TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #611 · 28.10
На днях Telegram запустил у себя возможность прятать контент за paywall — некоторый ограничитель в просмотре, пока вы не заплатите. Например, можно выложить картинку, она будет размытая, а проявить её стоит, допустим, 100 рублей (с каждого, кто хочет посмотреть). Такие схемы давно реализуются на разных сервисах "донат за контент" — в том же Patreon (хотя там подразумевается подписка). Понятно, что наибольшее применение это находит где-нибудь в продаже личного порно. Но вообще идея официально монетизировать каналы нормальная, просто сами каналы перед этим нуждаются в серьёзной доработке, а не как сейчас. И почти сразу эту функцию заблокировал у себя Apple, из-за чего на айфонах такие посты недоступны. Если бы мне давали сто рублей каждый раз, когда пользователям айфонов что-то становится недоступно... Дуров у себя по этому поводу пафосно написал, дескать, вот вам очередной пример того, как trillion-dollar monopoly abuses its market dominance <...> destroys more dreams and crushes more entrepreneurs. И понадеялся на регуляторов в Европе и Индии. Короче, почти всё то, что говорил Путин вчера в своей речи о гегемонии США: навязывание собственных правил через экономический контроль, притеснение тех, кто от этих правил отклоняется, и так далее. Только для Дурова США это Apple, а Россия это Telegram. Вы знаете моё мнение про обоих, но с обоими вынужден согласиться конкретно в данных вопросах. Вообще, между ними внезапно много общего в том, как ведётся публичная риторика, как публично (не)сообщается о каких-то неудачах, какое внимание (не)уделяется некоторым важным проблемам в подконтрольной области и так далее. Впрочем, возможно, этому подвержен любой достаточно крупный руководитель. #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