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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #623 · 2.11

Прегледай публикациятаВиж оригинала

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

#dev
Резултати

Намерени 7 подобни публикации

Търсене: #faces

当前筛选 #faces清除筛选
Waste.uz

@wasteuzgroup · Post #8019 · 15.03.2025 г., 14:04

Намери подобниПрегледай

#TozalikPosboniningBirKuni#Faces 📹Umrini atrof-muhit tozaligiga bag‘ishlagan xodim: “Kasbimdan faxrlanaman” Oramizda shunday kasb egalari borki, ular issiqni issiq, sovuqni sovuq demay, zimmasiga yuklatilgan vazifani sidqidildan bajarib, nafaqat oilasi, qolaversa, el-yurti obodligi yo‘lida halol mehnat qilib kelmoqda. Ana shunday fidoiy xodimlarni munosib tarzda e’tirof etish maqsadida Ekologiya, atrof-muhitni muhofaza qilish va iqlim o‘zgarishi vazirligi huzuridagi Chiqindilarni boshqarish va sirkulyar iqtisodiyotni rivojlantirish agentligi tomonidan “Tozalik posbonining bir kuni” nomli loyiha yo‘lga qo‘yildi. —— «Я горжусь своей профессией»: Сотрудник, посвятивший свою жизнь чистоте окружающей среды Среди нас есть профессионалы, которые, несмотря на жару или холод, не жалуются на погоду, а добросовестно выполняют свои задачи, честно трудясь на благо семьи и страны. Для достойного признания заслуг преданных своему делу сотрудников, Агентство по управлению отходами и развитию циркулярной экономики при Министерстве экологии, охраны окружающей среды и изменения климата запустило проект «День защитника санитарии». Manba Kanalimizga obuna bo'ling: @wasteuzgroup 📷Instagram | 🕊Telegram | 📱Facebook |

Hashtags

#tozalikposboniningbirkuni#faces
Google Facts™ [ ️@googlefactss🌎]

@googlefactss · Post #40711 · 27.02.2026 г., 15:02

Намери подобниПрегледай

Sheep can recognize and remember faces. They can remember 50 sheep faces over two years and at least 10 human faces. They look at outside features first, then focus on eyes, nose, and mouth when familiar. If a sheep stares, it might be memorizing your face! 🐑🧠 @googlefactss #Sheep#SmartAnimals#Faces#Memory#Animals

Hashtags

#sheep#smartanimals#faces#memory#animals