Оказывается, акции Ubisoft за прошлый год просели прочти втрое, то есть компания потеряла несколько миллиардов евро капитализации и по слухам ищет, кому себя продать.
Та самая, которая сделала Far Cry, Assassins Creed, Splinter Cell, Rayman, Prince of Persia и несколько других великих серий с множеством не менее успешных сиквелов-триквелов. Пишут, что доход компании приносят в основном старые игры, а всё новое в производственном аду или отменяется.
Несмотря на то, что я истовый фанат тех же ассасинов или например Сэма Фишера, мне не слишком жалко компанию, потому что последние годы она занималась какой-то фигнёй. Ну нельзя настолько исказить любимые игроками концепции и механики и не получить за это расплату по кармическому закону. В последних ассасинов невозможно играть: я покупал в своё время три разные новые части, и каждую бросил через пару часов. Вместо выделения ресурсов на многообещающий Beyond Good and Evil 2 юбики занимаются превращением хорошей серии в невнятные сессионки с повторением одинаковых механик.
Впрочем, даже не знаю, какая из крупных компаний по играм сейчас делает что-то хорошее.
#games
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
#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