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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #503 · 14.08

14 августа 2013 года, ровно 9 лет назад, я впервые установил Telegram. Вот такой скриншот был в промо-материалах: акцент на технологии, а про рюшечки для блондинок упомянуто вскользь с шуткой. Позавчера Telegram выкатил анимированные эмодзи и кастомные реакции. Перед этим Павел Дуров написал пост о том, что Apple очередной раз задерживает обновление, в котором будет революционный способ самовыражения. Обновление вышло, а революции что-то не видно: анимированные колобки были ещё в Qip десять лет назад, кастомные реакции есть в Slack и Discord. Ну да ладно. Меня больше удивляет фиксация команды Telegram на рюшечках: огромные силы тратятся на все эти стикеры, анимации, реакции, эмодзи. И среди последнего десятка крупных обновлений, кажется, не было ни одного без этой фигни. Почему так происходит? Некоторые говорят, это потому, что Телеграм уже полностью доделан, и в него банально нечего добавить. Но это не так: до сих пор нет средств дискавери для каналов, до сих пор нельзя адекватно прикреплять картинку к тексту, сжатие фотографий всё ещё очень шакальное, полноценно редактировать альбом невозможно, посты в каналах по интерфейсу всё ещё чат-монолог на 60% от ширины экрана, на главной странице всё ещё вперемешку сущности из всех папок, и вообще управление папками сделано через одно место. В общем, много всего ещё нужно править. Думаю, дело в другом: команда Telegram очень круто умеет в UI/UX и фичи, лучше всех на рынке. Но почти не умеет в бизнес и маркетинг. Она, как и Дуров, не понимают, как продавать свой продукт. Им сейчас надо привлечь широкие массы и, видимо, внутренняя статистика показывает рост активности и вовлечённости от всех этих рюшечек. А, значит, надо ещё больше рюшечек. Но это примерно как в продуктовом магазине обнаружить, что люди покупают алкоголь, и начать очень активно развивать это направление, подзабив на всё остальное. Расширять полки с бухлом, рекламировать его, ставить прямо на входе, заслонять спиртягой хлеб и другие продукты. Покупателей, возможно, станет больше, но они будут алкашами. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #text2video

当前筛选 #text2video清除筛选
PHYGITAL+CREATIVE

@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

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

GitHub Trends

@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