TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #837 · 14.06
Stackoverflow подвёл итоги ежегодного голосования разработчиков. По общим показателям ничего шибко интересного (разве что зарплата разработчиков на C# наконец-то превысила зарплату джавистов). А вот что любопытно, это новый вид графика оценки разработчиками языков и технологий. Раньше были блоки "любимые языки/технологии", "ненавистные языки/технологии". А теперь это шкала Admired & Desired. Синие точки: уровень "хайпа" (этот термин используют прямо авторы исследования) — процент разработчиков, которые хотят попробовать язык или технологию X, потому что, например, считают его интересным, популярным, востребованным и так далее. Красные точки: "почитаемость" — процент разработчиков из тех, кто попробовал X, которые хотят продолжать это делать. Таким образом, авторы исследования предлагают смотреть на ширину линии. Чем более узкая линия, по версии авторов, тем больше работы по популяризации технологии выполняет хайп, а не качество/крутость/интересность самой технологии. Хайп — синяя точка — создаёт инерцию, а красная показывает степень её роста или угасания уже после использования. Ну вот например JavaScript и Python явно перехайплены. Мой любимый C# оставляет у народа приятные впечатления, но видно влияние того, что до сих пор есть люди, которые считают его закрытым языком для разработки под Windows. Java явно теряет позиции, скорее всего из-за того, что джависты распробовали более комфортный Kotlin. Прочие языки-заменители для неудобных аналогов тоже в хорошем положении: Dart, Swift. Ожидаемо широкие линии у функциональных языков: Elixir, Clojure, F#, Scala. Если программист всё-таки дорвался до функциональщины, говорят, пути назад нет. Хотя есть на графике и показатели, которые я объяснить не могу: например, почему широкая линия у Delphi. Ну и MATLAB опустили незаслуженно. Уж точно он не такой ужасный, как какой-нибудь Objective-C. Там по ссылке дальше есть такой же график про базы данных и фреймворки. В целом очень согласуется с моими личными представлениями. Допустим, React и Nodejs перехайплены, у Svelte, ASPNET Core и Blazor одни из самых широких линий, а у jQuery — узкая. #dev
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