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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #528 · 3.09

Твиттер анонсировал редактирование твитов для платных подписчиков. Кто не знает: это предельно базовая функция, которую десятилетия просило подавляющее большинство активных твиттерян. "Редактирование твитов" было чем-то вроде высказывания "Карфаген будет разрушен" из известного фразеологизма. И вот его вроде как вводят. Только за деньги и только в первые полчаса после публикации. Здесь я хочу вспомнить об альтернативах. Позавчера был спор в Телеграме об айфонах и о том, можно ли называть монополией что-то, формально имеющее альтернативы. Так вот: отсутствие редактирования твитов причиняло многим активным пользователям феерические неудобства. Как вы думаете, ушли ли они в какую-то альтернативную соцсеть? А, может, сделали свою и довели до того же уровня популярности? На самом деле администрация твиттера могла всё это время делать с пользователями почти что угодно и причинять неудобства любого уровня. Таких случаев было немало: кропы картинок на десктопе, закрытие API для кастомных клиентов, бан Трампа и т.д. Пользователей могли ставить раком десятками способов, и они бы всё равно никуда не делись. Угадайте, почему. P.S. В январе я вам писал, а позже ещё моя знакомая Лена Савинова независимо от меня пришла к тем же выводам, что в Твиттере очень много нытья и страданий. Думаю, вместо нытья об отсутствии редактирования твитов теперь будет нытьё о платности этого редактирования. Запомните этот твит. #web

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