TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #760 · 10.02
Почему в видеоиграх такие тупые мини-игры? Во многих видеоиграх есть мини-задачки, которые моделируют какое-то якобы сложное действие. Например, вскрытие замков, взлом компьютера, какие-нибудь типа научные исследования в сюжете. И я не помню, видел ли хоть раз в жизни не тупую мини-игру. В лучшем случае у вас будет что-то типа головоломки "Трубопровод". В худшем — задачка уровня цветной пирамидки для младенцев. Почему так? Нельзя сказать, что все видеоигры спроектированы для глупых или для детей. Иногда в основном сюжете или механике игры есть элементы, которые требуют уметь хотя бы чуть-чуть шевелить мозгами. Но почему нигде не делают интересные мини-игры, которые было бы сложно решать? Ведь образцов для этого дофига: начиная с какого-нибудь "Сапёра" и заканчивая Wordle. А там блин везде соедини точки, да подвинь квадратики. Кажется, попытка сделать интересную мини-игру была в Cyberpunk в системе взлома, но не удалась — хорошая идея реализовывалась авторами, которые плохо понимают, как работают игры и вообще интерактивные системы, в итоге для хоть какой-нибудь решаемости сделали сами наборы данных супер примитивными. Знаете ли вы примеры игр с интересными мини-задачками, если только вся игра не построена на них (как например The Witness, хотя там больше половины задачек очень скучные)? #games
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