2026最新AI聚合系统(渐进式AIGC系统):nano-banana-2第二代绘画、VEO3/VEO3.1、Sora-2视频生成大模型私有化独立系统+扣子工作流Agent智能体

2026最新AI聚合系统(渐进式AIGC系统):nano-banana-2第二代绘画、VEO3/VEO3.1、Sora-2视频生成大模型私有化独立系统+扣子工作流Agent智能体

SparkAi系统:渐进式AIGC系统,一款基于OpenAi/ChatGPT、GPT-5.2/GPT-5、最新旗舰大模型Claude-opus-4-6、nano-banana-2第二代绘画大模型、Gemini-3.1-pro、DeepSeek、Sora-2、VEO3.1、Agent智能体 扣子(coze)插件、工作流、函数、知识库 等AI大模型能力开发的一站式AI系统;支持「🤖AI聊天」、「🎨专业AI绘画」、「🧠AI智能体」、「🪟Agent应用」、「🎬AI视频生成」等,支持独立私有部署!提供面向个人用户 (ToC)、开发者 (ToD)、企业 (ToB)的全面解决方案。

一、SparkAi系统/官网

最新旗舰大模型Claude-opus-4-6、GPT-5.3-Codex、GPT-5.2、GPT-5-PRO、gpt-image-1.5绘画大模型、超强生图 nano-banana-2第二代绘画大模型、Gemini-3.1-pro、最强VEO3/3.1、最火Sora-2.0视频生成大模型支持公告

Midjourney HD视频功能

全新的MJ高清视频创作能力

超强生图模型Nano Banana:支持最新Nano-Banana-2 第二代绘图(gemini-3-pro-image-preview)大模型

单图玩法(制作3D手办)等创意玩法
多图玩法(人物换装联动等创意玩法)

支持Claude最新旗舰大模型Claude-opus-4-6、claude-sonnet-4-6、gemini-3.1-pro-preview大模型

VEO3.1视频生成大模型

VEO3谷歌官方最新的视频生成模型,生成的视频带有声音,目前全球独一家带有声音的视频模型。 支持VEO3/3.1、VEO3.1-fast、VEO3.1-components(支持首帧传递,不支持尾帧)、veo3.1-pro大模型:支持视频自动配套音频生成,质量高价格很低,性价比最高的选择。
生成效果质量演示
提示词(VEO3.1-PRO模型生成):
一只小狗开着保时捷汽车,在城市路口被交警发现,刚检查是否酒驾,小狗突然开走。
VEO3.1-PRO大模型生成效果质量演示

VEO3.1-PRO大模型生成效果质量演示

支持Sora 模型 2.0视频生成大模型

提示词(Sora-2模型生成):
一只真实的老虎和一只可爱的猫 大街上 跳着musicmusic卡点舞。
Sora-2大模型生成效果质量演示

Sora-2大模型生成效果质量演示

支持最新GPT-5.2相关大模型

支持最新gemini-3.1-pro相关大模型

支持最新gpt-image-1.5绘画大模型

OpenAI gpt-image-1.5 模型, 更好的一致性。

.....

程序逐步功能迭代增加、价格保持统一、超高性价比版本系统! 截止2026年3月系统已经不断开发更新迭代三年之久。

《SparkAI系统介绍文档 - 渐进式AIGC系统》

二、Coze-Agent独立大模块开发

工作流调用演示

返回和官方一致

2.1 Agent首页

支持Agent网站名称动态设置

2.2 Agent智能体商店

支持Agent智能体使用自动评分、活跃度、热度(自研算法)

2.3 Agent智能体对话首页

支持推荐问题设置和显示

2.4 Agent智能体实时流式响应

2.5对话完成响应

Agent智能体推荐问题支持、用户前端快捷追问支持

2.6 Agent智能体实时响应调用模型、插件、工作流、思考过程

2.7支持多文件类型上传

2.8插件、工作流、知识库等配置

2.9支持Agent应用链接分享功能、微信扫码分享功能、对话记录预览模式、内容海报分享功能

3.0系统功能特性

三、系统演示

快速体验

SparkAi官方演示站:

https://ai.sparkaigf.com

管理后端:

https://ai.sparkaigf.com/sparkai/admin

测试账号:admin、123456

四、系统功能模块

4.1 AI全模型支持/插件系统

AI大模型

4.2 AI智能体应用

4.2.1 AI智能体广场

GPTs应用+Prompt自定义预设应用、可全网搜索使用

4.2.2 支持用户自定义创建AI智能体

4.3 AI专业绘画

文生图/图生图/参考图生图

Vary Region 局部编辑重绘
混图生图
AI换脸

4.4 Dall-E2/E3绘画

支持对话绘画

4.5 独立AI视频生成(PikaAi)

文生视频 / 图生视频 可生成15秒视频

4.6 智能思维导图生成

4.7 AI画廊

画廊广场

4.8 推介系统

4.9 支持微信登录

支持微信环境静默登录、浏览器中微信主动扫码登录、邮箱注册登录、手机号注册登录

4.10 微信官方原生支付支持

支持官方微信支持、易支付、码支付、虎皮椒支付等支付方式, 支持同步检查订单状态, 支持订单搜索和管理。

官方微信支付开启下,在PC端我们会调用native支付(直接生成二维码支付)

在手机微信环境内,我们将调用Jsapi支付(直接调用手机微信钱包进行支付)

更多详情直接访问官方演示站查看~

4.11 手机移动端(部分)

更多详情直接访问官方演示站手机端查看

4.12 管理后台(部分)

新版本仪表盘

智能体其他和后台页面太多功能,就不展示了,直接访问官方演示站点和演示后台。

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OpenClaw中飞书机器人配置指南:如何让群消息免 @ 也能自动回复

用 OpenClaw 做飞书机器人时,默认配置下,群里的消息必须 @ 机器人 才能触发回复。这在很多场景下很不方便——如果希望机器人在群里"隐身"工作,不用 @ 就能自动监听和回复,需要额外配置。 本文记录我解决这个问题的完整过程,供同样踩坑的同学参考。 问题描述 现象: * 飞书群里 @ 机器人 → 正常回复 ✅ * 飞书群里不 @ 机器人 → 没有任何反应 ❌ 环境: * OpenClaw 框架 * 飞书自建应用(机器人) * WebSocket 长连接模式 解决过程 第一步:修改 OpenClaw 配置 在 openclaw.json 中找到飞书渠道配置: "channels":{"feishu":{"requireMention&

【国内电子数据取证厂商龙信科技】大疆无人机如何导出日志并解析

【国内电子数据取证厂商龙信科技】大疆无人机如何导出日志并解析

一、前言 我们在提取无人机数据的时候,可能会遇到由于无人机自身没有存储介质从而导致无法对无人机进行镜像解析数据的情况,今天给大家讲解下如何通过无人机自带的功能界面导出日志并解析。 二、对于没有存储介质的无人机设备如何导出日志 2.1安装软件 一般来说,无人机官方都有配套的查看工具。我们以大疆无人机为例,首先我们需要在计算机上安装大疆厂商官方发布的软件DJl Assistant2 For Mavic工具。 2.2连接设备 将无人机设备用usb线连接至电脑 打开DJl Assistant2 For Mavic工具 2.3导出日志 设备连接上后可以看见日志导出模块,可以将日志全选或者根据需要的时间段进行选择,勾选上点击下载到本地即可。 导出之后,即是dat文件 将dat日志导入到龙信物联网取证系统 LX-A501-V1进行解析。 打开龙信物联网取证系统 LX-A501-V1软件——新建案件 选择正确的设备类型、品牌 提取方式选择文件——添加文件选择我们导出的日志 开始取证——等待解析完成即可 解析完成后即可查看数据,包含设备基本

写给技术管理者的低代码手册系列文章(3)——第一部分:低代码诞生的背景【第二章】

写给技术管理者的低代码手册系列文章(3)——第一部分:低代码诞生的背景【第二章】

第二章 传统开发模式在规模化后的核心瓶颈 在高级语言诞生后的相当长一段时间内,行业普遍认为,只要语言不断演进、类库不断完善,软件开发效率就可以持续线性提升。然而,当企业软件进入中大型规模,并在真实组织环境中长期运行后,这一判断开始失效。问题并不主要出在语言本身,而是出在传统开发模式与企业软件现实约束之间的结构性错位。 2.1 企业软件开发的真实起点:小团队、不稳定需求 与互联网产品不同,大多数企业软件项目并非从“大规模系统”起步,而是从小团队、小范围需求开始演进的。一个典型的企业软件项目,往往具有以下特征: * 单个项目的开发人员规模较小,常见在3-5人以内:一个制造企业的生产排程系统,可能只有3名开发者,甚至没有专职的产品经理 * 需求来源复杂,往往来自业务部门的阶段性诉求:财务部门要求增加多币种支持,采购部门要求增加供应商评级,这些需求在对应系统的立项之初,往往没有统筹规划 * 需求本身不稳定,存在频繁调整、回滚和例外情况:一条审批规则可能因为组织架构调整而每季度修改一次 * 软件生命周期长,项目交付只是开始而非结束:许多企业软件会运行5-10年,期间经历数十次甚至

CVPR 2026 Oral实测|YOLO-DRONE:无人机低空巡检的“性能天花板”,小目标召回率狂升39%(清华团队力作,电力部署实操全解析)

CVPR 2026 Oral实测|YOLO-DRONE:无人机低空巡检的“性能天花板”,小目标召回率狂升39%(清华团队力作,电力部署实操全解析)

前言:作为长期深耕无人机计算机视觉落地的算法工程师,我始终认为,无人机低空巡检场景的核心痛点,从来不是“模型精度多高”,而是“能否适配复杂飞行工况下的实战需求”。无论是电力巡检中的导线断股、绝缘子破损,还是安防巡检中的人员遗留、设备异常,这些目标往往尺寸极小、飞行过程中受风速扰动导致画面模糊、目标尺度动态变化,传统YOLO系列模型要么小目标漏检严重,要么抗扰动能力弱,要么实时性不足,根本无法满足工业级巡检的落地要求。 2026年CVPR大会上,清华大学团队提出的YOLO-DRONE模型惊艳全场,成功入选Oral(口头报告),成为低空巡检领域唯一入选的单阶段检测模型。这款专为无人机低空巡检设计的多尺度动态感知模型,创新性融合自适应尺度感知头(ASPH)与风速补偿特征对齐模块,彻底解决了传统模型“小目标漏检、抗扰动差、实时性不足”三大痛点——在UAV-DT无人机巡检专用数据集上,小目标召回率直接提升39%,同时支持1080p@45FPS实时处理,目前已正式部署于国内某省级电力巡检系统,实现输电线路的自动化巡检落地。 我第一时间获取了YOLO-DRONE的技术论文及开源代码,搭建了模拟无