TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #224 · 17.02
Система кармы на Хабре похожа на попытку программистов сделать справедливое самоуправляемое общество. В теории всё хорошо: 1. Вы получаете карму за хорошие статьи и реже за хорошие комментарии. Ну в основном конечно за статьи: действительно ценный вклад в общество (местное общество, имеется ввиду). 2. Теряете карму за плохие статьи (какой-нибудь откровенный мусор или текст низкого качества) и за социально неприемлемое поведение в комментариях. 3. Каждый человек может повысить карму другому только один раз. И понизить только один раз. 4. Влиять на карму других можно только если ваша собственная карма не ниже некоторого порога. Чем выше у вас карма — тем больше голосов за других людей и другие комментарии в день вы имеете. 5. Высокая карма даёт не только больше возможностей по публикациям и голосам, но и позволяет с некоторого значения зарабатывать на статьях деньги. Небольшие, но всё же. То есть да, теоретически люди, которые делают благо, получают больше возможностей и больше влияют на возможности других людей. Это вам не лайки бесполезные :) На практике, конечно же, идеальных систем нет, и у этой обнаружились косяки. Если вы высказываете в комментариях непопулярное мнение, то вам могут массово слить карму в глубокий минус. Не важно, что вы вежливо и может даже с аргументацией выразили свои субъективные взгляды — толпа закидает камнями. Получив сильный минус, вы теряете способность отвечать: сначала не можете минусить других, а потом вообще не можете комментировать. Невыведенные деньги за статьи при потере нужного статуса теряются. Забили камнями до онемения, ограбили. Некоторым людям настолько претит эта система, что они только из-за неё отказываются вообще вести какую-либо активность на Хабре. В любом случае, в обсуждении острых вопросов будешь аккуратен. Тем не менее, мне система скорее симпатична, чем нет. Да, Хабр явно не для яростных дискуссий. Зато там почти нет откровенного мусора и внутреннего воровства контента, что на мой личный взгляд является одной из главных проблем всех остальных контентных площадок. #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