SD3.5 TurboX

Ускоренный генератор картинок #SD35 от Tensorart

SD3.5 Large TurboX - генерация за 8 шагов, вшестеро быстрее. Доступен в видео лоры и .ckpt

SD3.5 Medium TurboX - генерация за 4 шага. 768x1248 за одну секунду на RTX 3080, в 13 раз быстрее оригинала

Превосходит официальную версию SD 3.5 Turbo по детализации изображения, разнообразия, насыщенности и реалистичности. Обратите внимание, что значения CFG, отличные от единицы, дают вдвое большую скорость генерации по сравнению с CFG = 1.

Реддит

#text2image #optimization

Есть две новости: хорошая и очень хорошая.

1. У Hedra.com вышла обновленная модель Character-3. Не могу сказать, что там прямо прорыв. Все как раньше - первая версия была прям вау, потому что на рынке было мало таких решений, а теперь я\мы зажрались и такие: "ничоособенного".

2. Hedra решила собрать у себя Hedra Studio и дать возможность генерить видосы другими генераторами (ну то есть закосить по Креа или Фриипик с целью обогащения на перепродаже API).

Только вот с перепродажей экономика странная.
Вам на входе (бесплатный логин гуглом) дают 400 кредитов.

Генерация Хуньянем стоит 70 кредитов.
Генерация самой Хедрой - 14 (без аудио) и 89(!) с аудио на входе.

А теперь внимание: генерация с помощью Veo2 стоить 1 (один, прописью) кредит.

Я проверил, да, 1 кредит.

Получается вы можете за 10 баксов в месяц иметь 1000 генераций и возможность докупать кредиты примерно по такой же цене.
И прыгать по аккаунтам и тратить про 400 бесплатных кредитов.

В чем подвох, кто платит за банкет?

Маркетинг коллаб Гугла и Хедры или хитрый способ нагнать лидов? (а потом сменить раскладки по кредитам, о которых на сайте ни слова)

Кстати, там есть все кроме Sora, даже Хуньянь Image2Video и голимый SkyReel. А вот Wan - нет.

При генерации с Veo2 ваши промпты будут безбожно переписаны, просто имейте это в виду.

P/S/ Можно генерить параллельно. Но выбор аспектов и разрешений - ограниченный.

@cgevent

Layered Image Vectorization via Semantic Simplification

Послойный векторизатор растровых изображений.

Сначала выделяет крупные структуры, и только потом накидывается на мелкие детали. На выходе многослойный вектор

Код ждем

#image2vector #image2noscript

DAM4SAM (SAM2.1++): A Distractor-Aware Memory for Visual Object Tracking with SAM2

К сегментатору SAM2.1 прикрутили технологию запоминания отвлекающих факторов - получился SAM2.1++. Прямые руки, очевидно, смогут прикрутить и к другому сегментатору

Код

#segmentation #image2mask #video2mask