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嘿，HN（黑客新闻）， 在开发了 Box QR（个人库存追踪器）之后，我不断听到“我需要这个来管理我的业务。”因此，我正在探索 ItemGrid——一种轻量级的库存管理工具，简单易用。 问题是：小企业在 Google Sheets（杂乱无章，无法移动扫描）和企业软件（昂贵，过于复杂）之间陷入了困境。 ItemGrid 的功能包括： - 视觉网格界面 - QR/条形码扫描 - 多地点支持 - 永久免费支持一个地点 - 当你扩展时，每位用户 $8 目前，它只是一个收集验证注册的登录页面。在收到 50-100 个注册以确认真实需求之前，不会构建完整产品。 非常希望能得到反馈，特别是如果你曾经遇到过库存管理的烦恼。 [https://itemgrid.io](https://itemgrid.io)

我是一名从事光影创作的电影制作人，已有十多年经验，同时我也在为自己、朋友和同事开发ArtCraft。 我所有的电影学院朋友都充满了雄心壮志，但制作行业的金字塔结构并不允许个人才能轻易展现。虽然有10,000名学生进入电影学院，但只有少数人能够以完全自主的方式执导自己想要的项目——而且几乎从未能获得足够的预算来实现他们的创意愿景。此外，行业内也存在很多裙带关系。 人工智能是电影行业的个人电脑时代，是数字音频工作站（DAW）。 我的一位朋友曾与真人演员一起进行过逐帧动画： [链接](https://www.youtube.com/watch?v=Tii9uF0nAx4) Corridor团队在这项技术上展示了很多创造力： [链接1](https://www.youtube.com/watch?v=_9LX9HSQkWo) [链接2](https://www.youtube.com/watch?v=DSRrSO7QhXY) [链接3](https://www.youtube.com/watch?v=iq5JaG53dho) 我们自己也在制作一些搞笑短片： [链接1](https://www.youtube.com/watch?v=oqoCWdOwr2U) [链接2](https://www.youtube.com/watch?v=H4NFXGMuwpY) 秘密在于，许多工作室已经使用人工智能超过一年了。你可能没有注意到，他们也不会告诉你，因为这存在污名化。这就像“坏假发谬论”——只有在它很糟糕时你才会注意到，而他们永远不会告诉你其他情况。 Comfy很不错，但我与一些不擅长节点图的人合作，他们要么没有足够显存的显卡，要么无法管理Python依赖。基础模型都相当有竞争力，并且变得越来越可控——这才是关键——控制。因此，我一直在致力于用户界面/用户体验的控制层。 ArtCraft拥有2D和3D控制界面，其中3D部分可以作为强大且直观的ControlNet，用于“图像到图像”（I2I）和“图像到视频”（I2V）工作流程。这几乎就像所见即所得（WYSIWYG），我相信这就是技术将为创意专业人士发展而非以文本为中心的提示的方向。 我对像Gimp和Blender这样的工具感到沮丧已经有一段时间了。我不是用户体验/用户界面的专家，但我从来不喜欢复杂的工具——尤其是复杂的开源工具。商业级工具更好。Figma非常出色。一个为创意人士设计的集成开发环境（IDE）应该是简单、神奇且强大的。 ArtCraft让你可以轻松地从各种创意画布和资产库中拖放内容。它快速且直观。在文本到图像的快速原型制作、图像编辑、3D生成到3D合成之间的切换非常流畅。它更像是“创作”，而不是提示或节点图的巫术。 作为一款桌面应用，ArtCraft允许我们让你登录第三方计算服务。我非常支持使用和整合你所订阅的模型，无论你在哪里拥有它们。这让我们能够整合WorldLabs的Marble Gaussian Splats，例如，而其他人并没有做到这一点。我的计划是随着时间的推移添加每个提供商，包括像FAL和Replicate这样的通用API密钥计算提供商。我不在乎你是否为ArtCraft付费——我只希望它能对你有用。 两个声明： ArtCraft是“公平源代码”的——我希望走Cockroach DB的路线，最终获得资金，但保持工具本身100%源代码可用，供人们自行构建和运行。就像Obsidian，但有源代码。如果我们做大了，我会花很多时间制作电影。 目前ArtCraft依赖于一个轻量级的云服务——我对此并不满意。这是一个选择，以便我可以重用一个旧项目并快速推进，但我打算很快让它完全离线工作。所有服务器代码都在单一代码库中，因此你可以自己运行一切。随着时间的推移，我确实设想一个便携的开源云，用于各种AI工具的读写，就像一个资产的Github，但这只是一个遥远的想法。 我在代码库中写了关于路线图的内容：我希望为每个计算提供商开发集成，重写前端用户界面/用户体验，使用Bevy实现完全本地的客户端，并整合本地模型。

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嗨，HN， 我们开发了 LUML（<a href="https://github.com/luml-ai/luml" rel="nofollow">https://github.com/luml-ai/luml</a>），这是一个开源（Apache 2.0）MLOps/LLMOps 平台，涵盖实验、注册、LLM 跟踪、部署等功能。 该平台将控制层与数据和计算分离。所有的工件都是自包含的。每个模型工件都包含所有元数据（包括实验快照、依赖项等），并存储在您的存储中（兼容 S3 或 Azure）。 文件传输直接在您的机器和存储之间进行，执行则在您托管并连接到 LUML 的计算节点上进行。 我们非常希望您能尝试这个平台并分享您的反馈！