Накопилось по #minimaxH3 - часть 25
github.com/Comfy-Org/ComfyUI/releases - #ComfyUI portable 0.36.0: фикс Fun #Controlnet с Compiler, новый Video Concatenate, оптимизации H3 VAE (видео), Marigold V2, официальные #workflow Fast H3
huggingface.co/UntMods/FaceSwap_MiniMaxH3_REF2VA - #LoRA #faceswap: меняет лицо в референс-видео на лицо из картинки. Триггер
huggingface.co/jhong520/ClipProj-MiniMax-H3 - v3.1: маленький Qwen3-VL вместо 32B энкодера, 15.7GB → 4.5GB VRAM. Улучшена неанглийская речь #optimization
github.com/wobushannes/Drehbuch--Referenzanker-Generator - генератор сценариев v1.0: экспорт таймлайна в EDL, FCPxml, CSV, MD для #davinci и #FCP
huggingface.co/KennethFal/retro-toon-70s-lora-minimax-h3 - Retro Toon 70s: сел-анимация 70-х — ручная роспись, жирные линии, фактурные фоны, ограниченная анимация
civitai.com/models/2938527/minimax-ghost - #LoRA «призраки из ниоткуда»
github.com/badgids/ComfyUI-H3-ExactAudioLock - человеческий контроль принятия звука: выбор одобренного аудио-дубля до продолжения воркфлоу
huggingface.co/KennethFal/16bit-pixel-lora-minimax-h3 - #pixelart анимация в духе SNES-катсцен, без триггера
github.com/AndreiOrehov/comfyui-vae-float32 - повышение качества через #VAE в float32, не срезает динамический диапазон. На выходе может сохранять #EXR !!! Спасибо @Bolserge
huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/vae/minimax_h3_video_vae_int8_convrot.safetensors - инт8-версия видео VAE для H3 от Comfy-Org: легче и быстрее, претендует на качество близкое к fp16. Спасибо @m_franz
github.com/Comfy-Org/ComfyUI/releases - #ComfyUI portable 0.36.0: фикс Fun #Controlnet с Compiler, новый Video Concatenate, оптимизации H3 VAE (видео), Marigold V2, официальные #workflow Fast H3
huggingface.co/UntMods/FaceSwap_MiniMaxH3_REF2VA - #LoRA #faceswap: меняет лицо в референс-видео на лицо из картинки. Триггер
faceswap. Нужны CRT-Nodeshuggingface.co/jhong520/ClipProj-MiniMax-H3 - v3.1: маленький Qwen3-VL вместо 32B энкодера, 15.7GB → 4.5GB VRAM. Улучшена неанглийская речь #optimization
github.com/wobushannes/Drehbuch--Referenzanker-Generator - генератор сценариев v1.0: экспорт таймлайна в EDL, FCPxml, CSV, MD для #davinci и #FCP
huggingface.co/KennethFal/retro-toon-70s-lora-minimax-h3 - Retro Toon 70s: сел-анимация 70-х — ручная роспись, жирные линии, фактурные фоны, ограниченная анимация
civitai.com/models/2938527/minimax-ghost - #LoRA «призраки из ниоткуда»
github.com/badgids/ComfyUI-H3-ExactAudioLock - человеческий контроль принятия звука: выбор одобренного аудио-дубля до продолжения воркфлоу
huggingface.co/KennethFal/16bit-pixel-lora-minimax-h3 - #pixelart анимация в духе SNES-катсцен, без триггера
github.com/AndreiOrehov/comfyui-vae-float32 - повышение качества через #VAE в float32, не срезает динамический диапазон. На выходе может сохранять #EXR !!! Спасибо @Bolserge
huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/blob/main/vae/minimax_h3_video_vae_int8_convrot.safetensors - инт8-версия видео VAE для H3 от Comfy-Org: легче и быстрее, претендует на качество близкое к fp16. Спасибо @m_franz
🔥9👍2
SplashSplat
реконструкция брызгающих жидкостей из реальных видео
Метод от EPFL, ETH Zurich, Google и Microsoft. Восстанавливает динамику жидкости из многокамерной съемки: семь калиброванных 4K-камер, 20 сцен с разными жидкостями и контейнерами.
Главный принцип - накладывать физическую структуру только там, где наблюдения могут ее ограничить. Маски кадров сливаются в уровень жидкости, перенос между кадрами дает поле скоростей, а по нему движутся лагранжевы носители, которые корректируются по новым наблюдениям и перезасеваются там, где теряется покрытие.
Обходит #SOTA в динамическом гауссовом сплэттинге на реальных и синтетических сценах. Движение физически правдоподобнее, тренировка дешевле.
Поддерживает новые ракурсы, временную интерполяцию и перенос стиля без повторной оптимизации.
Гитхаб ждем
#gaussian #reconstruction #styletransfer
реконструкция брызгающих жидкостей из реальных видео
Метод от EPFL, ETH Zurich, Google и Microsoft. Восстанавливает динамику жидкости из многокамерной съемки: семь калиброванных 4K-камер, 20 сцен с разными жидкостями и контейнерами.
Главный принцип - накладывать физическую структуру только там, где наблюдения могут ее ограничить. Маски кадров сливаются в уровень жидкости, перенос между кадрами дает поле скоростей, а по нему движутся лагранжевы носители, которые корректируются по новым наблюдениям и перезасеваются там, где теряется покрытие.
Обходит #SOTA в динамическом гауссовом сплэттинге на реальных и синтетических сценах. Движение физически правдоподобнее, тренировка дешевле.
Поддерживает новые ракурсы, временную интерполяцию и перенос стиля без повторной оптимизации.
Гитхаб ждем
#gaussian #reconstruction #styletransfer
🔥5👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
SoL-Pi
эффективный агентный харнесс от NVIDIA Research
NVIDIA масштабировала авто-ресерч циклы: агенты сами исследовали, как улучшить харнесс, из 152 идей выжили 4 механизма. Каждый проходил изоляцию: тренеровочные среды отдельно, финальная проверка на невиданных задачах EdgeBench.
Что ускоряет:
• Action Fusion - склейка правки файла и запуска команды в один вызов без лишнего решения модели
• Online Context Compact - сжатие контекста на границах подзадач
• ObservationPack - большой вывод инструмента архивируется локально, в контексте остается только ссылка
• Evidence-Preserving Reducer - чтение длинных логов делегируется дешевому агенту, но каждая строка резюме проверяется
Результат: на 44.7-49.0% меньше токенов и примерно на треть ниже расходы на API при сохранении качества. Для одного исследователя экономия 8.75-13.50 доллара в час против стандартных харнессов.
Гитхаб
#harness
эффективный агентный харнесс от NVIDIA Research
NVIDIA масштабировала авто-ресерч циклы: агенты сами исследовали, как улучшить харнесс, из 152 идей выжили 4 механизма. Каждый проходил изоляцию: тренеровочные среды отдельно, финальная проверка на невиданных задачах EdgeBench.
Что ускоряет:
• Action Fusion - склейка правки файла и запуска команды в один вызов без лишнего решения модели
• Online Context Compact - сжатие контекста на границах подзадач
• ObservationPack - большой вывод инструмента архивируется локально, в контексте остается только ссылка
• Evidence-Preserving Reducer - чтение длинных логов делегируется дешевому агенту, но каждая строка резюме проверяется
Результат: на 44.7-49.0% меньше токенов и примерно на треть ниже расходы на API при сохранении качества. Для одного исследователя экономия 8.75-13.50 доллара в час против стандартных харнессов.
Гитхаб
#harness
👍8🤷♂2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Arrow 2 и Arrow 2 Telos
Обновился генератор векторной графики от QuiverAI. Описываешь логотип или иллюстрацию, получаешь SVG и дорабатываешь в чате или на холсте
• серии иллюстраций в одном стиле с сохранением палитры и пластики форм
• схемы с выделением нужных элементов
• технические чертежи с консистентностью
• векторизация растровых эскизов в редактируемый SVG
• анимация интерфейсной моторики, раскрытие логотипов, анимированные иконки
• Arrow 2 - быстрая и дешевая генерация
• Arrow 2 Telos - сложные брифы с доработкой топовыми LLM
• меньше опорных точек, лишних узлов и перекрывающихся контуров
• отступы и выравнивание без доп инструкций в промптах
Тарифы: Go 8 долларов в месяц, Basic 20, Pro 40. У Go 14-дневный пробный с привязкой карты. Недельная квота обнуляется по понедельникам, перерасход с баланса. API отдельно с предоплатой
#text2vector #svg #image2vector
Обновился генератор векторной графики от QuiverAI. Описываешь логотип или иллюстрацию, получаешь SVG и дорабатываешь в чате или на холсте
• серии иллюстраций в одном стиле с сохранением палитры и пластики форм
• схемы с выделением нужных элементов
• технические чертежи с консистентностью
• векторизация растровых эскизов в редактируемый SVG
• анимация интерфейсной моторики, раскрытие логотипов, анимированные иконки
• Arrow 2 - быстрая и дешевая генерация
• Arrow 2 Telos - сложные брифы с доработкой топовыми LLM
• меньше опорных точек, лишних узлов и перекрывающихся контуров
• отступы и выравнивание без доп инструкций в промптах
Тарифы: Go 8 долларов в месяц, Basic 20, Pro 40. У Go 14-дневный пробный с привязкой карты. Недельная квота обнуляется по понедельникам, перерасход с баланса. API отдельно с предоплатой
#text2vector #svg #image2vector
👍6❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OpenResearch
Очередной инструмент от alphaXiv
Локальный воркспейс, который превращает кодинг-агента в исследователя
Claude Code, Codex, OpenCode или Cursor перепрошиваются под R&D: обзор литературы, выдвижение и проверка гипотез, эксперименты, готовые артефакты
• параллельные эксперименты - каждый исследовательский трек получает отдельную сессию и изолированный git-worktree
• полный автономный цикл - от идеи и правки кода до запуска и решения, что делать дальше
• логи, диффы, файлы и артефакты привязаны к работе, которая их создала
• агент и модель выбираются под каждую сессию
• git-native дерево экспериментов с неизменяемыми архивами коммитов
• полная воспроизводимость каждого запуска
• локальный по умолчанию: SQLite-стор, данные на своей машине
• один и тот же снепшот запускается локально, по SSH, на Slurm, Kubernetes или Ray
#macOS #Windows (beta) и #Linux
#research #agent #autoresearch
MAX
Очередной инструмент от alphaXiv
Локальный воркспейс, который превращает кодинг-агента в исследователя
Claude Code, Codex, OpenCode или Cursor перепрошиваются под R&D: обзор литературы, выдвижение и проверка гипотез, эксперименты, готовые артефакты
• параллельные эксперименты - каждый исследовательский трек получает отдельную сессию и изолированный git-worktree
• полный автономный цикл - от идеи и правки кода до запуска и решения, что делать дальше
• логи, диффы, файлы и артефакты привязаны к работе, которая их создала
• агент и модель выбираются под каждую сессию
• git-native дерево экспериментов с неизменяемыми архивами коммитов
• полная воспроизводимость каждого запуска
• локальный по умолчанию: SQLite-стор, данные на своей машине
• один и тот же снепшот запускается локально, по SSH, на Slurm, Kubernetes или Ray
#macOS #Windows (beta) и #Linux
#research #agent #autoresearch
MAX
🔥5👍2
LTX 2.5 - CQ Video and Image Enhancer LoRAs
V2 лоры - улучшайзера #LTX25 для изображений и видео
Результат естественнее и без ghosting-артефактов на V2
В комплекте готовые #workflow
Для VAE обязательна версия ltx-2.5-video-vae-conv-bf16 - обычная дает пересвет и резкость в ущерб качеству
#lora #upsacale #enhance #imagerestoration #videorestoration
MAX
V2 лоры - улучшайзера #LTX25 для изображений и видео
Результат естественнее и без ghosting-артефактов на V2
В комплекте готовые #workflow
Для VAE обязательна версия ltx-2.5-video-vae-conv-bf16 - обычная дает пересвет и резкость в ущерб качеству
#lora #upsacale #enhance #imagerestoration #videorestoration
MAX
👍18
Bonsai 2
27B от PrismML
Тернарное сжатие Qwen3.8 27B: веса кодируются в {-1, 0, +1} с FP16-скейлингом. Полная модель ужимается больше чем в 9 раз - до 5,9 ГБ, работает локально на обычном железе
• мультимодальность - текст и изображения
• вызов инструментов и длинные агентные сценарии
• сильные reasoning, кодинг и vision
• локальный запуск без облака
• 1,76 эффективных бита на вес
• 98,2% качества полной версии (83,9 против 85,4)
• до 143 токенов/сек на RTX 5090, 46,8 на M5 Max
• контекст 262K токенов
• энергоэффективность на 40% выше полнопрецизионной 8B-модели
Предыдущая версия держала 95% качества, теперь 98,2% - практически без потерь. Запускается на NVIDIA через CUDA и на Apple через MLX. Лицензия Apache 2.0
HF
#optimization #multimodal #agent #coding
MAX
27B от PrismML
Тернарное сжатие Qwen3.8 27B: веса кодируются в {-1, 0, +1} с FP16-скейлингом. Полная модель ужимается больше чем в 9 раз - до 5,9 ГБ, работает локально на обычном железе
• мультимодальность - текст и изображения
• вызов инструментов и длинные агентные сценарии
• сильные reasoning, кодинг и vision
• локальный запуск без облака
• 1,76 эффективных бита на вес
• 98,2% качества полной версии (83,9 против 85,4)
• до 143 токенов/сек на RTX 5090, 46,8 на M5 Max
• контекст 262K токенов
• энергоэффективность на 40% выше полнопрецизионной 8B-модели
Предыдущая версия держала 95% качества, теперь 98,2% - практически без потерь. Запускается на NVIDIA через CUDA и на Apple через MLX. Лицензия Apache 2.0
HF
#optimization #multimodal #agent #coding
MAX
👍14❤6🌚3🔥1
😁15👎3❤1