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H3ロケット 贴吧
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【お知らせ】⋆͛📢⋆ 《H3ロケット・だいち3号》の打ち上げを応援するべくJAXAさんのYouTubeに出演させて頂きました!!! 打ち上げを予定されている… " H3ロケット・だいち3号 "に注目してみてください🤍🤍🤍🚀🌏°.✧⚡︎ #宇宙# #H3ロケット# #だいち3号# #JAXA#
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两台 GB10 本地跑 sol-H3 做视频,满载经常 90°C+. 让 Opus 5.5 爬了散热改装实测数据,萃取基础方案,又搭建了仿真环境自动寻优,预计装上后比裸机放桌上低 11–16°., ai help ai ,正在指挥3d打印机打印,坐等实测最终效果
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哎,真的不想再看 MiniMax H3 生出来那种满面油光,或者带着阴间风的丧尸脸了,太特么想吐
MiniMax H3的复刻能力相当不错 乍一看还没分辨出来,以为H3给了我原片 左边原片,右边复刻👇🏻
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We're announcing 100% cashback on every model on the Higgsfield API platform. Seedance 2.5, Kling 3.0, MiniMax H3, Wan 3.0, and more. Spend on the API and get your cashback instantly, up to $100,000 per business. $20,000,000 cashback pool. First come, first served. You helped us reach a $1B run rate. We’re celebrating by putting $20M back into what you build next. Unused cashback expires on September 30.
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不要再研究什么无审查版模型了!qwen-image-2.1 拿来本地平替 GPT-image-2.5 才是最香的!完整部署教程来了 我不明白,qwen-image-2.1 本地部署完本来就没有验证和审核,大伙为啥都把重心放在奇怪的地方了。 这次 qwen-image-2.1 给我带来最大的震撼,还是其原生2K的生成质量,完全不输 GPT-image-2.5。最关键的一点是,它生成的图片不会出现GPT 经常出现的那种噪点,非常适合拿来做首帧参考图,拿去跑AIGC短片。 给大家带来单卡 4090 部署模型,并跑通2K图像的攻略:(直接发给Codex帮你部署就行) 不建议用梯子下载权重,直接走国内下 ModelScope 的分片,这样会快得多(国模最大的好处之一了,不用代理也下载快);diffusers 同理,可以不走github,用 Gitee 上的源码。 有个小坑,本来想直接加在现成的 Comfy 上。版本一查是 0.32,qwen-image-2.1 要 0.37 以上。这点大家要注意,用comfy的话一定要对上版本。版本不对不支持,服务起不来。 服务就做一个出图接口,一共33G 权重在启动时加载,我这边两分钟左右。不要等第一张图的请求来了再加载,那边会先超时。CFG 没开,官方默认就是关的,打开之后每步计算大概翻倍,2K 会更慢,没必要。 把这篇帖子内容喂给AI,它能直接帮你搞定部署流程,怕找不到的话大伙可以点个收藏。 最后再跑一下测试,我这边2048的尺寸,30步跑的话,耗时3分钟左右(CFG=0),成品如图所示,审核什么的完全不用担心,完全没有任何限制。 我有预感,本地部署 qwen-image-2.1 + Minimax-h3 很有可能成为接下来AI短片流水线的爆款流水线。
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感觉目前生产AIUGC视频的最佳组合--Hypit + HeyGen Hypit 负责拆解视频、制定复刻策略,HeyGen 负责生成AIUGC视频,然后Hypit再把素材、脚本和流程串起来。以前做一条视频要反复剪辑、配音、调整,现在可以把流程标准化,一次规划,多条生成 算下来,成本会比Hypit+视频模型,比如seedance、h3、wan3要便宜的多,另外数字人也可以用开源的。。。
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MiniMax H3 Max Director 交互式生成 太秀了,这不虚拟女友,再加上之前实时生成的无限直播 那不妥妥。。。 陪聊都完了
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長いエロ動画から、オーガズムを含む10秒間を見つけて、ComfyUIの動画生成用参照素材として切り出す仕組みを、ここまでほぼQwen3.8 27Bと作ってきた。 手作業で大量の動画を確認するのは大変だし、発情してしまう。そこで、AIに動画を見せて「どこがオーガズムか」と聞いても、まだ正確には判断できない。 試しにとあるAVモデルさんのエロ動画の 音声・映像の動き・動きのフリーズのスコアを眺めてたら、 オーガズムの瞬間の特徴として次のような傾向があった A. 100〜1500Hzの喘ぎ声→その後の急減衰 B. フレーム間の映像変化量急増 C. freeze、コマ止め、ディゾルブなどのソフト遷移 試しにこれらから条件を決めたスクリプトを書かせて、オーガズム候補の位置を探したところ、結構ビクビクなってる感じのところが溜めれたからまあ良いんかなと。 この後は、それを自動化して、24fps・H3規定フレーム数へ整形して、そのままComfyUIへ投入できるようにする。 もう少しデータが集まったら、絶頂の瞬間とそうでない瞬間の数値データを学習させ、CatBoostくらいの軽量な機械学習で自動的にカットを切り出せるようにしたい。 ただ、オーガズム時の声や動きは人によって異なる。最終的にはAVモデルごとに学習モデルを作るか、個人差を補正する仕組みが必要になるとは思う。そこまではQwen3.8 27B でいけたら面白い。 グラフのGTが絶頂の瞬間。 A B C 全部で絶頂かと言われるとそうでもない。 この辺のパターンが人間だと良くわからない→分類器作ろ。 この発想は、投資の売買シグナルの選別によく似てると思う。
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最近也有很多人在问我,生成的视频为什么会这么清晰 今天焚决交出来,一个比较省积分的玩法;用 Seedance或者的H3生成低分辨率视频,然后再丢给 VikPea 补分辨率、修细节。嘿嘿 免费试用HitPaw VikPea: 实测下来,平台压缩 + 低解生成叠加的画质损失,VikPea 修复后基本看不出来,跟直接生成 4K 的观感差距不大,最棒的是可以批量、无限增强视频,超省token。 创作效率和成本,这次真的可以兼得。现在订阅还有限时6折活动,不要错过!这还不开始登起来
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