一天利润500到1000小白可做地推拉新项目赚钱攻略（附渠道）

  最近几天有不少人问我，夏天了想去做地推，有没什么建议和好的单子渠道，想业余时间去赚点钱。因为我以前做过两年多时间的拉新行业，很多人也都知道我曾经这一个项目里也做出了一点成绩，想让我给点建议。于是，我就把这篇文章转发给了他们，其实做地推拉新就那么点东西，多少年来

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  2023年快要结束了，回望全年，没什么比“搞钱”二字更能勾起年轻人的热情。每当新年之交，痴迷赚钱与省钱的年轻人们都会集体涌向闲鱼，无论是年会奖品转卖、圣诞礼物转手、跨年闲置出清......大家都在努力地为自己的“年终奖”全力冲刺。我们有理由相信闲鱼将继续引领新型交易社区潮流，为年轻人创造更多有趣的消费体验和生活方式选择。

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  蔚来创始人、董事长、CEO李斌昨日驾驶ET7实测150度超长续航电池包。蔚来官方微博放出的数据分析来看，经过超14小时行驶后，此次全程行驶里程1044公里，平均时速83.9公里/小时，平均百公里能耗13.2kWh。对蔚来电动车车主来说，中国油车能去的地方，现在他们电动车也都能去了。

  年末最大IPO敲钟了。“人形机器人第一股”优必选正式登陆港股。一个成功案例背后，可能有着无数个失败案例，这是风险投资的意义;经历无数个失败案例后，可能会收获一个颠覆性的超级回报，这是风险投资的魅力。

  新东方教育集团有限公司董事长俞敏洪宣布，新东方捐款1000万元驰援甘肃救灾。新东方宣布向壹基金捐赠1000万元现金，其中新东方教育科技集团捐赠500万元，东方甄选捐赠500万元，紧急驰援甘肃地震灾区救灾工作。地震造成甘肃、青海重大人员受伤或死亡，部分水、电、交通、通讯等基础设施受损。

  当地时间12月17日19时02分，印尼北马鲁古省伊布火山喷发，火山灰柱达1000米，喷发维持的时间为58秒。火山喷发时，当地政府已经采取了紧急措施，并呼吁居民保持冷静，遵循官方建议，及时撤离危险区域。火山在全球呈带状分布，形成太平洋火山带、地中海-印度尼西亚火山带、东非裂谷带3大火山带。

  由Niantic和Capcom合作推出的AR手游《怪物猎人Now》宣布其玩家数量已经突破了1000万。该游戏将真实的生活中的街道变成狩猎场，在75秒内完成对大型恐龙的狩猎过程。每个成员都可以共同参与他们在游戏过程中发现的任何怪物的狩猎活动。

  快科技12月25日消息，曾被很多人看好的造车新势力威马汽车今年深陷破产漩涡，不少人认为下一个或许是恒大恒驰汽车，但是没有想到它近日还推出年终特惠，1万元定金抵2万元车款，同时，参与合伙人计划至高获得万元/台奖励。目前恒驰仅有一款车型在售恒驰5，其定位为一款紧凑型SUV，售价17.9万元，于去年8月上市，采用宁德时代磷酸铁锂电池，CLTC综合续航602公里。为了吸引买

  连日刷屏的东方甄选“内讧”终于迎来大结局。12月16日晚，俞敏洪和董宇辉双双现身俞敏洪“老俞闲话”直播间，坦诚回应风波。董宇辉表态不会离职，俞敏洪也解释了孙东旭被免职CEO后将依然“为东方甄选做贡献”。17日早上，新东方教育科技集团CEO周成刚发文称“昨晚在俞老师家，和宇辉一起喝了个大酒，展望新东方和东方甄选未来的发展，两个老头，一个年轻人”，并

  Mickey-1928:用于生成米奇、米妮等迪士尼公有领域角色图像的稳定扩散模型

  Mickey-1928是一个针对Stable-Diffusion-xl模型微调后的版本,训练数据集包含96张迪士尼1928年前公有领域动画片《小飞象》、《汽船威利号》和《疯狂的高卢》中的静态画面。该模型可以生成米奇、米妮和皮特等经典迪士尼卡通形象,使生成的图像保持1928年的经典设计风格。

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  Boundary Attention 是一个可微分模型，它通过一种称为边界注意力的机制来明确地建模边界，包括轮廓、角点和交叉点。与之前的经典方法相比，我们的模型具有可微分性，可扩展到更大的图像，还可以自动适应图像的每个部分的适当几何细节水平。与通过端到端训练找到边界的先前深度方法相比，它具有提供亚像素精度、对噪声更具鲁棒性以及能够以原生分辨率和纵横比处理任何图像的优势。

  Text2Immersion是一个优雅的从文本提示生成高质量3D沉浸场景的方法。我们提出的流水线D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云。接下来是对高斯云进行精炼,插值和精炼以增强生成场景的细节。与仅关注单个物体或室内场景,或采用缩小轨迹的主流方法不同,我们的办法能够生成包含各种物体的不同场景,甚至扩展到创造想象中的场景。因此,Text2Immersion可以对各种应用产生广泛的影响,如虚拟现实、游戏开发和自动内容创建。大量的评估证明我们的系统在渲染质量和多样性方面优于其他方法,并且继续推进面向文本的3D场景生成。

  Diffusion Model with Perceptual Loss:基于感知损失的扩散模型

  该论文介绍了一种基于感知损失的扩散模型，通过将感知损失直接纳入扩散训练中来提高样本质量。对于有条件生成，该方法仅改善样本质量而不会影响条件输入，因此不会牺牲样本多样性。对于无条件生成，这种方法也能提高样本质量。论文详细的介绍了方法的原理和实验结果。

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  VideoDrafter 是一个内容一致的多场景视频生成框架。它利用大型语言模型（LLM）将输入提示转换为包含多场景脚本的综合脚本，脚本包括描述事件、前景 / 背景实体以及相机运动的提示。VideoDrafter 识别脚本中的共同实体，并要求 LLM 对每个实体进行详细描述。然后，将每个实体的描述输入到文本到图像模型中，以生成每个实体的参考图像。最后，通过考虑参考图像、事件描述和相机运动，通过扩散过程生成多场景视频，扩散模型将参考图像作为条件和对齐做处理，以增强多场景视频的内容一致性。

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