TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #430 · 8.07
Воттоваара — хорошее место для первой в вашей жизни горной экскурсии. Там всего по чуть-чуть: чуть-чуть подъёма (максимальный уклон градусов 60 от горизонта), чуть-чуть горной тропы (длина пути до верха около 2км), чуть-чуть высоты (417 метров). Хардкорные трекеры и хайкеры преодолевают такие участки одной ногой, не прекращая завтрак. Но неподготовленный человек сможет понять, есть ли для него смысл пытаться идти в какие-то более сложные горы. Даже "заброс" на гору есть. Но если в больших горах это вертолёт или вездеход по болоту, то здесь вас около часа везут на внедорожнике через камни и лужи метровой глубины. Да, обычный автомобиль (даже кроссовер) там не пройдёт совершенно никак, нужен высокий, полноприводный и обязательно со шнорхелем. Но это всё равно более доступная территория, чем какое-нибудь Плато Путорана, куда вообще не рекомендуют соваться туристам без хорошего опыта пеших походов. Впрочем, тут ироничный момент. База отдыха на подъезде живёт исключительно на туристах, которые хотят посетить Воттоваару. Теоретически она могла бы проспонсировать если не асфальтирование, то хотя бы проход грейдера по "дороге" и присыпку грунтом: это существенно уменьшило бы степень опасности для людей и степень износа техники, а также значительно подняло бы удобство и скорость доставки. Но тогда люди могли бы добраться на своих машинах и не брать на базе дорогой трансфер. Думаю, в какой-то момент и внедорожники потеряют способность проезжать там, нужен будет гусеничный вездеход. Прикольно, что, чем выше идёшь, тем ниже деревья. Гора как бы награждает тебя за усилия всё более красивыми и просторными видами. В целом территория будто бы инопланетная. Очень странно себя там чувствуешь — ты словно и не на Земле уже, и вообще не в реальности, а внутри какого-то странного рисунка. #travel
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