TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #536 · 5.09
Сегодня впервые попробовал Nazgul 5. Очень страшно, но очень круто. О впечатлениях от полета я расскажу завтра, когда будет готово видео. А пока повосхищаюсь самим аппаратом. Nazgul 5 это пятидюймовый гоночно-фристайловый квадрокоптер от китайской компании iFlight. "Пять дюймов" в обозначении класса дронов — это диаметр окружности, описанной вокруг пропеллера. Ещё у меня лежит нераспакованный 7" коптер и идёт по почте 3.5". Такие дроны делаются совсем не так, как у DJI. Здесь всё принесено в жертву эффективности и модульности: рама из листового карбона, распространенный полётный контроллер с open source прошивкой, и, что меня особенно поразило — первый в моей жизни коммерческий серийный продукт, где всерьёз используются 3D-печатные детали. Знаю, что подобное встречается у самих 3D-принтеров, но там скорее некоторая дань моде, а здесь буквально уместное применение: компания предоставляет модели для самостоятельной печати, если ты после падения что-то сломаешь. При этом сборка очень добротная, качество высокое, есть претензия на дизайн. Девайс приятно вертеть в руках, он ощущается эдакой выжимкой "всё нужное и ничего лишнего". Но, конечно, здесь не будет как у DJI: достал из коробки и пошёл летать. Сначала я потратил вечер на всякие настройки прошивки через компьютер и связывание этого всего с пультом и очками. Очки кстати подходят от DJI, а вот пульт нужен специальный, который я разбирал в одном из предыдущих постов. Аккумулятор у такого дрона покупается отдельно и крепится к раме обычными ремнями-липучками. Он даже не ощущается частью общей конструкции, а скорее некоторым грузом, который коптер везёт на себе. В общем, по-своему красивая и гармоничная вещица. А уж в полёте... Но об этом завтра :) #drone#gadgets
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