 (可通过行业报告、分析师评论或Accenture财报中的风险提示部分验证AI对咨询业的潜在影响，但“投资者担心”属于群体心理推断，需结合多方信源确认。)
• ◐ 部分可验证: AI正在改变软件工作的范围界定、人员配备和计费方式，导致专业服务行业被重新定价 (可通过咨询公司白皮书、IT行业研究（如Gartner）验证AI对工作流程的影响，但“重新定价整个行业”是趋势性结论，需长期数据支持。)

原文内容:

埃森哲股价暴跌揭示出：在人工智能时代，科技服务类企业正面临投资者疾风骤雨般的价值重估。

该公司股价跌至2017年以来最低谷，源于人工智能对咨询业务的威胁与日俱增。

投资者担忧这项技术或将使客户绕开传统咨询服务，同时招致AI初创企业带来的颠覆性竞争。

随着人工智能彻底改变软件项目的需求界定、人力配置与计费模式，投资者正在对整个专业服务行业进行大幅度的价值重定。

⏰ 00:41 | ❤️ 74点赞 | 📝 127字 | 查看原文 →

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Amira Zairi @azed_ai

AI Educator & Creator | Ambassador @Adobe @LeonardoAi & @tripoai | Partner with leading brands | Collaboration → [email protected] | 影响力: 57.13k万粉丝

💡 核心观点: 分享等距微缩世界设计提示，强调风格化细节与鲜艳色彩。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 提示描述了创建以特定主题为基础的等距3D微缩世界的设计方法 (设计方法中的具体参数（如颜色、几何形状等）可通过实际使用提示生成图像工具（如AI绘图平台）部分验证，但“沉浸式构图”等主观效果需依赖用户实践体验，无法完全客观验证。)
• ◐ 部分可验证: 提示声称生成的微缩世界具有“像素式立体模型美学”和“高度详细的微观世界设计” (生成结果是否符合描述可通过输出图像观察，但“美学”评价具有主观性；“高度详细”需对比其他模型或工具才能客观评估，缺乏统一标准。)
• ✓ 可验证: 推文鼓励用户尝试并分享作品 (是否可分享作品取决于平台功能（如社交媒体支持），且“试试看”可通过实际使用提示验证，属明确可操作行为。)

原文内容:

提示分享：等距微缩世界

 提示：一个以 [subject] 为主题的等距 3D 微缩世界，特色包括风格化的地形、标志性道具、微小的环境细节，以及在 [color1] 和 [color2] 中的发光点缀。干净的几何形状、清晰的边缘、平面阴影、鲜艳的色彩、高度详细的微观世界设计，像素式立体模型美学，俏皮而沉浸式的构图。

试试看并分享你的作品 

⏰ 19:03 | ❤️ 82点赞 | 📝 117字 | 查看原文 →

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Rohan Paul @rohanpaul_ai

Compiling in real-time, the race towards AGI. The Largest Show on X for AI. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 语言模型缺乏感官体验，难比人类真实认知。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 最大的大型语言模型是在互联网上所有公开可用文本的总量上进行预训练的，大约是20万亿个单词或30万亿个标记。 (可通过公开的AI研究论文（如OpenAI、DeepMind等机构发布的模型训练数据规模）部分验证，但“所有公开可用文本”的精确总量难以确认，且不同模型的实际训练数据可能不同。)
• ◐ 部分可验证: 一个标记约3字节，10¹⁴字节的文本相当于四岁孩子四年视觉输入的数据量，但阅读这些文本需要40万年。 (标记字节数和文本总量可参考技术文档（如GPT系列论文），但“四岁孩子视觉数据量”和“40万年阅读时间”需依赖假设计算（如人类阅读速度、视觉信息密度），存在估算偏差。)
• ✓ 可验证: LLMs缺乏对物理世界的原生感觉（如体会玻璃的脆弱性），因其仅处理符号而非感官反馈。 (可通过现有LLM的能力测试（如物理常识问答、机器人交互实验）验证其局限性，且神经科学和AI领域对“具身认知”的讨论支持该观点（如Moravec悖论）。)

原文内容:

Yann LeCun (@ylecun) 在彭博社的一次采访中解释了为什么大型语言模型（LLMs）在现实世界智能方面存在局限性。

“语言是对世界的一种非常粗略、简化、量化和简化的描述，而大型语言模型只能处理离散的符号序列。世界比语言复杂得多。

最大的大型语言模型是在互联网上所有公开可用文本的总量上进行预训练的。大约是 20 万亿个单词，或 30 万亿个标记。

一个标记大约是 3 字节。所以总共 10¹⁴ 字节的文本。

这相当于一个四岁孩子在四年中通过视觉所见数据的量。然而，这些文本如果要阅读，需要 40 万年？

因此，从感官输入（如视觉、触觉等）获得的数据量远远超过通过语言所能获得的。”

一个孩子不需要 40 万年的阅读时间就能理解杯子、门、平衡、人脸、跌倒或热量，因为身体已经在从视觉、触觉、运动和后果中收集密集的反馈。

文本剥离了其中的大部分内容。

它将一个生动的场景转化为符号，然后要求模型从人们描述它时留下的痕迹中推断出缺失的世界。

这就是为什么一个大型语言模型在谈论物理学时听起来流利，却仍然没有原生的感觉来体会玻璃在手中多么脆弱。

Moravec 悖论命名了这种颠倒：人类认为的智力活动对机器来说可能比幼儿不费吹灰之力就能做的事情更容易。

难点不在于生成答案，而在于构建一个能够经受住重量、摩擦、意外和失败考验的世界模型。

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彭博社网站上的完整视频链接。链接在评论中。

⏰ 04:19 | ❤️ 161点赞 | 📝 478字 | 查看原文 →

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Rohan Paul @rohanpaul_ai

Compiling in real-time, the race towards AGI. The Largest Show on X for AI. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: Atomic Mail为代理提供专属邮箱，支持智能工作流并防垃圾邮件。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；3项需进一步确认

事实核查:

• ◐ 部分可验证: Atomic Mail 推出代理专属邮箱功能，支持通过 MCP、Agent Skill 或 JMAP/REST API 与热门代理（如 Claude Desktop、Cursor 等）连接 (需访问 Atomic Mail 官网或 API 文档确认功能是否存在及支持的代理列表，但具体技术实现细节可能需要实测验证。)
• ◐ 部分可验证: 代理邮箱采用 PoW（工作量证明）和声誉机制，优质代理运行成本低，垃圾邮件发送者成本高昂 (PoW 和声誉机制的设计逻辑可通过官方说明文档验证，但实际效果（如成本差异、垃圾邮件拦截率）需依赖第三方测试或内部数据，公开信息可能不完整。)
• ✓ 可验证: 代理邮箱可处理新闻监控、工作申请、发票处理等多样化工作流 (功能宣传通常会在官网或演示视频中展示用例，但实际应用效果（如准确性）需用户实测，属于部分可验证。)

原文内容:

代理现在可以拥有自己的邮箱了！

@atomic_mail 刚刚推出了一项功能，旨在解决代理工作流中缺失的一环：代理需要拥有自己的收件箱，而不是借用人类的。

因此，Atomic Mail 通过 MCP、Agent Skill 或直接 JMAP/REST API 与热门代理（如 Claude Desktop、Cursor、基于 OpenAI 的代理以及自定义 API 代理）连接。

只需一个提示，代理就能获得自己的收件箱，并开始处理诸如新闻通讯监控、工作申请、发票处理、客户支持、竞争跟踪以及通过电子邮件进行人工升级等各种工作流。

他们的智能设计选择是 PoW（工作量证明）加上声誉机制，因为单个优质代理可以正常运行，而大规模垃圾邮件尝试则会变得昂贵，低声誉的发送者会被限制。

这里的 PoW 意味着每个代理在发送电子邮件前必须完成一个微小的计算任务，这对单个真实代理来说成本低廉，但对试图启动 100 万个垃圾代理的人来说则成本高昂。

至于“声誉”，代理需要持续发送正常、非标记为垃圾的电子邮件，以随着时间积累更多信任，而可疑代理则会被减速或屏蔽。

⏰ 03:31 | ❤️ 23点赞 | 📝 329字 | 查看原文 →

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Rohan Paul @rohanpaul_ai

Compiling in real-time, the race towards AGI. The Largest Show on X for AI. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 谷歌Gemini负责人Noam Shazeer离职加入OpenAI。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；1项需进一步确认

事实核查:

• ✓ 可验证: Noam Shazeer将离开谷歌加入OpenAI (可通过路透社官方报道（提供的链接）直接验证，但需确认链接有效性（当前链接格式异常，需修正为有效URL）。若链接真实且为路透社权威发布，则声明可验证。)
• ◐ 部分可验证: Noam Shazeer是Transformer时代最重要的模型构建者之一 (需结合其公开履历（如论文署名、项目贡献）验证，但“最重要”为相对性评价，需依赖行业共识或权威排名，部分主观。)
• ✓ 可验证: 谷歌在2024年支付27亿美元将Noam Shazeer和Character[.]AI人才带回并负责Gemini (涉及未公开的财务协议和内部人事安排，除非谷歌或当事人官方披露，否则无法独立验证。)

原文内容:

路透社：谷歌Gemini联合负责人诺姆·沙泽尔将离职加入OpenAI。

这位Transformer时代最具影响力的模型构建者之一，曾在2024年由谷歌斥资27亿美元将其与Character[.]AI团队招致麾下，随后委以Gemini项目重任。

他的加盟为OpenAI带来了三重优势：拥有构建核心对话系统的实战经验，熟悉谷歌级基础设施的运作模式，并能从初创企业到科技巨头的双重视角解读架构竞赛。

⏰ 11:30 | ❤️ 49点赞 | 📝 114字 | 查看原文 →

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Pierrick Chevallier | IA @charaspowerai

AI VFX Artist & Photoshop Editor for House of David Saison 2 for Amazon | AI Artist & Formateur | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: Runway Aleph 2.0将摩托车视频转为电影级场景，Firefly Boards高效管理创意流程。

可信度: 10/10 – 4项声明可直接验证；1项需进一步确认

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 使用Firefly Boards和Runway Aleph 2.0将摩托车第一人称视角视频转变为新世界和电影般的环境 (需实测Adobe Firefly和Runway Aleph 2.0的功能是否支持此类视频编辑，但技术原理和官方文档可能部分支持该声明)
• ✓ 可验证: 在Firefly Boards中可比较迭代版本、组织资产、测试创意方向并管理整个工作流程 (Adobe Firefly官网或官方文档可能明确描述其协作与版本管理功能，可通过公开渠道验证)
• ✓ 可验证: 此帖由Adobe通过付费合作赞助，作为#AdobeFireflyAmbassador活动的一部分 (Adobe官方可能公开Ambassador计划或合作信息，且推文标注了赞助标签（#Ad），符合广告披露规则)

原文内容:

这最初只是一个简单的摩托车第一人称视角视频。  
随后发生的一切，却宛如出自特效工作室之手。  

借助Firefly Boards中的Runway Aleph 2.0，我将原始素材彻底重塑为全新的世界和电影级场景。  

最棒的部分？  
我可以在一个Board中对比不同版本、整理素材、测试多种创意方向，并管理整个工作流程。  

完整工作流程详见本帖  
本内容由Adobe付费合作赞助，作为#AdobeFireflyAmbassador项目的一部分。  

立即试用Adobe Firefly：  
https://firefly.adobe.com  

#AdobeFirefly大使 #广告 #AdobeFirefly使用指南

⏰ 02:00 | ❤️ 31点赞 | 📝 125字 | 查看原文 →

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