TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #194 · 29.01
Классная статья The baseline for web development in 2022 о состоянии фронтенд веб-разработки на текущий момент. Меня очень порадовало, что подтвердились некоторые мои личные наблюдения, которые входили в противоречие с мнением многих других разработчиков. Вот, например: 1. React по всем показателям хуже чем Vue и Svelte. Он медленнее, потребляет больше памяти, а сайты с ним больше весят. Субъективно он ещё и менее удобный (писал об этом). Так что для новых проектов брать React стоит только из-за отсутствия разработчиков под Vue. 2. Люди не умеют в CSS и делают на JavaScript многие вещи, которые можно было бы сделать без него. 3. Давно уже пора использовать Flexbox и не выпендриваться с олдскульной вёрсткой и костылями для выравнивания. 4. Осенью прошлого года Google официально закончили поддержку Internet Explorer. Давно пора, ха-ха. С уходом IE самым худшим браузером стал Apple Safari — он проваливает почти в 5 раз больше тестов на поддержку разных веб-стандартов, чем Chrome. Я по личному опыту знаю, что если что-то работает во всех нормальных браузерах, оно может не заработать в Safari без адских костылей. Либо не заработать вообще никаким образом. У пользователей iPhone выбора нет (местные браузеры а-ля Chrome это на самом деле перекрашенный Safari, потому что Apple запрещает делать свои). Но если вы на Маке пользуетесь Safari — перестаньте, пожалуйста, это делать. А вообще ещё раз повод задуматься о политике Apple и настоящем их отношении к пользователям. Но некоторые вещи меня искренне удивили: 1. Сайтов на jQuery всё ещё в несколько раз больше, чем сайтов на реактивных фреймворках, вместе взятых. Интернет это на самом деле такая древняя помойка, у который лишь небольшая вершинка торчит из болота лени и консерватизма. 2. Треть всех сайтов в интернете используют WordPress. Треть. То есть каждый третий сайт это говноконструктор на технологиях 20-летней давности. 3. Из всех пользователей интернета у 87% есть доступ к 4G. Я думал гораздо меньше. Да, тут наверное считали даже тех, кто раз в жизни смог зайти через 4G, и всё-таки — можно уже не особо сжимать графику и видео. #dev#web
Търсене: #text2video
@phygitalcreative · Post #3157 · 29.06.2023 г., 13:26
Rerender a video теперь можно запустить в колабе. Работает пока не очень, можно ожидать что в официальном релизе будет лучше. Много красивых примеров на официальной страничке colab @тоже_моушн #text2video#video2video
Hashtags
@semasci · Post #1081 · 24.04.2025 г., 10:37
Wan стал условно бесплатным Китайская модель для генерации картинок и видео Wan.Video стала условно бесплатной. Теперь сама генерация бесплатна, а кредиты (которые, как и раньше, дают немного бесплатно) тратятся на приоритезацию в очереди. Т.е. плата только за время выдачи результата. Соответственно, если можете подождать, то бесплатно). Качество генерации вполне на высоте, как картинки, так и видео. Можно подкладывать свой аватар (лицо), на примере: Educational Content with a Cozy Cafe Ambiance: A young man, dressed in a stylish dark polo shirt, stands against a warm, wooden cafe backdrop. His short, neatly-groomed hair frames his face as he passionately discusses recent advancements in neural networks. Holding a smoking ceramic cup of cappuccino, his eyes meet the camera with engaging confidence. The ambient lighting from table lamps softly illuminates his features, enhancing the intimate educational atmosphere. In the background, cozy cafe tables and a hint of bustling activity create a lively yet focused setting. The camera smoothly moves in for a mid-shot, capturing the essence of trustworthy knowledge-sharing. А главное, доступен в России без VPN, общаться можно на русском. Из минусов: 1. Время ожидания в очереди не указывает, невозможно понять, секунды остались до выдачи или часы. Это прям огромный минус, надеюсь скоро исправят. 2. Текст на картинке пытается выдать на китайском. Тут просто это надо знать, тем более не многие модели вообще могут нормально текст на картинке сделать, и особенно на русском. https://t.me/semasci #wan#text2image#text2video#image2video
@githubtrending · Post #14988 · 23.07.2025 г., 00:00
#python#deep_learning#diffusion#flax#flux#hacktoberfest#image_generation#image2image#image2video#jax#latent_diffusion_models#pytorch#score_based_generative_modeling#stable_diffusion#stable_diffusion_diffusers#text2image#text2video#video2video The Hugging Face Diffusers library is a powerful and easy-to-use tool for generating images, audio, and 3D molecular structures using advanced diffusion models. It offers ready-to-use pretrained models and flexible components like pipelines, schedulers, and model building blocks, allowing you to quickly create or customize your own diffusion-based projects. Installation is simple via pip or conda, and you can generate high-quality outputs with just a few lines of code. This library benefits you by making cutting-edge AI generation accessible, customizable, and efficient, whether you want to run models or train your own[1][2][5]. https://github.com/huggingface/diffusers