Вчера прикола ради решил потренировать нейронку на своих фотках и вот, что из этого вышло
PS При генерации себя с девочками в бассейне я не учел, что у них тоже будет мое лицо )
PS При генерации себя с девочками в бассейне я не учел, что у них тоже будет мое лицо )
😁14🔥1
Всем йоу!
Получил очень много отзывов о своих нейросгенерированных фотографиях и хочу выкатить эту фичу в NeuromateAI🤖
Но перед этим хочу понять, как это будет работать не только с моим лицом, но и с другими людьми 👫
Поэтому вновь объявляется акция невиданной щедрости!
С вас ZIP архив с 12-20 фотографиями вашего лица, фотографии должны быть:
1) Высокого качества (без сжатия)
2) Лицо не должно быть ничем закрыто
3) PNG или JPEG формата
С меня - ваш персональный бот для нейрофотосессий бесплатно и без ограничений на 3 месяца!
Присылайте архивы в личку @TimNocode, всего готов взять 3-5 человек до выходных!
Получил очень много отзывов о своих нейросгенерированных фотографиях и хочу выкатить эту фичу в NeuromateAI
Но перед этим хочу понять, как это будет работать не только с моим лицом, но и с другими людьми 👫
Поэтому вновь объявляется акция невиданной щедрости!
С вас ZIP архив с 12-20 фотографиями вашего лица, фотографии должны быть:
1) Высокого качества (без сжатия)
2) Лицо не должно быть ничем закрыто
3) PNG или JPEG формата
С меня - ваш персональный бот для нейрофотосессий бесплатно и без ограничений на 3 месяца!
Присылайте архивы в личку @TimNocode, всего готов взять 3-5 человек до выходных!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Не пострадаешь - не поешь?
Все чаще сталкиваюсь с проявлениям эффекта усилия: когнитивного искажения, при котором человек (заказчик) склонен переоценивать ценность результата, если для его достижения было затрачено много усилий, даже если результат объективно не лучше.
Пример:
У вас появляется задача разработать интерактивную AI бухгалтера. Вы прикидываете писю к носу, в голове строите варианты реализации, решаете начать с чего-то максимально простого и оно (внезапно) работает!
Через день вы возвращаетесь к заказчику и (о нет!) результаты работы AI-ассистента ему не нравится. Вы начинаете страдать и изобретать велосипеды, усложняете решение до невозможности.
Возвращаетесь к заказчику через месяц с криками «как я страдал, сколько сил вложено» и даете два варианта: самый первый и супер сложный. Первый (простой) теперь нравится заказчику, хотя там ничего не поменялось.
В AI-разработке этот эффект проявляется максимально сильно: всегда есть некий черный ящик, который что-то там шуршит, шуршит и получается ответ.
Но не заказчиком единым! В Пет-проектах тоже с этим сталкиваюсь: экономика не сходится, а ты продолжаешь вливать бабки. Бросить- страшно, менять что-то - тоже, «оно ведь работает и вон даже кто-то платит»
Так что друзья-товарищи-разработчики, какой мы выбираем путь: показательно страдать или доказывать, что «сложно - не всегда лучше»?
Все чаще сталкиваюсь с проявлениям эффекта усилия: когнитивного искажения, при котором человек (заказчик) склонен переоценивать ценность результата, если для его достижения было затрачено много усилий, даже если результат объективно не лучше.
Пример:
У вас появляется задача разработать интерактивную AI бухгалтера. Вы прикидываете писю к носу, в голове строите варианты реализации, решаете начать с чего-то максимально простого и оно (внезапно) работает!
Через день вы возвращаетесь к заказчику и (о нет!) результаты работы AI-ассистента ему не нравится. Вы начинаете страдать и изобретать велосипеды, усложняете решение до невозможности.
Возвращаетесь к заказчику через месяц с криками «как я страдал, сколько сил вложено» и даете два варианта: самый первый и супер сложный. Первый (простой) теперь нравится заказчику, хотя там ничего не поменялось.
В AI-разработке этот эффект проявляется максимально сильно: всегда есть некий черный ящик, который что-то там шуршит, шуршит и получается ответ.
Но не заказчиком единым! В Пет-проектах тоже с этим сталкиваюсь: экономика не сходится, а ты продолжаешь вливать бабки. Бросить- страшно, менять что-то - тоже, «оно ведь работает и вон даже кто-то платит»
Так что друзья-товарищи-разработчики, какой мы выбираем путь: показательно страдать или доказывать, что «сложно - не всегда лучше»?
2.46K👍6🔥1
Как совмещать картинки с новой моделью gpt-image-1 в N8N?
Сегодня OpenAI выкатили в API свою новую модельку, которая генерирует картинки как в родном интерфейсе GPT (очень круто)!
С генерацией картинок проблем не возникло, но вот с совмещением не все так просто, достаточно нетиповой формат запроса:
Решение следующее:
1) Скачиваете картинки по ссылке через обычный GET запрос
2) Используйте ноду Merge, чтобы собрать их вместе
3) Затем Aggregate с включенной галочкой "Include binaries"
4) Дальше - самое интересное - HTTP запрос. Все параметры настраиваются стандарно, а картинки подсовываются так, как на скриншоте
5) Последним шагом конвертируем картинку из base64 в файл
Готово! Теперь мы умеем совмещать картинки в gpt-image-1!
Сегодня OpenAI выкатили в API свою новую модельку, которая генерирует картинки как в родном интерфейсе GPT (очень круто)!
С генерацией картинок проблем не возникло, но вот с совмещением не все так просто, достаточно нетиповой формат запроса:
curl -s -D >(grep -i x-request-id >&2) \
-o >(jq -r '.data[0].b64_json' | base64 --decode > gift-basket.png) \
-X POST "https://api.openai.com/v1/images/edits" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-F "model=gpt-image-1" \
-F "image[]=@body-lotion.png" \
-F "image[]=@bath-bomb.png" \
-F "image[]=@incense-kit.png" \
-F "image[]=@soap.png" \
-F 'prompt=Create a lovely gift basket with these four items in it'
Решение следующее:
1) Скачиваете картинки по ссылке через обычный GET запрос
2) Используйте ноду Merge, чтобы собрать их вместе
3) Затем Aggregate с включенной галочкой "Include binaries"
4) Дальше - самое интересное - HTTP запрос. Все параметры настраиваются стандарно, а картинки подсовываются так, как на скриншоте
5) Последним шагом конвертируем картинку из base64 в файл
Готово! Теперь мы умеем совмещать картинки в gpt-image-1!
🔥8👍3
Внезапный субботний опрос!
Когда вам звонят по телефону (Telegram, WhatsApp и тд) без предварительной договоренности это:
Когда вам звонят по телефону (Telegram, WhatsApp и тд) без предварительной договоренности это:
Anonymous Poll
67%
Кринж, только в экстренных ситуациях
29%
Норм, без разницы
4%
Круто, люблю поболтать!
Вначале - думай, затем - делай!
Значится, висела у в бэклоге задачка по деперсонализации текстов: замена имен, фамилий и т.д. на переменный. Полгода я говорил, что самый простой способ сделать ее: локальный DeepSeek.
Дошли на этой неделе у меня руки до нее, запилил через Codex, дебазил часа 3, сделал. И черт дернул меня спросить у ChatGPT как сделать лучше? Он сходу рекомендовал библиотечку для PI.
Перепилил ее, тестирую - хреново для русского, компании распознаются как локации, не очень…
Отправил ChatGPT делать DeepResearch с акцентом на русский, сразу же нашёл некую Natasha, которая работает просто идеально.
Теперь в общем случае мой фреймворк работы выглядит следующим образом:
1) Описываю задачу и прошу найти мне лучшие варианты реализации
2) Выбираю вариант, проверяю
3) Ставлю конкретную задачу Codex в отдельной ветке
4) Пилим, если что шлифую через Cursor
Вывод очевидный - даже если вы уверены в чем то, не забывайте сходить в ChatGPT
👉 Делитесь своими историями таких факапов в комментариях 😉
Значится, висела у в бэклоге задачка по деперсонализации текстов: замена имен, фамилий и т.д. на переменный. Полгода я говорил, что самый простой способ сделать ее: локальный DeepSeek.
Дошли на этой неделе у меня руки до нее, запилил через Codex, дебазил часа 3, сделал. И черт дернул меня спросить у ChatGPT как сделать лучше? Он сходу рекомендовал библиотечку для PI.
Перепилил ее, тестирую - хреново для русского, компании распознаются как локации, не очень…
Отправил ChatGPT делать DeepResearch с акцентом на русский, сразу же нашёл некую Natasha, которая работает просто идеально.
Теперь в общем случае мой фреймворк работы выглядит следующим образом:
1) Описываю задачу и прошу найти мне лучшие варианты реализации
2) Выбираю вариант, проверяю
3) Ставлю конкретную задачу Codex в отдельной ветке
4) Пилим, если что шлифую через Cursor
Вывод очевидный - даже если вы уверены в чем то, не забывайте сходить в ChatGPT
👉 Делитесь своими историями таких факапов в комментариях 😉
❤4🔥1