Johnny Nam retweeted
중국 카메라 필터 어디까지 발전하는거지?
중국 카메라 필터라는데
전에는 뭔가 어색하거나 그랬는데 이제 AI기술이 합쳐지면서 조명 제외하고는 화장 안 하고도 방송가능
아무리 움직여도 어색하거나 이상하지 않다고 함
전신성형필터까지도 들어가면 더 엄청남
그렇다고 실제로 봐도 화장도 믿을 수 없는 수준임
중국에서 유행하고 있는 화장 보면 화장이 아니라 특수분장 수준임
Johnny Nam retweeted
[현재 🖱️ "딸깍"으로 바로 AI연산 성능 향상 가능한 RTX GPU 정리표]
📌 [RTX 20 시리즈]
2080 Ti --> +36~64%
📌 [RTX 30 데스크탑]
3050 8GB --> +63%
3060 12GB --> +78~99%
3060 Ti 8GB --> +43~79%
3070 8GB --> +72~81%
3070 LHR 8GB --> +76~79%
3070 Ti 8GB --> 약 +100%
3080 10GB --> +70~73%
3080 LHR 10GB --> 영상생성 약 15% 단축
3080 12GB --> +68~73%
3080 20GB 개조 --> +49~59%
3080 Ti 12GB --> +62~67%
3090 24GB --> +64~75%
3090 Ti 24GB --> BF16 +80% / TF32 +94%
📌 [RTX 30 노트북]
3050 Laptop 4GB --> +51~72%
3050 Laptop 6GB --> +33~61%
3060 Laptop 6GB --> +45~54%
3070 Laptop --> +94~95%
3080 Laptop 16GB --> +33~41%
3080 Ti Laptop 16GB --> +56~58%
📌 [RTX 40]
4060 Laptop 8GB --> +38~58%
4070 Ti 12GB --> +83~84%
4070 Ti SUPER 16GB --> 약 +99%
4090 24GB --> 특정 Tensor 약 +100%
아직 1%+ 미확인인 것도 있음 (데이터 부족 등)
4060 Ti / 4070 SUPER / 4080 / 4080 SUPER / 4090 D / 50 시리즈 / 2060, 2070, 2080 일반 모델별 실측 부족
Johnny Nam retweeted
비트코인의 상승사이클과 하락사이클은 이것만 봐도 느낌이 옵니다.
고작 이정도의 조정에도 많은 분들이 저점 갱신을 생각하고 있는 것 같네요.
하루살이처럼 살지말고 장수거북이 처럼 생각 할 필요가 있습니다.
Johnny Nam retweeted
このAI動画は傑作だ...( ;∀;)...!!全力で癒し
こんな可愛い動画を作れるなんて天才の発想(*'▽')..
みーさん( @mi7_crypto )がプロンプト公開してくれてる(^_-)-☆いつ使っても凄いにひと言!
🤖 Made with AI
【PR】超絶可愛い...(*'▽')ちびっ子バイラル動画
将来どんな子になると思う!?...( ;∀;)...
AI動画業界騒然、新モデルTOPVIEW T1(@TopviewAIJP)でやってみた!!
同じプロンプトのSeedance2.5版も繋いだけど、品質の差がなさ過ぎて区別できないレベルに驚き...( ゚Д゚)
これで、Seedance 2.5(1080P)より62%安いだと!!
今後メインで使えるモデルだわ!
【プロンプト公開】やってみてね...
→参照させる画像3枚用意
(登場人物多いので!調整してね)
===Prompt開始===
【参照画像&名称固定】
@ Image1 =名称固定:主人公
主人公女子の人物同一性、顔、髪型、体格、衣装の基準。
以降、上記の固定名称のみ記述する
@ Image2 =名称固定:男子A、男子B、男子C、男子D
男子A、男子B、男子C、男子Dの人物同一性、顔、髪型、体格、衣装の基準。
以降、上記の固定名称のみ記述する
@ Image3 =名称固定:男子E、男子F
男子E、男子Fの人物同一性、顔、髪型、体格、衣装の基準。
以降、上記の固定名称のみ記述する
3枚の参照画像を忠実に用い、全員の人物同一性・衣装を30秒間維持する。
実写フォトリアルの本格アクションコメディ映画。30秒。4:3横画面。明るい昼間の日本の保育園風の園庭セット。砂場、遊具、通路、別の遊具が同じ敷地内にある。セリフ、ナレーション、字幕、文字、ロゴなし。
徹底した実写フォトリアル。35mm映画フィルムのような質感。自然なフィルムグレイン、わずかなハレーション、柔らかなハイライト、深い黒、落ち着いた自然な色調、微細なレンズフレア、映画用レンズらしい自然なボケ。デジタル的にシャープすぎず、過剰なHDRやCM調にはしない。日本映画の本編から切り出したようなシネマティックなレンズトーン。
人物、衣装、園庭の砂、遊具は、実際のカメラで撮影した自然な質感と光の反応を持つ。3Dアニメ調、CGアニメ調、ゲーム映像調、プラスチックのような肌にはしない。昼の自然光を維持し、実写映画らしい陰影と立体感を保つ。自然光の方向、柔らかな顔の陰影、地面の接地影は全CUTを通して維持する。セルルック、トゥーン調、デフォルメ感の強い表現も禁止。
映像全体の基本動作は、超高速で走るというより、瞬間移動したように見える異常な高速移動。主人公は地面を蹴った瞬間にその場から消え、元の位置に半透明の残像を2〜4枚残す。次の瞬間には数メートル先の相手の目前に突然実体化する。移動中を長く見せず、消失→残像→別地点に出現→高速ステップ→急停止→一瞬だけ超スロー→即離脱、を繰り返す。相手の目前で一度だけ細かい高速ステップを入れて位置をずらし、フェイントのように回り込んでからチュや回避やガードへ入る。高速移動時は背景が激しく流れ、足元に小さな砂ぼこり、カメラは一瞬遅れて追いつく。チュや回避やガードの決定的瞬間だけ0.2〜0.4秒ほど超スローにする。主人公は接触の直後に別方向へ瞬間移動級の離脱を行う。恋愛的な甘い演出は禁止。あくまでいたずらと異常高速アクションの笑いとして描く。
カメラは、低い視点の35mm相当の広角追走と、チュ直前だけの50〜85mm相当の顔の寄りを使い分ける。重要なのは、主人公が消えたあとカメラが遅れて振られ、次の出現位置を捉えること。広角では必ず出発位置と到着位置の差が分かるように見せ、主人公の残像と移動距離を同じ画面内で伝える。寄り画は長くしない。顔の接近アップは決定的瞬間だけ短く使い、すぐに反応と離脱へつなげる。環境音、走る足音、風切り音、急停止音、小さなチュの効果音、ブロック音に同期してアクション音楽が鳴る。停止と超スローで音楽を絞り、再加速で復帰する。
CUT01|0.0〜2.0秒
主人公女子、男子A、男子B、男子C、男子D、男子E、男子Fの計7名。
開始時、主人公女子は園庭セットで周囲を見回し、男子Aは砂場で砂遊び風に遊び、男子Bは遊具のそばで遊び、男子Cは通路で遊び、男子Dは別の遊具のそばで遊び、男子Eは遊具付近、男子FはEの隣で遊んでいる。整列はしない。低い視点からの35mmの広い斜め画角、明るい自然光、園庭の生活音。主人公女子がAを発見して、獲物を見つけたようないたずらっぽい笑顔になり、目を輝かせる。膝を曲げて地面を蹴った瞬間、その場からほぼ消える。元の位置に短い残像が複数残り、カメラが一瞬遅れて追う。背景の遊具が高速で流れ、足音・加速音・風切り音とともにアクション音楽が立ち上がる。次の瞬間には砂場のAの目前に突然出現する勢いを見せる。
CUT02|2.0〜5.0秒
主人公女子、男子Aの計2名。
開始時、男子Aは砂場で遊び、主人公女子はAへ瞬間移動級に接近中。広角追走の直後、主人公女子がAの目前に突然実体化し、細かい高速ステップを1回だけ入れてAの視線の死角へ半歩回り込み、ピタッと急停止。50〜85mmの二人の顔の寄りへ切り替え、音楽が引き、超スロー。男子Aが顔を上げた瞬間、主人公女子がAのほっぺへ短くチュッ。接触アップと小さなチュの効果音。主人公女子の表情は、成功したときの満足げないたずら笑顔。男子Aは目を丸くし、口をぽかんと開ける。次の瞬間、主人公女子はもうその場から消えており、離脱方向に短い残像だけが残る。足音・風切り音・音楽が復帰し、カメラが遅れて遊具側へ振られる。不意打ち成功とAの硬直を笑いにする。
CUT03|5.0〜8.0秒
主人公女子、男子Bの計2名。
開始時、男子Bは遊具のそばで遊び、主人公女子が別方向から瞬間移動級に接近する。広角画面の端で残像が走り、次の瞬間にはBの前へ急停止。靴音と背景の流れが止まる。男子Bは主人公女子に気づき、目を輝かせ、大喜びの笑顔で自分からほっぺを差し出す。主人公女子は少し嬉しそうに目を細め、ノリの良さに面白がる表情を見せる。50〜85mmの二人の寄りで音楽を抑え超スロー、主人公女子がBの頬へチュッ。小さなチュの効果音。男子Bは目を細めて嬉しそうに笑う。直後、主人公女子はまた一瞬で消え、横方向へ残像を残して離脱。足音・音楽が復帰。カメラは低い広角へ戻って通路へ急パンする。Aと正反対の大喜びを明確に見せる。
CUT04|8.0〜11.5秒
主人公女子、男子Cの計2名。
開始時、男子Cは通路で遊び、主人公女子が別地点から瞬間移動級に接近中。低い視点の35mm横並走カメラに一瞬だけ残像が見え、Cの目前に突然出現。主人公女子は集中した目つきで狙いを定め、高速ステップで一瞬だけ左右に位置をずらしてフェイントを入れる。音楽を絞ってチュ寸前の超スローに入る。男子Cは驚いた目で主人公女子を見ながら、首と上半身をサッと動かして紙一重で回避。主人公女子の顔はCの頬に触れず空振り。風切り音だけが抜け、カメラはわずかに行き過ぎる。主人公女子は一瞬むっとした悔しそうな顔を見せ、すぐに表情を切り替えて別方向へ消える。別の遊具へ向かう残像だけが残る。男子Cはその場に残り、何が起こったのか分からないまま目で追う。紙一重の回避をスピード感とともに描く。
CUT05|11.5〜15.5秒
主人公女子、男子Dの計2名。
開始時、男子Dは別の遊具のそばに立ち、主人公女子は低い姿勢から瞬間移動級に突進中。低い35mmの広角で足元の影と距離を見せ、Dの真正面へ突然実体化。主人公女子は真顔で狙いを定め、高速ステップで一度だけDの横へ回り込もうとするが、Dはその動きを見切って顔を引く代わりに手のひらを前へ突き出す。50〜85mmの二人の顔と手が入る寄りへ切り替え、超スローでDの手のひらが主人公女子の顔を前方からしっかり受け止める。重要:この場面では、主人公女子の唇も頬も、男子Dの頬や顔に一切触れない。接触するのはDの手のひらと主人公女子の顔だけ。チュは成立しない。短く乾いたブロック音。音楽もカメラも一瞬完全停止。Dの真剣な顔と、主人公女子の「えっ、止められた」という驚き、少しふくれた不満そうな表情を見せる。次の瞬間、主人公女子は真横へ消え、複数の残像を残して離脱。音楽・足音・低い広角追走が一気に戻り、EとFのいる場所へ向かう。
CUT06|15.5〜23.5秒
主人公女子、男子E、男子Fの計3名。
開始時、男子Eは遊具のそばにおり、男子FはEの隣にいる。二人は自然に遊んでいる。主人公女子は二人へ走り込み、最初はEだけを見つめる。35mmの低い斜め広角でE・Fの隣接位置を見せ、主人公女子がEの前へ突然出現して急停止。50〜85mmの顔の寄りと超スローで、主人公女子の顔がEの頬のかなり手前、数センチ以上の距離で止まる。重要:この場面では、主人公女子の唇も頬も、男子Eの頬や顔に一切触れない。ほっぺをくっつけない。チュもしない。音楽が静まり、主人公女子はEの顔を見て『うーん、ちがう』というような、あからさまに迷いと微妙さのある表情をする。男子Eはぼんやり見ている。短い無音の間。次の瞬間、主人公女子の視線がFへ移る。目が急に輝き、好みの相手を見つけた嬉しさがはっきり顔に出る。カメラが二人の隣接関係を少し広く映した直後、主人公女子が横へ猛烈な瞬間移動級方向転換。Eの前から消え、Fの前にもう出現している。風切り音・音楽復帰。カメラは遅れて横移動し、Eを取り残してFに追いつく。男子Fは目を見開く。主人公女子がFの前でピタッと止まり、少し嬉しそうで勝ち気な笑顔になり、50〜85mmの顔の寄りと超スローでFのほっぺへ短くチュッ。小さなチュの効果音。これはFへの1回目のチュ。男子Fは驚きから嬉しい笑顔へ変わる。主人公女子は即離脱し、その場からまた消える。男子Eは選ばれず呆然。男子Fは喜ぶ。二人の対照的な反応を同じ空間のまま見せる。
CUT07|23.5〜30.0秒
主人公女子、男子E、男子Fの計3名。
開始時、同じ園庭の遊具付近。男子EはFの隣で呆然、男子FはEの隣で喜んでいる。主人公女子は少し離れた場所にいる。50〜85mmの近い二人画で、Fが目尻を下げて嬉しそうに笑い、Eは口を開けたままFを見てから主人公女子の去った方を見返す。交互に切らず、同じ画面内で喜びと呆然を対比させる。音楽を一拍引く。そこで主人公女子がFを見て、もう一回いくと決めたような、満面のいたずら笑顔と勝ち誇った表情になる。カメラが二人画から主人公女子へ急パン。主人公が地面を蹴った瞬間、その場から消え、短い残像が残る。低い35mm広角追走に切り替わり、足音・風切り音・音楽が勢いよく高まる。主人公女子は一度Fの横をかすめるように高速ステップで回り込み、Fが振り向くより先に反対側へ出現する。50〜85mmの寄りと超スローで、主人公女子がFのもう片方のほっぺへ短く2回目のチュッ。小さなチュの効果音。これはFへの2回目のチュ。男子Fはさらに嬉しそうに目を輝かせる。男子Eは「なんでまたそっちなんだ」というような強い呆然顔になる。主人公女子はその場から走り去らない。代わりに園庭の中央付近でピタッと止まり、肩で少し息を弾ませながら、獲物を探す小動物のように首を左右へ振って周囲を見回す。目が次の標的を探してキョロキョロ動き、最後に画面外のどこか一点を見つけて、ニヤッといたずらっぽく笑う。そこで次のターゲットを発見したことが伝わる。園庭の明るい自然光と柔らかい影の中、その発見の表情で30.0秒ちょうどに終了する。
===Prompt終了===
Johnny Nam retweeted
요즘 유행하는 룩북 영상, 나도 조용히 진행 중이야.
난 AI에게 무신사, 에이블리, 29CM, W컨셉 등등에서 잘 팔리는 코디들을 학습시켜서, 쿠팡에서 비슷한 옷들을 찾아 쿠파스 상품 링크를 걸고, 사이트를 만들어서 유도하려고 해. 에이블리도 추가할 거야.
AI 인플루언서 얼굴 앵커에 쿠팡 옷들을 조합해서 캐릭터를 만들고, 그걸 내 컴퓨터 그래픽카드(R2V)로 무료로 영상으로 만들고 있어.
더 사실적으로 나올 수 있게 워크플로우를 엄청 깎고 있고.
이걸 자동화로 진행중이야.
팔로우는 안 느는데, 하다보면 좋아지겠지 ㅠ
Johnny Nam retweeted
🚨ESTO ACABA DE MATAR A ELEVENLABS
74.000 personas ya lo han guardado en GitHub y casi nadie habla de ello.
Se llama VoiceStudio y es un reemplazo 100% gratis que corre en tu propio ordenador.
Te permite:
→ Clonar tu propia voz
→ Doblar vídeos a 646 idiomas
→ Crear audiolibros y dictar
→ Elegir entre 17 motores
Sin pago por carácter.
Sin límites de uso.
Todo en tu máquina.
🔖 Guárdalo.
Johnny Nam retweeted
Sorry folks, I know you're tired of Character Swap LoRAs 😅 but here's an update to my v1.0.
I spent the last week training version after version to improve likeness, and I think I landed on a really nice one. I almost called it v2.0, but for that I'd want multiple characters swapped at once. I don't doubt it's possible, I just haven't tested it. So v1.1 it is.
It's also much smaller than the previous one (80 MB vs 620 MB): I extracted the result with SVD at a dynamic rank, keeping 95% of the energy (Frobenius norm) per layer. So every layer has its own rank: the lowest is 4 and the highest is 34 (median 7).
Hope it really beats v1.0. Now back to my OpenJutsu for the Comfy challenge 🔥
Links:
huggingface.co/Alissonerdx/M…
huggingface.co/Alissonerdx/M…
If this LoRA proves useful for your work in any way, please consider helping me continue training more LoRAs like this one ☕ buymeacoffee.com/nrdx
Below are some tests I ran at a low resolution (0.3 MP); as a result, you might notice some artifacts and the like, which is perfectly fine, and likely due to the very low resolution.
#ComfyUI #Minimax #H3 #aigenerated #CharacterSwap @ComfyUI @MiniMax_AI @huggingface
Johnny Nam retweeted
If you like writing stories and want to try something different in MiniMax H3, give this a shot!
I'm testing something interesting in ComfyUI...
What if, instead of writing detailed prompts with camera angles, movements, and all the technical stuff, we just told H3 a story?
No complicated prompting. Just describe what happens and let H3 figure out how to bring it to life.
8 Steps with Relism Lora at .6
Prompt:
r34l1sm
use the woman in <Picture 1> is lucy.
Lucy stepped out of the small diner where she worked, the doorbell jingling softly behind her. The night air was cool and crisp, a welcome change from the stuffy warmth inside. She took a deep breath, feeling the slight chill of the evening settle on her skin. The street was quiet, only the distant hum of traffic breaking the silence.
Her shift had been long and exhausting, filled with the clatter of dishes and the constant chatter of customers. Now, the quiet seemed almost surreal, a stark contrast to the noise and chaos she had just left behind. Lucy adjusted her bag on her shoulder, glancing around as she began her walk home.
The dim streetlights cast long shadows across the pavement, their flickering bulbs adding an eerie quality to the otherwise peaceful night. Lucy's footsteps echoed softly, a rhythmic accompaniment to her thoughts. She felt a strange mix of relief and unease; relief that her shift was over, and unease that she had to walk home alone at this hour.
She tried to shake off the feeling, telling herself it was just her imagination. But as she walked, the sensation of being watched grew stronger. Lucy's eyes darted to the darkened alleyways and the shadowy corners of the street, half-expecting to see someone lurking there. Each time, there was nothing but the oppressive darkness.
Her thoughts wandered to the events of the day, the usual frustrations of work blending with snippets of conversations she'd had with her coworkers. She thought of Megan, her closest friend at the diner, and their plans to go out together on the weekend. The thought brought a small smile to her lips, momentarily easing her tension.
But the feeling of being watched persisted. Lucy quickened her pace, her heartbeat matching the rapid rhythm of her footsteps. She turned down a quieter street, the buildings looming tall and silent on either side. The oppressive silence pressed in on her, amplifying every sound, every rustle of leaves, every distant car horn.
A sudden noise behind her made Lucy stop in her tracks. She spun around, eyes wide, searching the shadows for the source. The street was empty, the only movement the gentle sway of a tree branch in the breeze. She stood there for a moment, heart pounding, before forcing herself to turn back and keep walking.
"It's just your imagination," she muttered under her breath, trying to steady her nerves. But the cold knot of fear in her stomach told her otherwise.
Link to Workflow : youtube.com/watch?v=DOFpyBWg…
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Free Open-Source Video-to-Animation for Mixamo Rigs, Now Inside Blender
Motion2MixamoRig copies the motion of a person in a video onto a Mixamo-rigged character and hands you a skinned GLB for Blender or Unity.
Highlights:
• Video or a single photo as input
• New Blender 4.2+ extension panel
• Runs locally on CPU, CUDA or Apple Silicon
• Reuse one take on other characters in tens of seconds
• Apache-2.0 code
GitHub: github.com/MaxLiu22/Motion2M…
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【実写プレビズで作る、実写アニメ合成】
今回のMVではminimax h3で生成したプレビズ動画を使用しました。
🎬ワークフロー
①minimax h3-max-turboで動画生成(text to video)
②生成したプレビズをDepth mapに変換
③プレビズを元にseedanceで動画化
💡この方法のいいところ
・minimax h3-max-turboが安くてめちゃ生成が早い
・めちゃ早いからプレビズでどんどんVコンを組める
・プレビズが実写だから、自然な動きとカメラワークになる
・Depth mapを使うことで実写背景も綺麗に再構成できる
minimax h3-max-turboのT2V、めちゃいいですよ!
プロンプトに対する出力が安定してるので、やりたいことを狙ってできます。
(T2Vなのにキャラの服装ほぼ一貫してるのとか見るとわかりやすい)
顔がのっぺらぼうの球体なのは、人間の顔にするとアニメキャラの輪郭に影響しちゃって可愛くなくなったからです。
Seedanceを普通に回してたら前半でクレジットがほぼ無くなったので、この方法でだいぶ救われました🙌
もしよければお試しを!
🤖 Made with AI
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① Open Gemini, Grok or GPT Image 2.0
② Upload your image
③ Paste the prompt
④ Generate your image and video
Prompt given below ⤵️
🤖 Made with AI
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Prompt ⤵️
CINEMATIC ACTION SHORT FILM — BLUE-HAIRED GIRL
Create a cinematic, photorealistic action sequence using the reference image. Maintain consistent character identities, facial features, blue hair, cute hair clips, outfits, and realistic proportions throughout. Vertical 9:16, 4K, 24 FPS, duration 15–20 seconds.
Scene 1 (0–4s): A blue-haired young woman with white cloud and blue fish hair clips stands against a concrete wall, smiling confidently as she points a shiny silver fantasy sword toward the camera. Extreme close-up, shallow depth of field, natural window light, cinematic focus pull.
Scene 2 (4–8s): Inside a modern glass office with floor-to-ceiling windows, the blue-haired woman faces a blonde woman in a black skirt and white top. They engage in a choreographed sword-fighting practice, moving swiftly, dodging and blocking with precise movements. Wide-angle tracking shot, realistic footwork, dramatic tension.
Scene 3 (8–10s): Extreme close-up of the blonde woman's focused eyes. A small metallic coin spins slowly in front of her face, catching the sunlight. Macro lens, suspenseful slow motion, sharp metallic reflections.
Scene 4 (10–14s): The blue-haired woman raises a black prop pistol toward the camera in a dramatic movie pose. Her expression turns serious. Slow dolly-in, cinematic lighting, realistic hand movements, blurred modern office background.
Scene 5 (14–18s): The blonde woman carefully takes the prop pistol from the blue-haired woman. They exchange an intense, meaningful glance, then lower the weapon. Close-up on their hands, soft sunlight, emotional cinematic ending.
Visual Style: High-end Korean action-drama cinematography, photorealistic skin, natural expressions, smooth camera movement, realistic shadows, subtle film grain, dramatic depth of field, seamless transitions, suspenseful instrumental soundtrack.
Negative Prompt: Cartoon, anime, face distortion, inconsistent characters, changing hairstyles, extra fingers, deformed hands, floating weapons, unrealistic physics, excessive motion blur, gore, blood, text, subtitles, watermarks, flickering, low resolution.
🤖 Made with AI
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지금 글로벌 개발자 커뮤니티에서 난리 난 오픈소스가 있음.
요즘 메타 Muse, 오픈AI Dots, 제미나이까지 빅테크들이 유저 친화적인 AI 에이전트를 연달아 발표하고 있는데...
메타 뮤즈는 무료지만 솔직히 성능이 너무 아쉽고,
오픈AI dots는 월 15~20만 원짜리 Pro 플랜부터 열려서 기존에 챗GPT를 안 쓰던 사람이 dots 하나 쓰자고 결제하긴 너무 아까움.
그런데 구독료도 없고, 서버비도 없이 '완전 0원'으로 나만의 24시간 개인 AI 에이전트를 돌릴 수 있는 오픈소스가 등장함. 👇
Johnny Nam retweeted
One security tip.
When you buy a hardware wallet (or download a new software wallet), leave it for a couple of weeks before moving any meaningful amount of funds to it.
And follow the news in those weeks (and after), for hacks, etc. Hardware can be tempered with, software official website can be hacked. Self custody comes with extra responsibilities.
I wrote about this 6 gears ago here binance.com/en/blog/from-our…
Stay SAFU!
⚠️ Beware if you use a Ledger hardware wallet, especially if you bought one recently.
Based on information so far, it seems to be localized to a supply chain attack with one vendor. A small number of people probably bought fake (or tampered) Ledgers.
Ledger is one of the most secure and oldest hardware wallets in the industry. Stood the test of time. But these things happen.
I expect and know all BNB ecosystem players (and all industry) to help trace and recover the funds.
Johnny Nam retweeted
A 19-year-old Japanese student built a trading bot with Claude Code in 2 days.
Used his iPad as a second monitor.
First night: $6,732 profit.
Starting capital: $68.
Total profit so far: $750,000.
Here's how it works:
The bot scans over 50 markets simultaneously.
Syncs live BTC data from Binance every second.
Spots price errors before humans even notice.
The edge is pure speed + pattern recognition.
While traders stare at charts trying to predict the next move, his bot is already executing on mispricing across dozens of markets.
No guessing.
No emotions.
No hesitation.
Just Claude Code logic finding gaps that close in seconds.
He built the entire system in 48 hours:
→ Claude Code handles the trading logic
→ Binance API feeds real-time BTC data
→ iPad displays multi-market monitoring
→ Executes trades when arbitrage windows open
The system runs 24/7.
Every price dislocation = profit opportunity.
Most people are still trading manually, refreshing charts, second-guessing entries.
Meanwhile this 19-year-old engineering student turned $68 into $750K by letting Claude Code do what humans can't: process 50 markets instantly and execute without fear.
Why are people still trading manually?
💡I'm giving away the exact Claude Code setup for free.
24 hours only.
To get it: 👇
1️⃣ Comment "Claude"
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Follow @SimslearnAi
I'll DM you the complete setup.
我拿50美元丢给Grok,让6个代理去跑12个meme币。
4分14秒之后结果出来:
50美元直接干到3532美元。
它不会死拿着币,也不会去挑什么信仰币。它就只做轮动。
02:52:22 卖掉 $BONK
02:52:25 又买回 $BONK
中间就隔了3秒。
它不会记住上一笔单子,亏了也不会硬说成长期投资。
只会不停换到当下更合适的仓位。
> 12 种 meme 币
> 6 个代理
> 99 笔交易
> 81 笔盈利
> 18 笔亏损
> 82% 胜率
到 02:54:49 的时候:
余额:682.70 美元
49笔盈利。
10笔亏损。
83.2% 胜率。
后面轮动的速度越来越快。
成交量:
233 美元 → 2.54 万美元
有意思的是,胜率几乎没往下掉。
最终统计:
> 99 笔交易
> 81 笔盈利
> 18 笔亏损
> 82.0% 胜率
> 104 美元手续费
> 3532 美元峰值余额
最让我吃惊的地方:
Grok不用替手里的仓位找理由。
$BONK 不行就卖掉。
3秒后行情回来,就买回来。
$PEPE 涨了,就切过去。
$TURBO 动了,继续换。
这点恰恰是我们人类交易最拉胯的地方。
我们买一个meme币。
跌了20%。
转头就安慰自己要长期拿。
机器人没有情绪,爱面子、对币种有执念这些问题它全都没有。
它只看一件事:
“现在哪里赔率更好?”
所以整件事看着才这么疯狂。
优势不一定是找到最好的meme币。
可能单纯就是,轮动比别人快很多。







![M7[mi7]AI (@mi7_crypto) profile picture](https://pbs.twimg.com/profile_images/1618624394380840961/1ZddKIg3_mini.png)



















