TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1201 · 14.01

Младший очень любит роботов-доставщиков, поэтому в какой-то момент мы купили ему такую игрушку. Не ту, что дорогая на радиоуправлении, а простенькую, с оттяжным моторчиком и светодиодами. Старшая это увидела и тоже себе такую попросила, купили и ей. Потом младший случайно увидел, что в доме есть второй ровер, и не его! Устроил скандал, пришлось ему отдать, а старшей купить третьего и попросить, чтобы спрятала. И тут я подумал: а мог бы я сам сделать что-то типа такого дома, если бы игрушки не продавались, или вместо покупки второго-третьего-пятого? Вызов принят, засел за компас. Думал, что сделаю за вечер, но на самом деле с продумыванием конструкции, что где как должно соединяться, просидел дня четыре. И ещё столько же на сборку, потому что нельзя просто взять и с первого раза угадать все допуски и посадки :) Моя версия крупнее, чем покупная игрушка, батареек хватает на подольше, и даже есть своего рода подвеска. Конечно, пространство для улучшений остаётся, но, получилось, кажется, довольно мило. Если вы хотите своим детям сделать прикольный сюрприз, я не поленился сверстать инструкцию по сборке, прикладываю её и все файлы. В архиве есть и редактируемый исходник в формате STEP. Просьба, кто напечатает, покажите в комментах :) #diy@clockstackwheels#hobby@clockstackwheels

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #imageediting

当前筛选 #imageediting清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8240 · 09.08.2025 г., 14:01

🖼️ GPT-Image-Edit-1.5M — крупнейший и полностью открытый датасет для редактирования изображений по тексту! 🚀 1.5 миллиона триплетов: инструкция + оригинальное изображение + отредактированное по запросу Как мы это сделали? Мы переосмыслили и усилили три известных датасета (OmniEdit, HQ-Edit, UltraEdit) с помощью новой GPT-Image API. 📊 Результаты впечатляют: Модель FluxKontext, дообученная на этом наборе, показывает: ▫️ 7.24 на GEdit-EN ▫️ 3.80 на ImgEdit-Full ▫️ 8.78 на Complex-Edit — на уровне с топовыми проприетарными решениями! 🎯 Инструкции выполняются точно, а изображения выглядят реалистично. Цель — сократить разрыв между open-source и закрытыми системами редактирования. 🔗 Подробнее: 🌐 Проект: https://ucsc-vlaa.github.io/GPT-Image-Edit/ 💻 Код: https://github.com/wyhlovecpp/GPT-Image-Edit 📦 Датасет: https://huggingface.co/datasets/UCSC-VLAA/GPT-Image-Edit-1.5M 🤖 Модель: https://huggingface.co/UCSC-VLAA/gpt-image-edit-training 📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2507.21033 @ai_machinelearning_big_data #AI#ImageEditing#OpenSource#GPT4V#Multimodal