TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #484 · 4.08
Екатеринбург мне совсем не понравился, да простят меня его жители, если кто-нибудь из вас читает этот блог. Во-первых, у города будто бы не хватает идентичности. Вот Петрозаводск это урбанистический центр карельского колорита, наполнен связанными с этим мелочами. Салехард — оазис в ледяной пустыне, очень красивый и новенький, потому что нетронутый массами. Казань славится своей особенной архитектурой, храмами. В Нижнем Новгороде интересный рельеф и бинарное деление. В общем, почти везде, где я был, чувствовал особенный дух города. Про столицы и говорить нечего. А Екатеринбург выглядит так, будто бы толпа людей понастроила в разное время здесь всего подряд, кто во что горазд. Никакой единой архитектурной мысли: треугольные ларьки рядом с промышленной советской застройкой, а между ними дом с лепниной, завешенной строительной сеткой. Во-вторых, и это куда неприятнее — за городом совсем не следят, не приводят его в порядок. Очень много исписанных стен. Не какой-нибудь красивый стритарт (такой встречается, но очень очень редко), а просто мазня и грязь, даже на центральных улицах. Очень много разрухи: отколотые углы, обвалившиеся стены, трещины, выбитая брусчатка. Да, много строек, и это значит, что какое-то развитие идёт. Но часть строек заброшены. Некоторые инициативы совсем странные: в куче мест вырвиглазной краской на тротуаре нанесена разметка, как мы поняли, чтобы сделать вид, будто там есть велодорожка. Но смотрится это не лучше, чем вышеупомянутый вандализм с надписями на стенах. Бывает нанесено прямо по брусчатке как попало или, например, в десяти сантиметрах от бордюра, потому что, видимо, задание нарисовать линию дали, а о наличии пространства под это никто не задумался. Конечно, в центре есть места, которые сделаны очень хорошо: чисто, красиво, интересно с точки зрения архитектуры и урбанистики. Но на город с населением почти полтора миллиона одна крутая набережная и один крутой микрорайон это довольно мало. Обидно для четвёртого по величине города в стране. #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