TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #845 · 21.07
Итак, сторисы в Телеграме. Вы меня знаете, как убеждённого хейтера всех новых форматов: начиная от сторис, заканчивая короткими вертикальными видео. Я могу часами рассуждать о том, как "общество деградирует". Но популярность этой наркоты так непредставимо огромна, что даже псевдо-идеалист Дуров не сдержался, и: — Своровал напрямую фичу из другого сервиса, хотя не любит так делать, — Вставил в продуманный мессенджер для интеллектуалов ширпотребный продукт. Фундаментальная проблема Телеграм-сторис в том, что люди, которые у меня в контактах в мессенджере, и люди, от которых интересно смотреть регулярный медиа-контент — это два очень слабо пересекающихся множества. Я утром обнаружил в списке сторис кучу непонятных ноунеймов, и почти всегда оказывалось, что это какой-нибудь менеджер какого-нибудь заказчика, с которым мы обменивались рабочей документацией три года назад. Это не мой друг, не блогер, не член семьи, так что смотреть сторисы от него/неё для меня не имеет никакого смысла. Пожалуй, сторисы нужны были бы только в каналах, но... их там не сделали вообще. Иногда мышление команды Телеграма выходит за пределы моего понимания. Вместе с тем, совершенно никак не исправлены привычные болячки и косяки этого формата, хотя Дуров вроде как в превью обещал, что Телеграм-сторисы будут какими-то особенными, и реализованы не так, как у всех. Но что мы видим? Те же самые неизбежно вертикальные фото/видео. Нет инструментов, чтобы запостить горизонтальный контент, которого до сих пор в сети очень много (например, кадр из фильма, кусочек стрима видеоигры итд). Та же проблема с текстами: чтобы читать сторисы, нужно держать палец на экране. В общем, совершенно те же говносторисы, что и везде. В целом, плюс у этого только один: надеюсь, данная функция добьёт в России инсту. #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