OnePlus Nord 2 OxygenOS 12.1 C.04 IND System • Fixed the issue that the lock screen interface displayed abnormally when charging • Fixed the issue that the screen brightness displayed abnormally in certain scenarios • Fixed the occasional issue that the desktop text displayed abnormally in certain scenarios Camera • Optimized the anti-shake effect when shooting videos • Optimized the speed of enabling Camera in certain scenarios Others • Fixed the issue of abnormal crash when enabling Fortnite MD5 Component (my_manifest): c949151afe63f1cfe9fda80d0d541abc Component (my_product): 408223966738c5d0a71f39b211bb1592 Component (my_bigball): 8253f6c910a4bc7cbfe044b3b1f79751 Component (my_stock): f08eb9a61ed03567965cbc76d980e6a3 Component (my_heytap): 28db2abbedc1eafc8947749e91b197fc Component (my_carrier): f0b3b8bd50cc13f4d2a1ebdad9f75f22 Component (system_vendor): e5d935f73c54cc08ae04c9e5abeefe20 Component (my_region): ceb333df4f651e82e5c71a9d76da3273 SHA-1 Full: a3de2e204668cc33c7134bf062bb5f6873a28bce Size Component (my_manifest): 1.22 MB (1278656) Component (my_product): 413.80 MB (433902450) Component (my_bigball): 578.54 MB (606645588) Component (my_stock): 615.30 MB (645192760) Component (my_heytap): 508.90 MB (533621509) Component (my_carrier): 1.04 MB (1088872) Component (system_vendor): 2.49 GB (2675632293) Component (my_region): 3.35 MB (3513520) Full: 4.56 GB (4893267850) Downloads ColorOS Global Server: Component (my_manifest) Component (my_product) Component (my_bigball) Component (my_stock) Component (my_heytap) Component (my_carrier) Component (system_vendor) Component (my_region) Google OTA Server: Full Exported by MlgmXyysd Color OTA Bot@OnePlusOTA #Oxygen#denniz#India#Component#Full#Stable#DN2101
搜索 #text2video
@phygitalcreative · Post #3157 · 2023/06/29 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 · 2025/04/24 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 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