TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #32 · 29.05
Попробовал, наконец, разработку на Blazor. Это такой фреймворк под .NET, который позволяет писать фронтенд на C#. Работает он двумя способами: либо собирает весь проект в WebAssembly, и бедный пользователь грузит себе мегабайтную dll, либо устанавливает клиент-серверное соединение через SignalR и шлёт клиенту информацию об обновлённых DOM-элементах. Вот вторую то я и пробовал. Казалось бы — каждое нажатие кнопки требует отправить на сервер запрос и получить ответ. Никогда такого не было! Но субъективно разницы во времени отклика нет (потому что веб и так достаточно медленный, хаха). Фронтенд-часть пишется очень похоже на JSX: вёрстка реактивно вперемешку с кодом. Когда-то я очень ругал React за такой подход, потому что каша. Но нетипизированный JS по-умолчанию каша, а здесь же по факту получается очень удобно: статический анализ не даёт тебе делать ошибки и писать ерунду. Но приятный полноценный язык программирования вместо JavaScript это лишь вишенка на торте. Самое крутое — вся сила серверного кода с полноценной возможностью обращения к базе данных, шеринг моделей данных между сервером и клиентом, и, наконец, Dependency Injection любого серверного модуля в «клиент»! То есть вы не просто пишете одно приложение вместо двух, вы ещё и получаете отсутствие ошибок при каком-нибудь изменении моделей API, когда сервер стал отдавать не то, что ожидает клиент. Вам вообще теперь не нужен API, достаточно закодить нужную функцию на серваке и инжектировать её в нужный фронтенд-модуль. Это супер удобно, супер быстро, супер устойчиво к ошибкам. Теперь не хочется возвращаться даже на вполне крутой Vue 3. Но, система пока новая, она не обросла решениями от комьюнити, а браузерный API всё равно придётся дергать через JavaScript Interop. Для совсем кайфа нужно подождать годик, поскольку развитие идёт довольно быстро. Например, там нет очень нужного в таком деле hot reload, но в .NET 6 он уже анонсирован, и вроде как есть в превью, а релиз в ноябре. #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