Нейронавт | Нейросети в творчестве
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Нейронавт | Нейросети в творчестве
کانال Нейронавт | Нейросети в творчестве (@greenneuralrobots) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 13 030 مشترک است و جایگاه 2 686 را در دسته هنر و طراحی و رتبه 49 418 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 13 030 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 27 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 209 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 12.57% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 9.40% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 637 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 225 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 14 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند гитхаб, assistant, claude, imageediting, параметр تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Канал про нейросети в компьютерной графике, в кино и вообще
В папках и запусках не участвую
для связи @Neuronauticus
РКН: https://hf.ru/link8e56d”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 28 سپتامبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته هنر و طراحی تبدیل کردهاند.
13 030
مشترکین
+524 ساعت
+707 روز
+20930 روز
آرشیو پست ها
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
