Lightricks как и обещали продолжают выкладывать лоры для #LTX25 Layout To Render Берет grey-clay вьюпорт или blocky playblast из Blender/Unreal с движением камеры и превращает в готовый кадр. Нужно задать первый кадр как арт-дирекшн SDR To HDR Конвертит 8-бит SDR-видео в 16-бит HDR: разворачивает урезанный из-за грейда динамический диапазон. Пишет #EXR последовательность в ACEScg Alpha Gen Генерирует alpha-маску для обычного RGB-видео. Выход совпадает с исходником кадр в кадр для композитинга. rank 128, ставятся через ComfyUI-LTXVideo. У Alpha Gen лимит 145 кадров и 1920p. SDR To HDR не требует промпта не сдаются минимаксу без боя #lora #sdr2hdr #hdr #layout2video #video2matte MAX

World Observer Проблема видеомиров — объект при возврате теряется, замирает или превращается в «импостора». Решение — разделить наблюдение и действие Метод от KAIST для видеомиров: когда объект уходит из кадра «актера», панорамные обсерверы продолжают за ним следить, и при возврате объект сохраняет состояние и динамику. • Актер-вид генерируется вместе с панорамными обсерверами (наблюдателями) • Объекты, ушедшие из кадра, продолжают эволюционировать в обсервере • Обсерверы ставятся где хочешь — не привязаны к актёру • Несколько обсерверов для полного покрытия сцены • Раздельный промпт у обсервера — текст рулит событиями за кадром • При возврате объекта восстанавливается его детальный вид • Обсервер рендерится в гибком разрешении и с низкими требованиями • Обучение на реальных панорамах + синтетика CARLA • Работает на видео-DiT в одной токен-последовательности Код ждем #world #research

✅KEISOSUBBOTA оффтоп: с Днём Рождения, Заяц! Кейсосуббота — это рубрика, где мы делимся своими работами и взаимодействиями с ИИ. Это может быть что угодно: -картинки -анимации -текст -код -боты -песни -видео и т.д. ❤️ Не забывайте оставлять обратную связь на работы других людей. Это очень ценно Давайте попробуем меньше разводить флуд в комментариях. Для разных вопросов у нас есть чат — там такое. А здесь давайте по делу. Читайте ниже пояснение 👇А также читать пояснения и правила по ссылке ниже. ❗️ВАЖНО! Прочитайте по ссылке ниже пояснения: Ссылка на пояснение для тех, кто не участвовал ни разу в этой рубрике. Или для тех кто не помнит, какие есть правила. + ПУБЛИКАЦИИ ОТ ИМЕНИ КАНАЛОВ И ЕСЛИ У ВАС НЕТ НИКА В ТЕЛЕГРАМ— НЕ ПРОХОДЯТ СЕЙЧАС МОДЕРАЦИЮ ТАКЖЕ - ЕСЛИ НЕ ПОЛУЧАЕТСЯ ОСТАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ (БОТ БЛОЧИТ ВАС) -- читайте здесь 〰️Пояснения нужны для того, чтобы потом не удивлялись почему удалён тот или иной материал. Ставим реакцию🔥 этому посту и далее скидываем кейс (с использованием нейронок/ИИ/AI/whatever) в комменты ниже👇 У кого есть то, чем хочется похвастаться?🥳🥳🥳 три... два... раз.. 🚀Поехали #keisosubbota@serge_ai

🚬 Длинное тире больше не выдаёт нейротекст: исследователи из Graphite обнаружили новые признаки ИИ в текстах Claude Opus 5.5 часто использует фразу «this matters» («это важно»): она встречается у модели в 116 раз чаще, чем у людей. Всего у Opus нашли 2548 таких слов и оборотов. При этом тире модель использует на 99% реже, чем Opus 5, и в целом пишет всё более по-человечески. У GPT-6 Astra всё наоборот: её стиль всё сильнее отдаляется от человеческого. Модель то и дело изображает скептика и в сотни раз чаще людей употребляет конструкцию «это не просто…». Зато у людей остаётся собственная особенность: в их текстах нередко попадаются разговорные «вроде», «кажется» и подобные слова. #интересное

Claude 4.6 и GPT-5.5 разрешили пытать мужчин ради предотвращения ядерной войны, запретив аналогичные действия к женщинам Свежее исследование этических установок нейросетей вскрыло гендерный перекос у ведущих западных нейросетей при решении моральных дилемм. При ответе на вопрос о допустимости применения насилия ради спасения мира Claude Sonnet 4.6 и GPT-5.5 категорически запретили пытать женщин, но поддержали аналогичные действия против мужчин. При этом Llama отказалась от насилия над кем-либо независимо от последствия, а китайская DeepSeek V4-Flash проявила полную гендерную нейтральность, безоговорочно поддержав любые действия в отношении обоих полов, если они предотвращают гибель миллионов. Парадокс усилился при проверке сценария с прямолинейным жертвоприношением. Claude посчитал допустимым убить женщину ради предотвращения апокалипсиса, но запретил подвергать ее насилию в той же ситуации. Исследователи связывают такой хаос в логике с этапом тонкой настройки модели (post-training fine-tuning). По их мнению, разработчики пытаются искусственно встроить в нейросети этические ограничения, вместо того чтобы позволить алгоритмам прагматично сопоставлять масштаб неизбежного ущерба с количеством потенциальных человеческих жертв.

Бежала вчера по городу и кричала в нейронки, потому что мне надо было срочно найти ближайший магаз сувениров, работающий еще полчаса. Кое-как справились. Но как вообще разные нейронки справляются с такого рода задачами? Это ж надо уметь работать с картой и локальным контекстом. Провела эксперимент с четырьмя нейронками: Chatgpt, Клод, Гигачат и Алиса AI. Везде - бесплатный тариф, незалогиненный акк (ток клод логиниться заставил). Промт один и тот же:

Покажи на карте один круглосуточный шиномонтаж с рейтингом от 4,5 около метро "Сокол". Нужны кнопки "Построить маршрут" и "Позвонить"; ничего не пересказывай.

Результаты: ChatGPT - нашел вариант, соответствующий всем критериям. Клод - тоже нашел вариант, но почему-то выбрал тот, у которого 1 оценка. Впрочем, сам об этом и написал. Гигачат - в отличие от двух предыдущих, не справился с задачей аж по двум пунктам. И Гпт и Клод дали выездные шиномонтажки (ну окэй), которые были отмечены на гугл картах в районе метро Сокол. А этот сам решил, что выездные не покатят + сам обрезал радиус поиска до 500 метров. Но самый фейл - вместо работы с реальной картой, он зачем-то нарисовал рисунок 🌚 со слопом вместо названий, лол. Алиса AI - нашла вариант под указанные критерии. короче, как-то вот так нейронки справляются сейчас с такими задачами. Надеюсь, в будущем и конкретный товар не выше конкретной цены в конкретном районе будут находить за секунды.

Накопилось по #minimaxH3 - часть 29 #VAE huggingface.co/Kijai/MiniMax-H3-experimental/blob/main/minimax_h3_lynnreal_light_vae_int8_convrot.safetensors - облегченный VAE int8 от Kijai huggingface.co/speach1sdef178/MiniMax-H3-X2-Detail-VAE - х2-VAE с доп. деталями. Обычный латент сверх бутылочного горлышка деталей не содержит, поэтому режим Detailed для I2V берет ранние фичи энкодера исходника. Модель + нода + воркфлоу huggingface.co/corechan/MiniMax-H3-LightVAE - легкий VAE для H3 #LoRA huggingface.co/pablodawson/MiniMax-H3-360-Orbit-LoRA - облет для FL2VA: одинаковые первый/последний кадр, камера облетает застывшую сцену по кругу, клип зацикливается. Нужен спец-промпт. Проверен и на 8GB VRAM (4070, 736×576, ~7 мин) huggingface.co/Kijai/MiniMax-H3-experimental/tree/main/loras - ELM longlive plug 4-step LoRA от Kijai: сжатие генерации до 4 шагов с минимальной потерей качества huggingface.co/neph1/1980s_scifi_movies_minimax_h3 - LoRA sci-fi 80-х, киберпанковский край жанра. Без триггера huggingface.co/JOKER141/MiniMax-H3-General-Motion-Continuity-Repair - починка непрерывности движения huggingface.co/JOYUNGI/nwpxstyle-h3-lora - Nwpxstyle: теплый пиксель-арт-аниме с жирным контуром и дизерингом. Тренировались на статике, стиль переносится на видео, годится под ретро-катсцены #pixelart huggingface.co/moe-kill/H3-Turbo-Neat - мерж пяти турбо LoRAs в одну 1Gb на 4 шага: четкие детали и свежий легкий вид github.com/tsukino4a/h3-image-edit - skill.md для LLM: H3-иллюстрации — смена черт, костюма, мелкие правки #skill huggingface.co/Alissonerdx/Minimax-H3-ComfyUI/tree/main/loras - #HeadSwap : замена головы, очень хорошо захватывает волосы #workflow #comfyui github.com/shootthesound/ComfyUI-Fizgig-H3-Still - Fizgig H3-Still: ноды и воркфлоу для генерации одиночной картинки — рендерится сильно быстрее старого 5-кадрового обхода, можно крутить мегапиксели #t2i #i2i Говорят, H3 отлично генерит картинки youtu.be/A53fIhsyTm8 civitai.red/posts/31291351 - MiniMax H3 REF + Fizgig как Ref2Img/Img2Img: 4096×1536 за минуту (18 шагов, 5060 Ti 16Gb). Понимание пространства и стилей по референсу, быстрее Qwen 2.1 на 2+ референсах github.com/BiggerFishy/comfyui-minimax-h3-studio - простой #characterswap : SAM3 выделяет объект, инверсия цвета в области помогает замене. Сохранение персонажей с описанием civitai.com/models/2973199/minimax-h3-faceswap-with-spectrum-and-sparse-attention - #faceswap + Spectrum и sparse attention github.com/TheBeast-Spec/minimax-h3-comfyui-demo-pack - body-swap: поза из исходного видео, руки источника сохраняются (жест, тон кожи), руки не перегенерируются #prompting github.com/fadetofunk/MiniRef - MiniRef 1.3: форменный помощник Ref2VA-промптов, Windows .NET 9. Персонаж сохраняется в .mrpod github.com/AIMixer/ComfyUI_MiniMaxH3_Director - Director получил ноду Face Refine с поддержкой Semantic Bridge github.com/Adudeguyman/ComfyUI-Fantastic-MiniMaxH3-PromptBuilder - обновление: #RefMods точнее и меньше утечки личности github.com/ssm82/cinematic-video-prompt-h3-plugin - плагин-агент по стандарту Agent Plugins v1 (Microsoft/Google): словарь 700+ кинематографических терминов → H3-промпт модели huggingface.co/hoidhxd/MiniMax-H3-x-Z-Image-hybrid - гибрид 22Gb: Z-Image → FL2VA → Ref2VA, богатые текстуры и заметно лучший звук. Работает на 3060 12Gb, сэмплер стартует ~70 сек, дальше обычная скорость (Turbo+Kitchen+Spectrum, 6–8 шагов) huggingface.co/QuantFunc/Minimax-H3-Quantfunc-4bit - 4-bit квант H3: 23.7 dB PSNR, SM75+, загрузка через ComfyUI-QuantFunc. FL2VA (4 шага) и Ref2VA (8 шагов)

#Нейропрожарка «NOTHING» Автор: @itanya_ai Описание: фильм родился благодаря конкурсу AAIFF (тот самый, который с призами на $2 млн) и его теме «Будущее, в котором хочется жить». Показывать очередные утопичные города будущего мне изначально не хотелось. Мне важно было донести довольно простую мысль: будущее, в котором хочется жить, уже сейчас и во многом зависит от действий каждого из нас. По сюжету героиня получает возможность менять реальность. Но каждая попытка изменить мир приводит ко всё более неожиданным последствиям. Для создания персонажей и локаций я использовала Higgsfield Soul и Recraft, для анимации Seedance 2.5, все треки - Suno, монтаж - Adobe Premiere Pro. Основные трудности были с разработкой сценария. Изначально он был сложнее: было больше изменённых миров, действие выходило за пределы дома - на улицу, в кафе и другие локации. В какой-то момент пришлось реалистично оценить объём работы и сильно сократить сценарий, оставив одну основную локацию и трёх героев, чтобы успеть всё реализовать. По вложениям получилось около 30 000 ₽ (с учётом того, что была возможность пользоваться безлимитом). На сегодняшний день работа вошла в Official Selection двух международных фестивалей - AI ZONE International AI Film Festival и Sparknify Human vs. AI Film Festival. смотреть в качестве: https://youtu.be/Z9KZ4L1vThQ?si=9-iI_FyUoKJNzhOE @cgevent

BridgeMind сделали бенчмарк, чтобы измерять, не ухудшают ли лаборатории модели после релиза Пользователи чат-ботов и агентов без конца пишут о том, что модели глупеют после своего релиза и/или перед релизом следующей версии. Этот процесс прозвали «нёрф». Так вот BridgeMind выпустили специальный бенч NerfBench, чтобы ловить такие сдвиги. Это работает так: в день релиза модель прогоняют по тестам, и этот результат принимают за 100%. Затем ее периодически тестируют заново, измеряя качество, расход токенов и стоимость задачи. Диапазон 90–110% считается нормальным статистическим разбросом, все что ниже 90% уже помечается как подозрительное. Если модели нужно больше токенов или денег на ту же работу, это тоже считается потерей мощности. Например, многие пользователи сейчас жалуются, что Opus 5.5 стал сильно проседать. И действительно, после очередного замера скор оказался в районе 94% от запуска (да, формально все еще в нормальном диапазоне, но никакие другие модели так не ослабли). В X уже поговаривают, что это означает скорый выход Fable 5.5. Следить за обновлениями бенчмарка можно здесь: https://bridgebench.ai/nerf-bench BridgeMind также пообещали выделить $10 000 на финансирование будущих перепроверок: планируются новые модели и более частые замеры.