TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #41 · 7.06
Прочитал тут в Твиттере про BeReal — новая соцсеть-стартап. Идея такая: приложение вам каждый день в случайное время высылает пуш, после которого вы в течение 2 минут должны сделать фото "Что я вижу перед собой прямо сейчас". Тупите в комп, бухаете, сидите на толчке — не важно, показывайте друзьям вашу настоящую жизнь без прикрас. Если сделали, то сможете видеть аналогичные фотографии друзей за этот день. Стартап уже оценён инвесторами в 150 миллионов долларов, и вообще вызвал у них там большой интерес. Понятно, тренд должен двигаться в какую-то такую сторону. Не секрет, что в Инстаграме блогеры тратят по полдня на создание "будничного" снимка в духе "Я только проснулась и буду сейчас завтракать". Эта пластмассовая ложь начинает потихоньку утомлять даже самых зашоренных людей. ТикТок — при всей его подростковой туповатости — сделал всё-таки важный шаг от Инстаграма в сторону реализма: видео там сложнее откровенно подделывать, а те, над которыми велась долгая работа по монтажу и подготовке, видны сразу. Но насколько далеко следует зайти? Фотографии в произвольный момент времени — это круто или уныло? Десятки снимков людей за компом на рабочем месте, за рулём в пробке, дома перед сериальчиком, и так далее. 90% населения бОльшую часть времени не занимаются ничем интересным. В 2018 году я пробовал каждый день снимать 1 секунду видео, а потом склеить из этого год (уже показывал вам, но приложу видео к этому посту). Я, конечно же, снимал не случайную секунду, а какую-то такую, которая характеризует день. То, чем я больше всего в этот день занимался. И всё равно там куча моментов в духе "Я сижу перед ноутбуком", "Я иду по улице". Хотя в динамике получилось неплохо, наблюдать за таким каждый день от десятков друзей — как мне кажется — будет скучно. В России сейчас регистрироваться в BeReal нет никакого смысла, но за новостями про сеточку буду следить, посмотрим. #web https://www.youtube.com/watch?v=BRFQ6NMokVM
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