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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #133 · 6.01

В итоге все четыре сериала, которые выпустили Marvel за год, оказались в лучшем случае средненькими. Да, во всех есть реально крутые моменты, пасхалки, хороший неназойливый фан-сервис. Во всех есть хотя бы одна серия, которую смотришь с удовольствием от начала до конца, да и в целом ни один нет желания бросать на середине. Но послевкусие вообще нулевое, а оправданность ожиданий ниже плинтуса. Эмоций после просмотра практически не остаётся, не более чем прочитать абзац с важной информацией для дальнейшего понимания вселенной. Думаю, Марвел стали одновременно заложниками высокой планки и высокого бюджета. С одной стороны, после театральных блокбастеров ожидаешь как минимум не хуже. Хотя даже последние удаются компании, скажем честно, не каждый раз. С другой стороны, высочайшая стоимость серии — тут тебе и дорогие актеры, и дорогая картинка. В итоге серий приходится делать мало, и их не хватает, чтобы хорошо раскрыть персонажей (даже уже известных), и в особенности чтобы сформулировать и разрешить достаточно глубокий конфликт. Если бы мне год назад кто-то сказал, что, в принципе, все четыре сериала можно пропускать, и я даже как фанат вселенной особенно ничего не потеряю, я бы не поверил. Но увы. Самый сильный крах ожиданий был на Локи, естественно. Такой потенциал потеряли, эх. #fiction

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