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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #623 · 2.11

Тут уже несколько дней народ играется с генерацией музыки по текстовому описанию. Идея такая же, как с картинками: ты пишешь фразу, тебе нейросетка по ней создаёт трек. На деле реализовано чуть более топорно: текстовый препроцессор разбирает фразу и ищет контекстную близость до слов из специального списка тегов. Ну, например, он считает слово "weed" (трава, конопля) близким к жанру "reggie", вот и подставляет. Эти теги передаются в облачный API сервиса Mubert (да, никакого опенсорса на этот раз), и оно выдаёт трек. Я попробовал тоже. По примерам из статей я уже было подумал, что окончательно решена проблема "не подобрать трек для нового видео". Но увы. Результат на деле (а не в рекламе) такой же не впечатляющий, как и с картинками. Эта штука сносно генерирует всякие эмбиенты и другие спокойные треки, но на более сложных жанрах сразу загибается и очень сильно недокручивает и темп, и агрессию и разнообразие музыкальных фраз. Я после часа попыток не смог сделать ничего для быстрого интенсивного полёта дрона, только для плавного и медленного. Ну и очень часто неправильно улавливает контекст, даже даже открыто писать, что примерно ты от неё хочешь (вот как с треком Помпеи — вообще мимо, слишком спокойная и не грустная мелодия). Первые два трека сгенерировал @wooferclaw. Он не хейтер ML, в отличие от меня, поэтому у него больше терпения и, вероятно, он смог дольше перебирать варианты. Но всё равно на мой взгляд какой-то намёк на правильную идею есть, а развития совсем нет. Музыканты, можете выдохнуть. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #adn

当前筛选 #adn清除筛选
Libertà è ragione

@libertaeragione · Post #4303 · 25.11.2024 г., 14:34

#Elezioni#Romania#Presidenziali Risultati definitivi: Affluenza: 52,55% Călin #Georgescu: 22,94% Elena #Lasconi (#USR|RE): 19,18% Marcel #Ciolacu (#PSD|S&D): 19,15% George #Simion (#AUR|ECR): 13,86% Nicolae #Ciucă (#PNL|EPP) 8,79% Mircea #Geoană (supp. #MRR)|Centristi nazionalisti|G/EFA: 6,32% Hunor #Kelemen (#UDMR|EPP): 4,51% Cristian #Diaconescu: 3,1% Cristian #Terheș (#PNCR|ECR): 1,04% Ana #Birchall: 0,46% Ludovic #Orban (#FD|Centro-destra populista): 0,22% Sebastian #Popescu (#PNR|Populisti): 0,16% Alexandra #Păcuraru (#ADN|Centro-sinistra): 0,16% Silviu #Predoiu (#PLAN|Centro): 0,12% In foto, la mappa del voto, by @tuttoelezioni. Necessario un secondo turno tra Georgescu e Lasconi. @OsservatorioEsteri