TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #312 · 14 мар.
Из-за всем известных событий очень многие потеряли работу. Для поиска вакансий вполне можно использовать паблики в telegram. Вот несколько которые мне известны: https://t.me/django_jobs https://t.me/javascript_jobs https://t.me/workzavr https://t.me/workoo https://t.me/Workesss @g_jobbot ➡️ Чем шире о себе заявите, тем больше шансов найти нужный контакт. Поэтому предлагаю айтишникам и художникам бесплатно разместить на моём канале @pythonotes информацию о вас. Формат сообщения можно сделать примерно следующий: _______________________________ Имя Фамилия Специализация О себе - Долго думаю, быстро делаю. Кем хочу работать - Разработчик мобильных приложений Локация - Удалённо, возможен переезд в ГородНейм Знаю языки программирования - JSON - CSS - HTML Хорошо владею софтом - Maya. Ротоскопинг, трекинг - Nuke. Персонажная анимация - 3DsMax. Композитинг и кленап Где работал - Microsoft, админ лифта - Yandex, доставка пончиков - Disney, протирка шариков от мышей Контакты - Телеграм: @username - Почта: [email protected] - Полное резюме (ссылка на GoogleDoc/LinkedIn/PDF) _______________________________ Картинки не надо, смайлы без фанатизма. Текст присылайте в этот временный канал, где будем обсуждать все вопросы: ▶️@pn_work 🌼 Если найдутся желающие, вакансии тоже могу запостить 📅 Предложение актуально как минимум до лета 2022г. Если будет хоть один пост, уже не зря старался) 📌@pythonotes #offtop
Hashtags
Пребарај: #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