TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #597 · 15.10
Я таки упросил VK включить мне новый дизайн (спасибо). Иронично, что его включили куче моих друзей: тем, кто не ведёт страницу, тем, кому пофиг, и даже тем, кто ненавидит редизайны. А мне не включили сразу, хотя я люблю редизайны и веду в VK блог. Ну, минус в том, что это опять калька с Фейсбука. Конечно плохо: у ребят из ВК точно много своих идей, непонятно, почему до сих пор копируется с FB, который прям очень очень плох по визуалу и удобству, почти худший крупный сервис в современном интернете. Тем не менее, конкретно обложка для профилей мне понравилась на Фейсбуке ещё 10 лет назад, когда я её впервые увидел. И очень хорошо, что VK сейчас сделал акцент на контенте. Не знаю, обозначает ли это начало каких-то более масштабных изменений, чтобы возродить текстовые блоги (кажется, их потенциальную аудиторию из ВК прогнали почти всю). Есть предположение, что визуальным изменением профилей всё и закончится, а ленты всё так же будут забиты пабликами, и взрослые люди, включая сотрудников самого ВК, всё так же будут постить и комментировать в Instagram/Telegram. Конкретно тут я бы убрал нафиг блок с подарками — не нужен. "Подписчики" теперь смешаны с друзьями, это сбивает, хотя привычная концепция друзей в соцсетях давно умерла. А вот в блоке "подписки" ставил бы индивидуальных авторов выше, чем паблики. Ну и, конечно же, отовсюду удалять "Клипы" обязательно. #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