TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #701 · 14.12
На крупнейшем сайте для художников ArtStation сегодня был цифровой протест: люди выкладывали у себя картинки против нейросетей, генерирующих графику. Посыл в основном был: "На наших работах обучили нейросети без нашего разрешения, теперь они копируют наши стили". Но, конечно, напряжение вызвано тем, что люди боятся потерять работу и вообще стать невостребованными. Мнения об этом расходятся. Сам я вам писал, что не доволен результатами от нейросетей, и, на мой взгляд, художников они не заменят в ближайшие годы. Но вот, допустим, Лебедев считает, что очень скоро заменят. В чатиках, где я сегодня это обсуждал, мнения тоже разделились. На одном полюсе было такое: "Отъём профессий у людей машинами это неизбежная стихия, под которую нужно адаптироваться. Мир жесток, подстройся или сдохни". На другом полюсе такое: "Отъём профессий у людей машинами это очень плохо, и нам, как обществу, нужно придумать, что с этим делать, иначе всем конец". Я думаю, независимо от отъёма профессий, нас ждёт деградация и кризис арт-отрасли. Всё просто: часть заказчиков и других потребителей будут довольствоваться результатами от нейросетей вместо того, чтобы нанимать/смотреть художника. Причём, для некоторых это будет нормально, им на самом деле не нужна более, хм, контролируемая картинка. А для некоторых это будет связано с плохим пониманием необходимого качества результата. Будет снижаться средний доход художника (как прямой от заказов, так и косвенный от просмотра его работ обычными людьми), рынок заполнят более дешёвые иллюстрации. В какой-то момент, возможно, значительной выборкой для дообучения нейросетей станут картинки от других нейросетей, это, вероятнее всего, скачкообразно ухудшит качество. Вслед за картинками — видео, музыка. Хотя ладно, деградация музыки уже давно идёт. Ну хоть тексты умерли не из-за нейросетей, а пали героями в неравной битве с вертикальными видео для деток! А художников жаль. #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