TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #967 · 22.03
Два дня был экспертом на хакатоне по разработке для студентов. Участники, как правило, 4-5 курс, бакалавры и магистры. Многие ребята очень сильные, показали отличный результат, получше, чем у некоторых взрослых программистов с резюме и зарплатой. Так вот, заметил интересный эффект. Студенты — даже очень компетентные — не могут побороть желание переусложнять систему и использовать чуть ли не все известные им фреймворки и технологии. Даже не знаю, какую аналогию привести — представьте что терапевт делает вам 20 различных видов осмотра на приёме и просит сдать 20 анализов на разные виды вирусов и других болезней, которые ему известны. Вроде и плохого ничего, но и не нужно. С архитектурой приложений аналогично: надо не только знать, что и когда применить, но и чувствовать, что и когда НЕ применять. Это, конечно, приходит с опытом. Справедливости ради, многие энтерпрайз системы, которые делаются состоявшимися специалистами, тоже переусложнены: условному Твиттеру, конечно же, не нужна никакая тысяча микросервисов. Но там на разработку еще и бизнес влияет и избыток ресурсов, а здесь у студентов тяга к умножению сущностей проявилась особенно ярко и характерно. Например, команда крутых технарей из Бауманки сделала чат-бота на 40 контейнерах, девопс там конечно красавчик, но к дедлайну до конца соединить не успели (хотя всё равно заняли призовое место). #dev По теме мне особенно нравится вот эта картинка:
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