TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #214 · 9.02
Традиционно программисты считают, что энтерпрайз разработка это переусложнённая и бюрократизированная вещь, где вместо интересных задач на алгоритмы люди просто перекладывают JSON'ы избыточным способом. В этом мнении есть доля истины, но я уже третий год работаю в энтерпрайзе, а до этого как раз занимался всякими стартап-стайл «интересными» алгоритмами. И хочу со своей стороны защитить энтерпрайз. Основная фишка в том, что одну программу разрабатывают много людей. И часть этих людей друг друга никогда не увидят. Поэтому обычно задача сделать работающий код дополняется двумя пунктами: 1. Другой человек, который первый раз видит ваш код, должен как можно быстрее понять, что этот код делает. 2. Другой человек, который будет дописывать ваш код, должен иметь как можно меньше шансов допустить ошибку и всё сломать. Окей, в реальной жизни есть ещё и третий пункт: 3. Вы ограничены в выборе инструментов и подходов к разработке, потому что легаси / корпоративная архитектура / секретность / отсутствие нужной лицензии / приказ начальства и так далее, нужное подчеркнуть. И это напоминает челленджи, которые геймеры себе придумывают для усложнения и повышения интереса. Пройти игру с одним пистолетом? Протащить через все уровни фигурку садового гнома из первой главы? Ни разу не получить ни одного повреждения? При этом вы ещё и в момент этого прохождения транслируете обучающий стрим, а другой игрок, загрузив ваши сейвы с любого места, должен быть способен пройти дальше, даже если он не про-геймер. Решать такие задачи на самом деле очень интересно. И отлично качает скилл в программировании, не хуже, чем эти ваши алгоритмы. Попробуй с первого раза сделай foolproof архитектуру, ещё и понятную. Есть о чём подумать. #dev
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