TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #555 · 15.09
Все пишут про то, что Adobe покупает Figma за $20 млрд. Во-первых, я рад успеху Фигмы. Я помню, когда появлялся подобный софт для дизайнеров, был очень популярен Sketch, но он работал только на MacOS. У разработчиков спрашивали, почему они не хотят сделать доступным приложение для всех, а не только для маководов. Они отвечали, что используют специфичное API, которое есть только в MacOS, и без которого реализовать нужную функциональность невозможно. И вообще, у большинства дизайнеров мак, только маки нужны, а на остальных плевать. Но вот пришла Фигма и сделала то же самое не только кроссплатформенно, а вообще в браузере. Это магия какая-то, как такое завелось и работает в браузере вообще. И теперь дизайнер может кинуть мне ссылку на макет, а мне даже устанавливать ничего не придется. При всех недостатках браузерного софта, в этом случае получилось очень удобно и уместно. Надеюсь, разработчики Скетча извлекли урок из своей лени и бестолковой идеологии. Во-вторых, Adobe — единственный софт, который я пиратил до отказа компаний принимать русские деньги. Остальное или покупал или искал бесплатную альтернативу. А у Adobe и ценовая политика неадекватная, и неудобства при установке и регистрации. Лицензионный адобе в разы больше требовал и больше глючил, чем какой-нибудь "Repack by Васян" с рутрекера, устанавливающийся без единого лишнего вопроса к пользователю. В целом в комментариях под этими новостями активно хоронят Фигму. Пророчат и исчезновение бесплатного тарифа (либо превращение его во что-то неюзабельное), и снижение корпоративной культуры, и много чего ещё. Ждём теперь Фигму как часть бандла за овердофига денег, в котором половина ненужного мусора. #web
Hashtags
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