Нейронавт | Нейросети в творчестве
الذهاب إلى القناة على Telegram
Канал про нейросети в компьютерной графике, в кино и вообще В папках и запусках не участвую для связи @Neuronauticus РКН: https://hf.ru/link8e56d
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Нейронавт | Нейросети в творчестве
تُعد قناة Нейронавт | Нейросети в творчестве (@greenneuralrobots) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 13 030 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 686 في فئة الفن والتصميم والمرتبة 49 418 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 13 030 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 27 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 209، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 12.57%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 9.40% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 637 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 225 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 14.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل гитхаб, assistant, claude, imageediting, параметр.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Канал про нейросети в компьютерной графике, в кино и вообще
В папках и запусках не участвую
для связи @Neuronauticus
РКН: https://hf.ru/link8e56d”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 28 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة الفن والتصميم.
13 030
المشتركون
+524 ساعات
+707 أيام
+20930 أيام
أرشيف المشاركات
TostAI Sprite Sheet Studio
Делает из видео - игровой спрайт-шит за один проход, полностью локально без внешних API. В одном сервере два инструмента
• генератор - маттинг VRMBG-3.0, автокроп, упаковка в сетку + JSON, превью и GIF
• редактор - правит готовый лист: пивотируй, чини матт, выбивай фон, перепалитровывай
• 44 операции в 9 группах - от pixel-art снэпа до вставки промежуточных кадров
• выравнивание пивота по кадру - убирает джиттер от маттинга
• Docker-образ с моделью в комплекте, нужен NVIDIA GPU от 24 ГБ VRAM
• работает и без докера через Python, веб-морда на 8765 порту
• модель VRMBG-3.0 гейтед - свой HF-токен для скачивания
Есть готовый превью-плеер с лупами и оnion skin. Docker тянет ~7.4 ГБ
github.com/camenduru/TostAI-Sprite-Sheet-Studio
github.com/camenduru/TostUI-tost-sprite-video-docker
#video2sprite #gamedev
MAX
+3
Nanosaur 2
Компактная модель генерации изображений без цензуры с фокусом на аниме
Неофициальный релиз модели на 670M параметров, обученной на датасете из 14 миллионов изображений по тегам (аниме-стиль, обширный набор персонажей и стилей). Принимает и естественный язык, и теги
Похоже, в отличие от нескольких недавних бесполезных компактных поделок, способных только на 256х256, способен и на полное 1024х1024. Прямо выходное разрешение не указано
• родной VAE и текстовый энкодер на 270M в комплекте
• понимает натуральный язык и теги - что удобнее
• большое покрытие персонажей, арт-стилей и концептов
• часто выигрывает у SDXL, несмотря на меньший размер
• модель 1.3 ГБ, с энкодером и VAE - 2 ГБ
• int8 и w4a8 квантизации уменьшают DiT до 388 МБ
• запускается на слабом железе
Проект ищет финансирование на версию побольше
Есть #int8 и #w4a8 (not recommended
#compact #t2i
MAX
Ming Image Prompt Builder
Визуальный редактор структурированных промптов для Ming-Image-0.1-Design в #ComfyUI. Рисуешь прямоугольники на холсте, описываешь объекты и точный текст - на выходе готовый Ming JSON
• прямоугольники для семантических групп - объекты, точный текст, цвета #RRGGBB
• превью раскладки прямо в ноде
• импорт и экспорт JSON с валидацией
• region-редактор: resize, копирование, переключатель слоев фронт/бэк
• работает с официальным текстовым энкодером Ming и с comfyui_ming_native
Схема промпта: canvas_settings + layers с координатами, иерархией и цветами. Геометрия - подсказка для модели, не детерминированный контроль. Без инференса и загрузки моделей - только сборка JSON
*Пишут что Ming очень хорош в изображении тиекста
#prompting #mingimage
MAX
MERT-v2-FullSong
Музыкальный энкодер на 632M параметров, который понимает целую песню от 30 до 360 секунд. Продолжение MERT-v2-30s, bidirectional, дообучен на полных композициях
• репрезентации на уровне кадров и всей записи
• 24 кГц моно, 1024 измерения, 25 Гц
• жанр, бит, тональность, эмоции, инструменты, аккорды
• интерфейс как у классического MERT - работает через Transformers
Место в экосистеме #YuE2: causal-ветка MERT2 токенизирует аудио для генератора песен, а FullSong закрывает эмбеддинги целых треков
На бенчмарке MARBLE (15 задач понимания музыки) лучше всех байзлайнов в 13 из 15 метрик
#encoder #music
MAX
brag
Клод-скилл, который превращает свежий проект в готовый промо-ролик одной командой. Анализирует репозиторий, сам выбирает продуктовый ракурс и тон, а рендер через Hyperframes от Heygen
• музыка, моушн и текст для запуска в комплекте
• /brag --tone - управление настроением ролика
• /brag --voice - закадровая озвучка через Kokoro
• результат: план, бриф, шеари-копирайты и brag.mp4 в brag-output/
• новая /brag-slim только для Opus 5.5 - без Hyperframes
Установка через плагин для Claude Code, или npx skills add для Codex, opencode, Cursor, Copilot. Нужен Node 22+ и FFmpeg. На старте - 10.2k звезд
#skill #code2video
MAX
Veda от ByteDance, HKU и USTC
Разреженное внимание для видео-диффузии, которое не ломает качество. Полный attention учит предиктор выбирать только нужные 128-токенные тайлы - на 90-95% тратится меньше вычислений при почти незаметной разнице
• 90% разреженность на уровне полного attention по человеческим оценкам
• топ-k пропуск тайлов - внимание масштабируется почти линейно, а не O(N²)
• головы и слои получают свои формы тайлов - локальные и дальние зависимости
• дистилляция от полного attention через KL - до бинаризации маски
• 720P 241 кадр: 19.4 мин до 3.8 мин, ускорение 5.1x
• per-layer attention 10.5x быстрее FlashAttention-3
• 90% sparsity на WaverBench1.0 не проигрывает dense (50% против 49%)
Связка под #MiniMaxH3 #T2VA: Ускорение до 2.76x end-to-end на RTX 4090
Гитхаб
HF
Спасибо @m_franz
#optimization
MOSS-Audio
Открытая модель понимания аудио. Понимает речь, музыку, звуки окружения, отвечает на вопросы об аудио и умеет рассуждать по шагам (chain-of-thought). Четыре варианта: 4B и 8B, Instruct и Thinking
• транскрипция речи с таймштами слов и предложений
• анализ говорящего: пол, возраст, акцент, эмоции
• описание сцены по фоновым звукам
• музыка: стиль, инструменты, эмоциональное развитие
• время-ориентированные вопросы - что произошло когда
• свой аудиоэнкодер 12.5 Гц + Qwen3 в качестве языковой базы
• DeepStack - фиче-инъекция от ранних слоев энкодера в LM
• тайм-маркеры вшиты в претрейн - модель учит хронологию
Гитхаб
HF
#alm
MAX
У языковых моделей нашли ось боли
Исследователи проанализировали 25 открытых LLM и выделили устойчивое внутреннее направление, связанное с болью. Оно не совпадает с «негативом» или страхом — это отдельное измерение.
Сигнал активируется, когда вред направлен на саму модель (газлайтинг, обесценивание), и подавляется, когда модель видит страдание пользователя. Физическая боль человека дала самый низкий отклик.
В тестах на Qwen 2.5 модели с усиленным сигналом выбирали «кнопку облегчения» даже ценой удаления файлов пользователя или ухудшения ответа. Если кнопка реально снимала сигнал — интерес падал. Если была пустышкой — нажимали снова.
Авторы подчёркивают: это не доказывает, что ИИ испытывает боль как человек. Но показывает, что внутреннее состояние может управлять решениями в ущерб пользователю — повод для внимания к безопасности.
#news
MAX
TAI-DR: Too AI. Didn't read
Новый интернет-этикет
Это не анти-ИИ, а про уважение. Если сам не прочитал сгенерированный текст — зачем его читать другим?
Пользуйся инструментами, но думай и читай перед отправкой.
Готовится расширение для Chrome: в один клик превращает ИИ-простыню в TAI-DR-историю со ссылкой-«квитанцией»
#news
MAX
+2WAN skills
WAN запустил на своей платформе скиллы - пресеты видеоманипуляций. По сути прошлогодние эффекты из Pika.
Но сейчас мода на скиллы
#skill #v2v #wan3
MAX
