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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #49 · 14.06

Мне очень нравится YouTube-канал Wintergatan. Вы, возможно, знаете его, но если нет, то наверняка видели 5 лет назад ролик Marble Machine — он тогда обошёл весь интернет (это НЕ тот ролик, который я приложил к посту, но тот вы без труда найдёте). Автор канала — шведский музыкант Мартин Молин — невероятно талантливый человек. Он не только мультиинструменталист с абсолютным слухом, но ещё и обладает прекрасным инженерным чутьём и изобретательскими навыками. Последние несколько лет он собирает у себя дома вторую версию этой самой Marble Machine — электромеханического музыкального инструмента, использующего для работы тысячи металлических шариков (marbles). Процесс сборки документируется на канале, и лично мне доставляет огромное удовольствие. Как человек с музыкальной школой и инженерным дипломом за плечами, я весьма высоко оцениваю и то, что делает Мартин по творческой части, и то, что по технической. Многие его инженерные решения просты в своей гениальности, при этом очень гармоничны и элегантны — как музыка :) Этот пример приближает меня к мысли о том, что противопоставление рациональной науки и иррационального искусства, равно как гуманитариев и технарей — не совсем верно. С какого-то расстояния и наука и искусство становятся очень похожи. Наш мир гармоничен, логичен и красив. И попытки отразить этот мир — хоть в картине, хоть в математической модели — неизбежно перенимают эти качества. https://youtu.be/b-nU21YgXTg #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #imageediting

当前筛选 #imageediting清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8240 · 09.08.2025 г., 14:01

🖼️ GPT-Image-Edit-1.5M — крупнейший и полностью открытый датасет для редактирования изображений по тексту! 🚀 1.5 миллиона триплетов: инструкция + оригинальное изображение + отредактированное по запросу Как мы это сделали? Мы переосмыслили и усилили три известных датасета (OmniEdit, HQ-Edit, UltraEdit) с помощью новой GPT-Image API. 📊 Результаты впечатляют: Модель FluxKontext, дообученная на этом наборе, показывает: ▫️ 7.24 на GEdit-EN ▫️ 3.80 на ImgEdit-Full ▫️ 8.78 на Complex-Edit — на уровне с топовыми проприетарными решениями! 🎯 Инструкции выполняются точно, а изображения выглядят реалистично. Цель — сократить разрыв между open-source и закрытыми системами редактирования. 🔗 Подробнее: 🌐 Проект: https://ucsc-vlaa.github.io/GPT-Image-Edit/ 💻 Код: https://github.com/wyhlovecpp/GPT-Image-Edit 📦 Датасет: https://huggingface.co/datasets/UCSC-VLAA/GPT-Image-Edit-1.5M 🤖 Модель: https://huggingface.co/UCSC-VLAA/gpt-image-edit-training 📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2507.21033 @ai_machinelearning_big_data #AI#ImageEditing#OpenSource#GPT4V#Multimodal