@phygitalcreative · Post #3158 · 29.06.2023 г., 13:26
Mixed Image Editing Playground AI выкатили редактор изображений с большинством последних достижений в этой области. #image2image#imageediting
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #228 · 21.02
Попал в Программу Поощрения Авторов на Хабре. Если ваша карма 50 или более, то за статьи в профильных хабах (то есть, тематические узкоспециализированные) вы получаете деньги в зависимости от рейтинга статьи. Шкала ступенчатая. В целом, 5000 рублей за статью это почти максимум. Можно больше, но ненамного, вот как у меня. И ещё накинули 1000 за факт попадания в программу, впоследствии такой лафы не будет. Не стану скрывать — я специально метил в ППА после первой статьи полтора года назад. В итоге за три статьи попал. С одной стороны, писать по такой статье например раз в месяц — дело подъёмное. А 5000 рублей уже не совсем копейки, можно себе что-то приятное прикупить. С другой стороны — хорошая техническая статья это недели или даже месяцы предварительной работы, исследования материала. Я когда-то давно писал для научпоп-журнала, там давали 4000 рублей за статью, и подготовки требовалось значительно меньше, я мог за 2-3 вечера выдать подходящий текст. На Хабре соотношение денег к объёму работы меньше. Впрочем, тот журнал загнулся, видимо, слишком дорого обходились авторы, а Хабр живее всех живых :) Но я очень доволен. Есть мотивация писать чаще. Стоит ли говорить, что другим текстовым площадкам до такого уровня поддержки авторов, как до Луны? Думаю в течение недели-двух будет ещё статья. #dev#web
Търсене: #imageediting
@phygitalcreative · Post #3158 · 29.06.2023 г., 13:26
Mixed Image Editing Playground AI выкатили редактор изображений с большинством последних достижений в этой области. #image2image#imageediting
Hashtags
@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