TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #569 · 25.09
Недавно в сеть слили утекшие материалы GTA 6: видео с игровым процессом (сырым и с сырой графикой, конечно). Пишут, что вроде как это результат одного из взломов Rockstar со стороны хакеров. Как, вероятно, думал хакер: игру все ждут, а проклятая студия скрывает подробности разработки. Покажу всем фанатам, чтобы они хоть какую-то инфу получили! Что получилось на деле: студия, вероятно, вынуждена будет переделывать некоторые куски, которые уже слиты, чтобы оставить в сюжете и механиках интригу. К тому же, дополнительные ресурсы сейчас ещё и уйдут на усиление внутренней безопасности, поиск кротов и так далее. Атмосфера в командах разработки из-за этого тоже ухудшится. Срок выхода игры отодвинется. Неизвестно, надолго ли, но точно это на срок повлияет. Фанатам игры, которые её ждут, станет хуже. Впрочем, всегда есть вероятность, что хакер просто ненавидит корпорации, на игру ему плевать, он просто хотел сделать плохо Rockstar. Кстати, если бы, грубо говоря, фанаты договорились не смотреть видео и не пересылать его друг другу, ущерб студии был бы куда меньше, и игра вышла бы скорее. Эта идея в несколько другой форме была в самой первой серии первого сезона Black Mirror (да, про свинью). #games
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