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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #724 · 29.12

Уже давно преимущественно пользуюсь такси Комфорт, а тут вот несколько раз съездил Экономом (в предновогодней суете цены на такси взлетели кратно). И, как ни крути, разница заметна. Но проявляется она не столько в моделях автомобилей и, тем более, не в мастерстве водителя. Разница в том, что в Комфорте тебе буквально комфортнее: машина помытая снаружи и чистая внутри, в ней приятный запах, водитель ведет себя вежливо и соблюдает некоторый этикет. В Экономе же довезут тебя с тем же качеством перемещения, но в салоне может висеть ядрёный ароматизатор, снаружи машина любого цвета будет серой, а водитель противно чавкает, шмыгает носом или мерзко и громко хрустит костяшками. Как вообще водители переходят из одного класса в другой? Вряд ли там есть пункт "Чтобы перейти в Комфорт чаще мойте машину". И не по оценкам тоже, в обоих категориях бывают как оценки, близкие к 5, так и ниже. И уж тем более не будет пункта "Не нужно периодически громко причмокивать". Сдаётся мне, какие-то критерии есть, касаются они общей аккуратности и внимательности человека, и так уж совпало, что люди, попадающие под них, ещё и сами по себе ведут себя приятнее. Уверен, есть водители, которых от более высокой оплаты в Комфорте отделяет не невозможность купить машину дороже, а тупо нежелание за ней как следует ухаживать. И за собой. Всё взаимосвязано, а разруха таки в головах, не перестаю из года в год в этом убеждаться. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #text2video

当前筛选 #text2video清除筛选
PHYGITAL+CREATIVE

@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

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