今天是AlexNet提交到ImageNet的14周年，这场提交开启了现代深度学习革命。

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摘要

AlexNet提交到ImageNet的14周年开启了现代深度学习革命。作者用开源创意流程来庆祝这一时刻，流程基于Qwen-Image 2.1、LTX-2.3、Wan 2.1、InfiniteTalk和ComfyUI，全部运行在一张RTX 3090上。

AlexNet于2012年9月30日提交到ImageNet。当时有三件事汇聚在一起：神经网络 + GPU + 像ImageNet这样的大规模数据集。正是这套基本配方，让我们走到了今天，而且目前看不到上限。用开源和前沿模型来庆祝这一切再合适不过了：Qwen-Image 2.1 负责所有插画，LTX-2.3 负责动态画面，Wan 2.1 + InfiniteTalk 负责口型同步，全部运行在一张3090上。Opus 5.5 驱动 ComfyUI 并完成了所有剪辑工作。不算Claude订阅费，我一分钱没花。歌曲来自 Suno。我先在本地用 ACE-Step 1.5 和 YuE2 原型化了风格和歌词，它们已经很接近了，但在人声方面还差一点火候。整个流程都是开源的，你可以用自己的曲目来试试：https://github.com/latent-variable/deep-learning-birthday
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