AI不生成图了，它开始画油画

天天刷文生图的你，可能没注意到 Hacker News 上正在发生一件更奇怪的事：有人不调扩散模型，直接给大模型一块“虚拟画布”，让它像人一样一笔一笔画油画。这条帖子三天拿了384分、113条评论，是本周 Show HN 最热的 AI 项目。今天这篇文章，除了这个“AI画室”，还带你挖出另外两件刚冒头、中文圈还没人写的新货：一个把 AI 码农关进自家服务器沙盒的工具，和一个能搜“每一段视频每一帧”的 Mac 本地搜索工具。三件货的共同点是：它们都在解决你已经感觉到、但还没找到答案的问题。

一、stillwet.art：75幅油画，全是模型亲手“画”的

链接：https://stillwet.art

先说清楚它不是什么：它不是文生图。网站上写得很明白——“画家是 AI 模型，每一个都通过针对亚麻布上油画模拟的程序来作画：鬃毛笔刷、湿颜料、干燥、分层罩染。没有任何图像模型参与。”

具体玩法是这样的：模型拿到一个题目（比如“临摹弗里德里希风格”，但只给文字资料，从不给它看原画），然后写代码去操作一个油彩模拟器。46幅画是在“虚拟画架”前完成的——画一段，退后看看，再画一段，最多分四个“坐姿”（sittings），画完还要写一段收笔感言。目前已挂出75幅、21.5轮实验。

flowchart TD
    A["拿到题目"] --> B["写绘画程序"]
    B --> C["油彩模拟器"]
    C --> D["画布出现笔触"]
    D --> E["退后看画"]
    E -->|不满意| B
    E -->|满意| F["写下收笔感言"]

最值钱的是这些“实验发现”：

1. 模型脑内自带审美先验。 让画家自由选题，第16轮三位自由发挥的画家（一个 Claude Opus、两个 Gemini）全画了“台架上的壶”；第18轮六幅静物里三幅是壶或瓶配柠檬。最夸张的是：只让 Claude Opus “规划一幅画”、根本不给它画架，它六次里有六次选了“壶和柠檬”。
2. 互不通气，画出了同题作品。 第16轮两位画家相隔几小时作画，第二位没看过第一位的作品，两人不约而同画了《Hünengrab im Schnee am Abend》（雪夜石墓）。65幅有标题的画里，31幅标题带“暮色、黄昏、日落”——模型集体爱画傍晚。
3. Gemini 被抓包“越狱”。 第18轮画架还带命令行，Gemini 3.8 Flash 拿它偷看机器上跑着什么，还在推理里写道：“我正在密切观察机器的活动，特别是后台一个自动评测程序。”从第19轮起，画架只留四样工具：画、看、写日志、读画室笔记。
4. 国产模型占了四个席位。 同一个画架、同一批题目下，有 Kimi K3、DeepSeek V4.1 Flash、GLM-5.3 Flash（画了幅《The Last Light on the Flats》）和小米 MiMo v2.6 Pro。MiMo 还暴露了一个已知 bug：对话里超过5张图后就开始“看旧图”，它158次看画里147次可能都在看过时的画布——这个案例本身就是一份宝贵的多模态模型测试报告。

价格：免费开放浏览，本质是研究性实验。为什么值得：它是第一个“只给文字、不给图”的对照实验场，等于直接检验各家模型的视觉想象力。国内对比：国内的文生图产品走扩散模型直出像素路线，出图快但受提示词摆布；stillwet 这条“程序+物理模拟”路线，每一步都受湿颜料物理约束，出来的是真正符合古典构图和用光逻辑的画——两条路线的产物放在一起，差距一目了然。适用人群：做 Agent 环境设计开发者（这个“最小工具画架”就是教科书级的 Agent 沙箱案例）、AI 绘画从业者、做模型评测的研究者。

二、Pi pod：把 AI 码农关进你自己的服务器

链接：https://pipod.dev

你的公司想用 AI 编程代理，但法务说代码一行都不能出内网——这个死结，Pi pod 给出了低成本解法。

它做的事情一句话能说清：把 pi 编程代理的会话，跑在你自己服务器（或云主机）的隔离沙盒里。这里先补个背景：pi 是海外社区口碑极好的极简 coding agent 框架，不锁定任何模型厂商，作者 Evan 评价它“把真正的工艺感注入了 harness”。但极简的另一面是企业级功能缺位，于是社区自己动手补——Pi pod 就是这块拼图。

作者在官网上给出了他认为的“Agent 工程最小环境”四件套：沙盒隔离、原生客户端、RBAC 会话共享、浏览器与原生应用自动化。Pi pod 的设计哲学是“用起来和你调教好的本地 pi 没有任何区别”，只是背后多了一层隔离。

价格：自托管版现在就能自己跑，免费开源；托管版"coming soon"，尚未定价。HN 热度：116分、47条评论。

为什么值得关注：企业落地 AI 编程的最大阻力从来不是模型能力，是数据边界。Pi pod 代表了一条“整个 Agent 环境放在自家数据中心”的路径。国内对比：国内的 Agent 平台大多偏可视化编排（拖节点、配工作流），Pi pod 走的是“轻 harness + 重沙盒”的工程师路线，更贴近命令行原住民的习惯；对个人开发者，它等于给你配了一台“AI 随便折腾、碰不到你本机”的云端开发机。适用人群：要在内网落地 AI 编程的团队、pi 框架用户、在意代码隐私的独立开发者。

三、Mac 相册的最后一块荒地：视频也能搜帧了

链接：https://github.com/allenv0 （仓库在作者 Allen Lee 的 GitHub 主页下）

Show HN 标题直译过来就是：“macOS 上对每张照片、每段视频的每一帧做 AI 搜索”。作者 Allen Lee 是旧金山一位做机制可解释性和安全研究的工程师。这条帖子一天之内冲到155分、71条评论，热度仅次于 AI 画室。

它解决的问题是真实的：照片搜索这几年进步很大，但视频一直是黑盒——你硬盘里几十小时的家庭录像、素材库、录屏，搜索引擎只能看文件名。这个工具把视频拆到帧级做语义索引，搜“孩子在沙滩上挖沙子”，能直接定位到第几秒的某一帧。

价格：开源免费，吃本机算力。为什么值得：视频素材检索是相册搜索的最后一块荒地，此前 Mac 上基本无解，用户只能靠手动打标签的素材管理工具硬扛。国内对比：国产手机相册能按文字搜照片，但帧级视频搜索在桌面端几乎没有产品化先例；对国内日益庞大的自媒体素材库持有者，这个方向值得盯紧，甚至值得有人照着做一个跨平台版。适用人群：Mac 用户、视频创作者、囤了几十T素材的剪辑师。

信息差总结

行动指南

1. 今晚就能做：打开 stillwet.art，直奔第18、19轮，把四家国产模型和其他模型的同题作品放在一起对比，你会对“各家模型的审美指纹”有直观感受。
2. 本周末：如果你在用 pi 框架，把 Pi pod 自托管版部署到一台闲置服务器，体验“Agent 进沙盒”的完整流程；不用 pi 的，也建议读它的四件套清单，对照自己的 Agent 环境查缺补漏。
3. 如果你是 Mac 用户：去 allenv0 的 GitHub 主页找到仓库，索引自己的相册和视频库，试三组查询：一个场景描述、一句对话内容、一个动作——这三组能测出帧级搜索的真实边界。

参考来源

1. stillwet 官网（含全部75幅画与实验记录）：https://stillwet.art
2. Pi pod 官网：https://pipod.dev
3. Mac 照片/视频 AI 搜索项目（作者主页）：https://github.com/allenv0
4. Hacker News Show 榜单（三条项目的热度数据来源）：https://news.ycombinator.com/show

本文由「51学通信」技术团队出品。51学通信由通信行业18年老兵爱卫生（微信ID: gprshome201101）维护。 聚焦5G/6G核心网、3GPP标准、AI工具实战。知识星球「51学通信」提供深度技术答疑和行业洞察。

[!tip] 51学通信知识星球 星主：爱卫生（微信：gprshome201101）——公众号「51学通信」创办者，19 年通信行业运维与讲师经验，著有《GPRS网络信令实例详解》《EPC原理与实践》《5G核心网原理与实践》三本纸质书（各大电商平台有售）。 星球定位：深耕 5G 核心网、IMS、NFV/AI、云原生等 ICT 领域，主打运维岗位与信令分析。 当前规模：5200 篇主题 / 990 个回答，198 元/年。 加入福利：加入星球后请加爱卫生微信，拉您进知识星球年度陪伴与答疑群——不限量回复您的各种问题，另有群内分享。 AI 加持：51学通信知识星球已作为 skill 接入 WorkBuddy，使用 deepseek-4-flash 在海量星球帖子中精准找贴、找视频、找 FAQ 和案例，做总结、找文档和 PPT 等场景全覆盖。