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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #549 · 9.09

Скорость полёта FPV-дрона зависит от многих параметров, но управляется наклоном курсовой камеры. В самом деле — для создания горизонтальной тяги дрон летит "носом вниз", поэтому камеру, наоборот, задирают вверх относительно плоскости корпуса. У Nazgul из коробки угол камеры довольно большой, на что я сначала не посмотрел. В общем, видео ниже без ускорения. Совсем. Учитывая, что это мой первый FPV-полёт на настоящем дроне без автоматики, можете представить, как было страшно. И по ощущениям страшно, и за дрон тоже (падение в болото это с высокой вероятностью потеря дрона). Страшно, но кайфово. Контроль достаточно тонкий, а обзор достаточно погружающий, чтобы пилот ощущал именно себя несущимся куда-то на дикой скорости. И на подобных открытых пространствах это особенно сильно проявляется. Я после этого чуть-чуть полетал вблизи городской местности и над постройками — совсем не то. Совершенно новые впечатления. Более крутые, чем от DJI, который относительно медленный в рамках FPV и более тяжёлый, из-за чего у него выше инерция. Но приземляться пока не умею, сложно. Как раз из-за угла камеры землю под собой ты не видишь при движении на небольшой скорости, так что надежда только на его прочность и способность выдерживать падения с небольшой высоты, которые у меня вместо посадки пока что. Нужно больше учиться. Но угол камеры я чуть уменьшил. Наберусь опыта, тогда верну :) https://www.youtube.com/watch?v=OAasFai9b3U #drone#hobby#gadgets

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