About this tool
Fuser是一个基于人工智能的创意工作空间,旨在帮助专业人士设计和管理各种媒介(文本、图片、视频、音频、3D)上的工作流程,所有内容都在一个单一的画布上进行整合。它集成了大量的AI模型和大型语言模型(LLM),使得工具能够协同工作,构思不断演进。Fuser强调探索和迭代,为各种创意形式提供量身定制的工作流程和模板,旨在成为创造性流程与创造性控制的核心枢纽。
Build scalable AI workflows with Fuser's node-based canvas. Generate image, video, audio, and…
Every model. Every medium. One canvas. Build, refine and reuse your creative workflows in Fuser.
Key features
- 跨媒介(文本、图像、视频、音频、3D)的基于AI的工作流设计
- 整合所有创意工具和模型的单一画布
- 支持160多种模型和300多种来自不同提供商的LLM
- 迭代设计能力,用于完善概念
- 针对各种创意形式的模板和可重用组件
- 直观的拖放界面,顺畅的工作流创建
- 项目和创作的资产管理功能
- 模型无关聊天,用于创意互动
- 连接您的API密钥以实现自定义集成
Use cases and audience
待编辑核验
Pricing and availability
信用(每月 - 最受欢迎)
30,000信用。大约生成7,150幅图像、130个视频、110个3D模型、550次音频生成或7000万字。信用不具过期性并会滚存。
信用(每年 - 最受欢迎)
30,000信用,享受20%的批量折扣(按年计)。大约生成7,150幅图像、130个视频、110个3D模型、550次音频生成或7000万字。信用不具过期性并会滚存。
存储(每月)
5 GB超频云存储,用于您的项目和创作,可以在任何地方和任何设备上访问,并且拥有无限的项目和画布。
优点与缺点
优点
- 所有创意媒介(图像、视频、音频、3D、文本)的统一画布
- 与大量AI模型和LLM(160多种模型/300多种LLM)集成
- 支持基于AI的工作流设计和迭代
- 为各种创意媒介提供模板
- 公平的定价模型,信用不失效并可滚存
- 为项目和创作提供云存储,并有免费等级
- 直观的拖放界面
- 用于多样化互动的模型无关聊天
缺点与限制
- 协作功能目前标注为‘即将推出’
- 关于更高信用套餐或自定义使用的具体定价细节未在‘最受欢迎’套餐之外详细说明。
Frequently asked questions
What is Fuser?
Fuser is the AI node canvas for finished creative production, built for creative agencies and studio teams. It runs 328 AI models (129 image, 162…
How do I know what a workflow will cost?
Every generation node shows its credit cost on the canvas before it runs, and a Recipe shows its estimate beside Execute. Every prompt, reference and…
Official website excerpt
Build scalable AI workflows with Fuser's node-based canvas. Generate image, video, audio, and 3D in one canvas, with…Read the original website ↗Sources
FuserUpdated on 2026-10-21Editorial references
Toolify 公开资料Before you start
Check availability, registration, limits and plans on the official site. Try a small sample before choosing.
This profile uses public official information, without full testing. Commercial terms, privacy, regional access and limits need further checks.
Scope: name, official link and basic purpose.
View original source

