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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #129 · 2.01

Твиттер — самая странная соцсеть. Начнем с того, что там никто не зарабатывает. Я ни разу не слышал, чтобы в твиттере кто-то получал доход от своего десятитысячного аккаунта. Хотя раскрутить такой аккаунт не проще, чем Ютуб до миллиона, а с него уже люди вполне себе живут и на работу не ходят. Но главное не это. Там очень своеобразная аудитория. Я имею ввиду тех, кто пишет очень часто, и вообще ведёт регулярную онлайн социальную активность именно в Твиттере. Так вот, там ярко выражена квинтэссенция либерально-молодёжной повестки: люди в депрессиях и на терапиях, с прогрессивными, но не работающими отношениями, с тревожностью и неуверенностью в себе, с видимой эмоциональной нестабильностью и ранимостью, незрелые адепты инфантильных идеологий. Читаешь как "Килл Ми Плиз", очень полезно — собственные проблемы кажутся незначительными. С другой стороны, именно эта аудитория в таком её состоянии производит самые смешные шутки, и вообще создает один из наиболее интеллектуальных и остроумных русскоязычных источников контента. А ещё там прям много пишут текстов, даже длинные рассказы оформляют "тредами" — цепочками ответов на собственные твиты. Во всём остальном интернете тексты убили дети, а в Твиттере тексты живут милостью невыросших взрослых. Достаточно умных, чтобы писать клёво, но недостаточно мудрых, чтобы разобраться со своей жизнью. Не знаю, как в англоязычном мире (кажется, не так), но в Рунете Твиттер это совершенно уникальное явление. #web

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