TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #81 · 6.10
Делали в кладовой ремонт, из-за этого немного поменялось местоположение базы робота-пылесоса. Обычной функции "задать точку новой базы на карте" в приложении нет. Робот после включения отображал сам себя в старой точке. Я в режиме ручного управления привёл его в нужную комнату (так и знал, что годы обучения поездкам на радиоуправляемой машинке не зря!). Так вот он мне, пока ехал, стал лидаром рисовать новую квартиру поверх старой со смещением. Тогда я нагуглил алгоритм обновления базы, он довольно забавный: 1. Привести робота в комнату, которую он знает, и дать ему убрать. Тогда он себя верно определит в этой комнате (кстати круто работает, неужели по форме стен и стоящих у стен предметов?) 2. Привести его в точку новой базы вручную или с помощью команды "ехать в заданную точку на карте". Он не знает пока ещё, что там база, но положение своё уже понимает. 3. Отправить его на базу. Он поедет в точку старой базы, где она когда-то была. И начнёт её искать, очень мило выглядит :) 4. Не найдя базу, станет спрашивать по своим датчикам, а где же всё-таки база, и, наконец, увидит новую и поедет к ней. Профит. Малютка-робот нашёл свой дом. #gadgets
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