TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #766 · 22.02
Тёму Лебедева заблочили на ютубе с концами. До этого отключали на 2-3 недели, а сейчас удалили основной и резервный каналы. Он давно говорил о такой возможности, так что ни для него, ни для его аудитории особо никакой катастрофы не случилось (все ролики всё время дублировались в несколько соцсетей). Интересно тут другое. Я, как вы помните, уже около года регулярно его смотрю. И вся риторика там сводится к: "Я люблю жить в России". Никаких призывов к насилию, например, никогда не было: более того, он прямым текстом много раз подчёркивал, что против любого проявления насилия, что войну надо называть войной и так далее. Если детально разобрать любой его ролик за последний год, то там будет не более чем выражение личного мнения, пусть и с матом и местами грубо и прямолинейно. Я в значительной степени уверен, что Ютуб забанил Тёму не за содержание его видео, потому что тогда нужно перебанить всё, кроме каналов для младенцев. Думаю, что Ютуб забанил Тёму просто за количество страйков, которые на него регулярно уже много времени массово кидают идеологические противники. Ну, то есть, скорее всего достаточно большой толпой можно закрыть практически любой канал. Косвенно эту гипотезу подтверждает и тот факт, что в тот же день забанили канал блогера Камикадзе Д (помните такого?), который как раз вёл, наоборот, крайне антироссийскую риторику. Да, Ютуб принадлежит Гуглу, а про Гугл понятно, что он ангажирован. И, всё-таки, скорее всего просто не особо хотели разбираться, а с миллионом страйков делать что-то надо. Тёме конечно пофиг, у него бизнес не зависит от видеоблога. Но есть люди, которые прям сильно пострадали из-за таких блокировок (например Стас Ай как просто). Казалось бы — нужно не строить своё дело в такой значительной зависимости от какой-либо корпорации. Но капитализм и монополии зачастую не дают никакого выбора: попробуй, например, выпусти мобильное приложение без зависимости от Эпла или Гугла. #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