TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #198 · 1.02
Ровно месяц пишу посты в ВК и в Телеграм каждый день. Заметил, что: — в ВК очень много активности людей, сильно больше, чем в Телеграме: комментарии, лайки, репосты, прямо активизировалось; — но в Телеграме хоть и скудно, однако подписчики приходят, а в ВК с этим всё очень плохо. Вывод пока такой: ВК, судя по охватам, периодически крутит меня на широкую аудиторию, но этой аудитории пофигу. Ей либо не интересно, либо уже никто не воспринимает подписку ВК как существующее действие. Просто не знают люди, что это значит — подписаться на чью-то личную страницу ВК. Однако та аудитория, которая уже меня читает, с удовольствием вступает в диалоги, лайкает, репостит, и вообще явно скучает по какой-то такой сетевой активности. Это приятно, встречается прям очень много классных обсуждений, и даже на скользкие темы люди говорят в основном без перехода границ вежливости. В Телеграме же народ в среднем пассивнее, но зато подписка воспринимается нормально. Возможно как раз эта самая читающая аудитория из ВК потихоньку перетекает в Телеграм, но пока ещё не привыкла активно комментировать там. Хотя, надо признать, что механизм комментариев к каналам в Телеграме сделана очень плохо и неудобно, это тоже может останавливать. Ещё за этот месяц я поучаствовал в одном обсуждении у знакомой в ВК, и там прям параллельная вселенная — люди примерно моего возраста на полном серьёзе утверждали, что активность среди пишущих друзей у них ВК не упала за последние годы, а что такое этот наш Телеграм они знать не хотят. Впрочем, там же были фразы типа «Каналы это неудобно, потому что в них нет обсуждений», то есть да, народ из прошлого. Но сам факт, что есть ещё где-то подобные пузыри, удивил. Эксперимент продолжаем. #web
Hashtags
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