TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← IT news | Tg Bots

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

유사한 콘텐츠 찾기

소스 채널 @phpdevelopersuz · Post #2443 · 6월 20일

✅Telegram 8.8 versiyaga yangilandi 700 million foydalanuvchilar va Telegram Premium Telegram Premium • Va'da qilinganidek, Pulli funksiyalar yangi versiyada mavjud. Batafsil ← • AppStore-da Rossiya uchun narx, avval aytib o'tilganidek, oyiga 449 rublni tashkil etdi. • O'zbekiston uchun narx xozircha nomalum. Guruhga qo'shilish so'rovlari • Ommaviy guruh administratorlari endi qo‘shilish so‘rovini yoqishlari mumkin. • Guruhga kirishdan oldin foydalanuvchi "Ariza yuborish" tugmasini ko'radi - misol. • Funksiyani yoqish uchun siz Guruh profili boʻlimiga oʻtishingiz > “Tahrirlash” ni tanlashingiz > “Guruh turi” tugmasini bosishingiz > soʻng “Kim xabar yuborishi mumkin?” > "Faqat a'zolar" ni tanlang > va qo'shilish uchun arizalarni yoqing. Yaxshilangan "galochka" • Kanal, guruh yoki bot autentifikatsiyasini tasdiqlovchi ko‘k belgi endi chatning o‘zi ochilganda ham ko‘rsatiladi – misol. Yaxshilangan botlar • Dasturchilar endi rasm yoki videoni "Ushbu bot nima qila oladi" bo'limiga qo'shishlari mumkin - misol. Boshqa yangiliklar • Suhbatni oldindan ko‘rish yaxshilandi. Endi Android Telegram’da iOS’dagi kabi yozishmalar bo‘ylab harakatlanishingiz mumkin. • Androidda qo'shimcha ikonkalar. • Galereyaga rasm va videolarni suxbat turlari bo'yicha avtomatik saqlash funksiyasi qoʻshildi. • Fayllarni iOSda uchinchi tomon ilovalaridan jo‘natishda endi animatsion yuklab olish paneli ko‘rinadi. ▫️ Emojilar, stikerlar va fon rasmlari bilan animatsion avatar tuzuvchi (hozircha faqat macOS uchun). ▫️ Telegram’ning mobil va kompyuter versiyalari uchun 100 dan ortiq tuzatishlar va yaxshilanishlar: iOS’da yaxshilangan animatsiya silliqligi, Android qo‘ng‘iroqlari sifati. Bu yangilanish haqida batafsil: 👉🏻 VIDEO | 👉🏻 MAQOLA 📲PlayStore | 📲AppStore |📂APK #telegram#tgram 💚@TGraphUz | YouTube

결과

2개의 유사한 게시물이 발견되었습니다

검색: #image2video

当前筛选 #image2video清除筛选
Семён: Нейросети в каждый дом

@semasci · Post #1081 · 2025. 04. 24. AM 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

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14988 · 2025. 07. 23. AM 12:00

#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