💰Auktsion'ga START berildi! – Yaqin orada barcha foydalanuvchilardan "chopilgan" va "gold" Usernamelar (talaffuzda Yuzerneymlar) xech qanday muzokarasiz auktsionga joylab yuborildi. 📣 Tarqagan xabarlardan Fragment.com orqali usernamelarni sotib olish haqida xabar topdingiz shekilli? Keling unda u haqida batafsil ma'lumotga o'tamiz: • Barcha usernamelar faqat TONkriptovalyutasi bilan sotib olinadi; • Eng arzon username 500TON, eng qimmati esa xozirda 10 500TON; • Auktsion ochilgach, 7 kun ichida yakunlanadi. Har safar yangi taklif belgilanganida muddat yana yangilanadi; • Hozirda saytda A dan H gacha bo'lgan bosh harfli foydalanuvchi nomlari mavjud. Boshqalari keyinroq paydo bo'ladi; • Agarda usernamu uchun auktsion ochilmasa, uning narxi 24 soatdan so'ng 12TON miqdorda pastlaydi; • Narx pastlashiningoxirgi nuqtasi xozircha noma'lum; • Lot (username stavkasi) yangiliklar bildirishnomalarini yuboradigan @fragment boti mavjud; • Platformada har qanday lot "to'plam" sifatida belgilanadi, shuning uchun tez orada uning ko'proq turlari paydo bo'ladi: kanallar, stikerlar, kulgichlar; • Boshqa xizmatlar ham o'z elementlarini platformaga birlashtira oladi; • Telegram keyingi yangilanishida xarid qilingan ayrim mahsulotlardan qanday foydalanish mumkinligini batafsil bilib olishimiz mumkin. • Telegram FAQ'da shuningdek, Telegram’da hozirda qo‘llanilayotgan ismlar keyinroq saytda paydo bo‘lishi mumkinligi aytiladi. Ehtimol, bu foydalanuvchilar o'zlarining nomlarini auktsionga joylashlari mumkinligini anglatadi. 💎TON KURSI - 1TON=1.91$≈21 300SUM #ton#username#auksion ✅@TGraphUz | YouTube
검색: #text2video
@phygitalcreative · Post #3157 · 2023. 06. 29. PM 01:26
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 · 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
@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