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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #603 · 20.10

Многим наверняка известно, как наши родители иронично называли словом "недвижимость" пришедший в негодность соседский автомобиль, который мог стоять во дворе месяцами и годами, занимая одно и то же место. Он ржавел, колеса спускались, и в итоге он прирастал к своему месту. Я еще всегда думал, что формально с этим ничего не сделаешь — это ведь по идее просто припаркованная машина, нет в законе упоминания о том, как часто она должна приходить в движение. Оказывается — есть, но с оговорками. Существует понятие "разукомплектованное транспортное средство" — это такое, "у которого отсутствуют одна или несколько кузовных деталей (предусмотренные конструкцией капот, дверь, замок двери кузова или кабины, запор горловин цистерн, пробки топливного бака и (или) отсутствуют одно или несколько стекол, внешних световых приборов, колес, шин), а также сгоревшее транспортное средство." Если такое транспортное средство находится на общественной территории, владельцу направляется уведомление о необходимости его убрать, на что дается 30 дней, после чего убирается эвакуатором, а владельцу выписывают штраф до 5000 рублей. Более того — что особенно смешно — чиновник, ответственный за благоустройство какой-либо общественной территории, под угрозой административки и штрафа обязан уведомлять владельцев разукомплектованных транспортных средств о необходимости их убрать. Представьте, как круто было бы, если бы законы в России работали? Однако, дьявол в деталях. Просто ржавое корыто со спущенными шинами не попадает в эту категорию. Начнет попадать, если у него нет стекла или, например, фары. Так что в принципе, если кто-то у вас во дворе припарковал "недвижимость", месяцами прирастающую к месту, можно случайно (!) выбить ему задний ходовой огонь и потом уже фотографировать и отправлять в службы. Вряд ли владелец, который буквально бросил гнить свой автомобиль, станет его ремонтировать. Сфоткал сегодня по пути. Вообще, штуки три видел за полчаса ходьбы по району. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #image2video

当前筛选 #image2video清除筛选

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

GitHub Trends

@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