封面提示词：一个安静的电影感中景镜头，戏仿《Forrest Gump》中 Forrest Gump 坐在公园长椅上讲述故事的场景。一只穿着浅色西装或格子衬衫的泰迪熊（模仿 Forrest Gump），坐在一张迷你长椅上，腿边放着跑鞋，爪子里可能拿着一个小盒子（模拟巧克力盒）。背景是柔和虚化的公园景象，光线温暖，营造出一种温柔、怀旧和甜美的氛围。
上周精选✦
Midjourney V7 发布
Midjourney V7上周终于发布了，总体来看质量提升没有V5到V6来的大，图像质量更高细节更加丰富，本来如果没有4o或者即梦3.0的话还是挺好的，但是现在4o把图像模型的竞争拉到了下个阶段，只能说发布太晚了，如果能在去年12月首次公布的时候按时发布的话还不会这么被动。
用V7的测试图片做了个视频，可以在这里看看效果。
官方的升级介绍里也说的不太明白：它在文本提示方面更加智能，图像提示看起来非常出色，图像质量显著提高，纹理精美，各种物体、手部和身体在所有细节上都表现出更好的连贯性。
功能上主要是“草稿模式”积分消耗降低一半的同时，生成速度提高10倍，而且你还可以通过语音控制生成图片和调整提示词，生成结束之后可以点击“enhance”或“vary”进行高质量渲染。
目前，放大、编辑和重绘功能将回退至 V6 模型，情绪板和sref功能是V7的版本。
同时V7现在回强制启用个性化，所以你第一次必须进行200张图片的评价，国内的悠船不需要这个操作，如果你懒得搞的话可以去悠船试试。
V6的提示词写法和Sref很V7是不通用的，又得重新探索了。
Llama 4 系列模型发布
Meta 不知道是得到了什么消息，着急忙慌的在周六发布了Llama 4，最大的亮点就是1000万Token 的上下文了，其他的方面相当一般，那么多人才不知道咋搞成这样的。
整个系列一共有三个模型：
Llama 4 Scout：17B活跃参数的 16 位专家MoE模型，1000 万上下文窗口，仅需单个 NVIDIA H100 GPU 可运行。
Llama 4 Maverick：17B活跃参数的128 位专家MoE模型，LLM竞技场得分最高的开源模型，支持图像多模态识别。
另外还有Llama 4 Behemoth：288B活跃参数，16 位专家MoE模型，非常大了可以说是，在多项 STEM 基准测试中超越了 GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 Pro，目前仍在训练。
lama 4 Maverick 17B active 在 M3 Ultra 上的速度是50Token /秒。
Llama 4 Scout 和 Maverick 现已在 OpenRouter 和 Groq 上推出，而且有免费版本，Groq 上Llama 4 Scout 运行速度是 511 Token 每秒。
