TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #356 · 24.05

Некоторые нашли ответ на вчерашнюю загадку: это последовательность животных из песни What Does The Fox Say. И это породило интересное обсуждение здесь, в Телеграме. Часть людей никогда не слышали об этой песне, что лично меня очень сильно удивило. В моём информационном пространстве она является бесспорным масс-культурным феноменом, поэтому знакомство с ней не зависит, например, от ваших музыкальных вкусов. Вам достаточно просто заходить в интернет. По аналогии с, например, Gangnam Style или Harlem Shake: для меня это вещи, которые невозможно было не застать, если вы в принципе пользовались интернетом в период их популярности. Но, как выяснилось, это совершенно не так, и люди действительно живут немножко в разных информационных слоях. Вот я и задумался: от чего это зависит? Какие источники нужно читать или не читать, чтобы ни разу не наткнуться на какой-то относительно популярный феномен, не обсудить его ни с кем из знакомых, не увидеть в ленте ни одной из соцсетей? В моих компаниях друзей, например, очень часто шутят с отсылками к масс-культуре, поэтому буквально невозможно не знать чего-то известного. Я просто не мог ничего сделать, чтобы пропустить какой-нибудь Ice Bucket Challenge, The Dress или Coffin Dance. Но как-то люди пропускают (наверняка среди читающих это есть те, кто не знает о чём-нибудь из перечисленного). И другой вопрос: что отличает масс-культурный феномен от просто очень популярной вещи? В комментариях мне справедливо заметили, что если мы откроем в Википедии топ популярных видео на YouTube, там будут ролики с миллиардами просмотров, о которых мы и не слышали. Например, я никогда не видел и не слышал детский стишок «Johny Johny Yes Papa», а ведь это топ-3 видео на YouTube за всю историю, с поразительными 6 миллиардами просмотров! Ну ладно, допустим, видео для детей нельзя считать, потому что современные родители их просто ставят младенцам по 100 раз в день, чтобы отвлечь и чем-то занять. Но, например, у песни Джастина Бибера «Sorry» более 3.5 млрд просмотров, а я её никогда не слышал. На мой взгляд произведение становится массовым, когда выходит за свои первоначальные границы. Например, если о песне знают не только те, кто в принципе слушает такую музыку и этого исполнителя. А особенно если песня вообще выходит за рамки музыкальной сферы. Например, по песне про лису писали научпоп-статьи о том, какой звук издают лисы. Челлендж Ice Bucket выполняли люди, которые никакого отношения не имеют к медицине или благотворительности. Танец Harlem Shake исполняли люди в военных частях, офисах, в Кембриджском университете. Для меня именно проникновение в нейтральную среду — основной признак. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 33 подобни публикации

Търсене: #wan

当前筛选 #wan清除筛选
Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #27930 · 13.09.2024 г., 16:03

#WAN/USDT analysis : #WAN is experiencing strong bullish momentum. It has already broken above the 200 EMA and is maintaining its position above it. The price is anticipated to continue its upward trajectory and test previous highs. TF : 4H Entry : $0.1729 Target : $0.1831 SL : $0.1658

Hashtags

Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #27834 · 13.08.2024 г., 00:31

#WAN/USDT analysis : #WAN is trading in the resistance zone below the 200 EMA. It is expected that the price gonna face rejection at this level and continue moving downwards. It is advisable to wait for the price to break below the $0.1563 level for an entry. TF : 2H Entry : $0.1563 Target : $0.1329 SL : $0.1636

Hashtags

Crypto Profit Coach™

@cryptoprofitcoach · Post #9170 · 08.11.2025 г., 05:55

#WAN https://www.binance.com/en/trade/WAN_BTC Current rate 70-72 Technical Signal Bullish above 65🔼🔼 death zone below 65🔽🔽 (under monitoring tag don't trade without SL) Sell 🤑 80 🤑 80-90 🤑 90-100 🚀 100-110 & above

Hashtags

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8369 · 26.08.2025 г., 19:20

🚀 Wan2.2-S2V — модель с 14 миллиардами параметров для генерации видео кинематографического качества на основе аудио. 🎬 Новая версия Wan способна превращать статичные изображения и аудио в динамичные видео с реалистичными выражениями лиц, естественными движениями тела и профессиональной работой камеры. ✨Ключевые особенности: - Высокая динамическая согласованность — модель генерирует плавную и устойчивую анимацию на протяжении всего видео - Высокое качество аудио-видео синхронизации — точное соответствие мимики и артикуляции звуку - Контроль движения и среды через текстовые промпты — возможно задавать жесты, эмоции, фон и поведение персонажа (например, человек «идёт по рельсам», «девочка поёт под дождём», «старик играет на пианино у моря») - Поддержка сложных сценариев — включая движение камеры, дождь, ветер, парашют, съёмку в движущемся поезде и другие кинематографические эффекты 🖼️ + 🎵 = 🎥 Wan2.2-S2V принимает на вход одно изображение и аудиофайл, а на выходе создаёт синхронизированное видео, соответствующее заданному промпту. 📊По результатам тестов модель демонстрирует лучшие или близкие к лучшим показатели среди конкурентов: - FID ↓ 15.66 — высокое качество видео - EFID ↓ 0.283 — естественность выражения лица - CSIM ↑ 0.677 — сохранение идентичности персонажа - Хорошие результаты на SSIM, PSNR и Sync-C подтверждают визуальную чёткость, стабильность и аудиосинхронизацию 🔓Проект полностью открытый — исходный код, веса модели. И судя по всему, что модель совместима с LoRA-адаптерами от Wan 2.x 🟢Попробовать онлайн: https://wan.video 🟢GitHub: https://github.com/Wan-Video/Wan2.2 🟢Проект: https://humanaigc.github.io/wan-s2v-webpage 🟢Декма на Hugging Face: https://huggingface.co/spaces/Wan-AI/Wan2.2-S2V 🟢Демо на ModelScope: https://modelscope.cn/studios/Wan-AI/Wan2.2-S2V 🟢Веса: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Wan

Hashtags

ForgetMe | Нейросети

@forgetmeai · Post #4842 · 29.07.2025 г., 09:02

⚡️Qwen представили Wan 2.2 — кинематографическая видеомодель с открытым исходным кодом Qwen выпустили Wan 2.2, и это первая в мире MoE-видеомодель в опенсорсе, способная на генерацию кинематографических видео с 720p/24fps. Что нового: 🟡MoE-архитектура, где диффузионные шаги обрабатываются специализированными экспертами — высокая детализация без перегруза по ресурсам. 🟡Продвинутый контроль сцены — можно задавать освещение, цвет, движения камеры и композицию. 🟡Три версии модели: • wan2.2-t2V-A14B — текст в видео • wan2.2-i2V-A14B — изображение в видео • wan2.2-TI2V-5B — объединённый режим (и текст, и картинка) Сильная сторона Wan 2.2 — анимация сложных движений и реалистичная передача эмоций, что может сильно пригодиться в генерации нарративных видео и короткометражек. 🤖 Попробовать: wan.video/welcome 📄 Код и модели: GitHub | Hugging Face 🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI #qwen#нейросети#новости#wan

ForgetMe | Нейросети

@forgetmeai · Post #4830 · 27.07.2025 г., 13:30

⚡️WAN 2.2 выходит в опенсорс уже 28 июля Новая версия видеогенеративной модели WAN 2.2 будет выложена в открытый доступ. Обновление ориентировано на кинематографичную генерацию и креативные сценарии. Прямая трансляция релиза состоится 28 июля в 15:00 по московскому времени (20:00 UTC+8). 🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI #новости#нейросети#wan#qwen

ПредишнаСтр. 1 от 3Следваща