Post #391
168
Мульти агентов становится все больше и больше ! Вот свеженький
Channel Public Channel
ГО Горизонт сингулярности
@horizon_singularity
Горизонт сингулярности — пространство для общения специалистов в сфере ИИ и данных. Обсуждаем модели, пайплайны, алгоритмы, этику и будущее технологий. Без флейма, с уважением к знаниям и опыту друг друга. Учимся, делимся, строим сингулярность вместе.
- Subscribers
- 379
- Photos
- 302
- Videos
- 79
- Links
- 286
Showing posts older than #392 · Back to latest
Older Posts 17 shown
Post #390
201
Forwarded from Vladimir ANISIMOV
Всем привет ! приглашаю 5 февраля на VII Всероссийскую конференцию «Качество данных», которая пройдет в отеле Holiday Inn Moscow Sokolniki.
🔖Это уникальная площадка для обсуждения актуальных вопросов работы с данными и повышения доверия к ним в современной бизнес‑среде.
Программа
Что полезного Вы узнаете:
⭐️Практические методики внедрения современных архитектур данных и обеспечения их качества
⭐️Эффективные инструменты для мониторинга данных, выявления и исправления ошибок в них
⭐️Инструменты интеграции ИИ в процессы управления качеством
⭐️Работа с ML-моделями
⭐️Трансформация данных в реальную бизнес-ценность
⭐️Ключевые метрики для оценки эффективности работы с данными
⭐️Конкретные кейсы успешного внедрения систем контроля данных
Будем рады видеть Вас среди участников конференции!
🟩Для участия необходима регистрация.
👀 Подробности
🤝Телеграм-чат конференции
Кто хочет промокод на скидку пишите в личку ! Их мало но они есть :)
🔖Это уникальная площадка для обсуждения актуальных вопросов работы с данными и повышения доверия к ним в современной бизнес‑среде.
Программа
Что полезного Вы узнаете:
⭐️Практические методики внедрения современных архитектур данных и обеспечения их качества
⭐️Эффективные инструменты для мониторинга данных, выявления и исправления ошибок в них
⭐️Инструменты интеграции ИИ в процессы управления качеством
⭐️Работа с ML-моделями
⭐️Трансформация данных в реальную бизнес-ценность
⭐️Ключевые метрики для оценки эффективности работы с данными
⭐️Конкретные кейсы успешного внедрения систем контроля данных
Будем рады видеть Вас среди участников конференции!
🟩Для участия необходима регистрация.
👀 Подробности
🤝Телеграм-чат конференции
Кто хочет промокод на скидку пишите в личку ! Их мало но они есть :)
- 👍 2
Post #389
178
Если вам казалось, что deepfake — это “пара кликов и мемчик”, то вот проект, который быстро возвращает реальность на место: VisoMaster-Fusion — комбайн для face swap + face edit в видео и изображениях, собранный из оригинального VisoMaster и крупных комьюнити-модов в один “толстый” релиз. ([GitHub][1])
Что внутри (из заметного):
* Job Manager (очереди задач), batch-обработка изображений, пресеты. ([GitHub][1])
* Поддержка разных моделей, включая совместимость с DeepFaceLab (DFM), улучшенные маски/окклюзии, логика “swap only best match”. ([GitHub][1])
* Визуальные “плюшки”: Texture Transfer, улучшенный AutoColor Transfer, Expression Restorer, рестореры (в т.ч. GFPGAN-1024), денойзер REF-LDM. ([GitHub][1])
* Из неожиданного: VR video support и пакет тем интерфейса (True-Dark, Dracula, Nord и т.д.). ([GitHub][1])
Технические приметы проекта:
* GPL-3.0, релиз v1.0.0 датирован 4 ноября 2025. ([GitHub][1])
* В репозитории есть батники для запуска (Start.bat / portable) и скрипт докачки моделей. ([GitHub][1])
И важное: сами авторы прямо напоминают про этичное и ответственное использование deepfake-технологий. Это тот редкий случай, когда дисклеймер — не формальность, а часть инженерной культуры. ([GitHub][1])
[1]: https://github.com/VisoMasterFusion/VisoMaster-Fusion "GitHub - VisoMasterFusion/VisoMaster-Fusion: Powerful & Easy-to-Use Video Face Swapping and Editing Software"
Что внутри (из заметного):
* Job Manager (очереди задач), batch-обработка изображений, пресеты. ([GitHub][1])
* Поддержка разных моделей, включая совместимость с DeepFaceLab (DFM), улучшенные маски/окклюзии, логика “swap only best match”. ([GitHub][1])
* Визуальные “плюшки”: Texture Transfer, улучшенный AutoColor Transfer, Expression Restorer, рестореры (в т.ч. GFPGAN-1024), денойзер REF-LDM. ([GitHub][1])
* Из неожиданного: VR video support и пакет тем интерфейса (True-Dark, Dracula, Nord и т.д.). ([GitHub][1])
Технические приметы проекта:
* GPL-3.0, релиз v1.0.0 датирован 4 ноября 2025. ([GitHub][1])
* В репозитории есть батники для запуска (Start.bat / portable) и скрипт докачки моделей. ([GitHub][1])
И важное: сами авторы прямо напоминают про этичное и ответственное использование deepfake-технологий. Это тот редкий случай, когда дисклеймер — не формальность, а часть инженерной культуры. ([GitHub][1])
[1]: https://github.com/VisoMasterFusion/VisoMaster-Fusion "GitHub - VisoMasterFusion/VisoMaster-Fusion: Powerful & Easy-to-Use Video Face Swapping and Editing Software"
- 🔥 2
- 👍 1
Post #388
145
Forwarded from Data Governance для чайников
👂Анонс: Южный митап - Краснодар, Митап - 27.03.2026 ⏱ при поддержке РСХБ
Продолжаем расширять географию Data Adventurers👂, на этот раз Краснодар🔥
Вместе с Информационным архитектором РСХБ - Татьяной Жемповской
зачем вообще нужна концептуальная модель данных когда есть DWH, DLH и AI
👉 Подписаться на канал 👈
Продолжаем расширять географию Data Adventurers👂, на этот раз Краснодар🔥
Вместе с Информационным архитектором РСХБ - Татьяной Жемповской
обсудим -зачем вообще нужна концептуальная модель данных когда есть DWH, DLH и AI
На встрече ответим на вопрос "Что такое КМД" и для чего она вам может пригодиться.
Также обсудим основные проблемы, с которыми приходится сталкиваться в процессе развития и поддержки КМД:
1. Лебедь, рак и щука - есть много мнений, как учесть все и не выйти в окно?
2. Кто главный по тарелочкам - у кого компетенции для ведения реестра концептуальных сущностей и поддержания процесса изменений
3. Как не стать пятой ногой - КМД как отдельное искусство или важный артефакт производственного процесса?
⏱ Время проведения: ориентировочно 2 часа в период с 16:00 до 20:00
▶️ Формат: митап, обмен опытом
⚠️Количество участников: до 20 человек
❗️Регистрация на участие: по заявке
🦸♂️ Для регистрации добавляйтесь во временную группу по 👉 Подписаться на канал 👈
Post #387
149
Товарищи из гильдии делают митап, если удобно приходите :)
Post #386
170
Познакомился с интересным человеком — Денисом Батранковым.
И, честно, редкий случай: инфобез у него не “про страшилки”, а про дисциплину и практику.
Инфобез — это не “поставили антивирус и выдохнули”.
Это режим жизни, где любая “удобная мелочь” может оказаться входной дверью.
Если тебе близка такая оптика — рекомендую его канал @safebdv.
Там без романтики: кейсы, разборы, прикладные выводы. И главное — взгляд человека, который ИБ видел не на слайдах, а в реальных инцидентах.
Формат — коротко, по делу, иногда жестко.
Как хороший SOC: сигнал важнее шума.
👉 Подписаться: https://t.me/safebdv
И, честно, редкий случай: инфобез у него не “про страшилки”, а про дисциплину и практику.
Инфобез — это не “поставили антивирус и выдохнули”.
Это режим жизни, где любая “удобная мелочь” может оказаться входной дверью.
Если тебе близка такая оптика — рекомендую его канал @safebdv.
Там без романтики: кейсы, разборы, прикладные выводы. И главное — взгляд человека, который ИБ видел не на слайдах, а в реальных инцидентах.
Формат — коротко, по делу, иногда жестко.
Как хороший SOC: сигнал важнее шума.
👉 Подписаться: https://t.me/safebdv
- 🔥 5
Post #385
162
Forwarded from Технозаметки Малышева
Ollama launch: *code агенты и GLM
Ollama выпустила команду launch — автоматический запуск инструментов вроде Claude Code, OpenCode, Codex и Droid без возни с переменными окружения.
Скачал Ollama v0.15+, выполнил ollama pull glm-4.7-flash (требует ~23 ГБ видеопамяти при контексте 64K токенов), затем ollama launch claude — и всё работает.
Доступны локальные модели (glm-4.7-flash, qwen3-coder, gpt-oss:20b) и облачные версии с полным контекстом (glm-4.7:cloud, minimax-m2.1:cloud, qwen3-coder:480b-cloud).
Для тех, кто не тянет локально, — облачный сервис с 5-часовыми сессиями кодинга даже на бесплатном тарифе.
Ollama что ты делаешь, ахаха, прекрати!
Как сказать что твой коллектив вайбкодит, не говоря, что твой коллектив вайбкодит?
Релизы каждый день!
#Ollama #claudecode #opencode #GLM
———
@tsingular
Ollama выпустила команду launch — автоматический запуск инструментов вроде Claude Code, OpenCode, Codex и Droid без возни с переменными окружения.
Скачал Ollama v0.15+, выполнил ollama pull glm-4.7-flash (требует ~23 ГБ видеопамяти при контексте 64K токенов), затем ollama launch claude — и всё работает.
Доступны локальные модели (glm-4.7-flash, qwen3-coder, gpt-oss:20b) и облачные версии с полным контекстом (glm-4.7:cloud, minimax-m2.1:cloud, qwen3-coder:480b-cloud).
Для тех, кто не тянет локально, — облачный сервис с 5-часовыми сессиями кодинга даже на бесплатном тарифе.
Ollama что ты делаешь, ахаха, прекрати!
Как сказать что твой коллектив вайбкодит, не говоря, что твой коллектив вайбкодит?
Релизы каждый день!
#Ollama #claudecode #opencode #GLM
———
@tsingular
- 😁 3
- 🤝 1
Post #384
178
Отличная новость ! Сам еще не пробовал, но это прям шаг вперед !
Post #383
203
Байесовская статистика (в формате манги) — это не “математика ради боли”.
Это инструкция, как превращать туман в вероятности, а вероятности — в решения.
Вот основные подходы, которые книга проводит через сюжет и практику:
1) Мир — это неопределённость, смирись и используй
Параметры — не “истинные числа”, а распределения. Мы не угадываем, мы обновляем уверенность.
2) Prior: что ты знаешь ДО данных
Априорное — это не “вера”, а контролируемая гипотеза. Хочешь осторожно — делай prior широким. Хочешь жёстко — будь готов объяснить, почему.
3) Likelihood: что говорят данные
Данные не “доказывают”, они наклоняют. Вся магия — в выборе модели правдоподобия под задачу (счётчики, вероятности, шумы).
4) Bayes: формула обновления реальности
Posterior = prior × likelihood (нормированное).
Перевод: данные не заменяют твою картину мира — они её перепрошивают.
5) Монте-Карло: считаем то, что не считается
Интегралы “в лоб” не берутся? Ок. Берём выборку и считаем ожидания по ней. Практика важнее элегантности.
6) Марковские цепи: генератор правды
Строим процесс, который гуляет по параметрам так, чтобы со временем выдавать нужное распределение.
7) MCMC: добыча posterior в боевых условиях
Трюк простой: сделай так, чтобы инвариантное распределение цепи = posterior.
И дальше: сэмплы → оценки → интервалы.
8) Метрополис–Гастингс: “принять / отклонить” как стиль жизни
Универсальный алгоритм: предложи шаг → оцени → либо берём, либо выкидываем. Работает там, где “красивых формул” нет.
9) Gibbs: когда параметров много
Если сложно в целом — ходи по частям: условные распределения → шаг за шагом → многомерный posterior становится управляемым.
10) Credible intervals: интервал доверия, который наконец-то честный
Не “если повторить 100 раз…”, а “с вероятностью 95% параметр здесь”. Это другой язык — язык решений.
11) Иерархические модели: когда мир состоит из групп
Не один “средний пациент”, а много пациентов, не один “средний отдел”, а много отделов. Иерархия даёт “общее” + “индивидуальное” без самообмана.
🧠 Итоговая мысль книги:
Байес — это не про формулы. Это про привычку: думать вероятностями, обновляться данными и не путать уверенность с истиной.
Это инструкция, как превращать туман в вероятности, а вероятности — в решения.
Вот основные подходы, которые книга проводит через сюжет и практику:
1) Мир — это неопределённость, смирись и используй
Параметры — не “истинные числа”, а распределения. Мы не угадываем, мы обновляем уверенность.
2) Prior: что ты знаешь ДО данных
Априорное — это не “вера”, а контролируемая гипотеза. Хочешь осторожно — делай prior широким. Хочешь жёстко — будь готов объяснить, почему.
3) Likelihood: что говорят данные
Данные не “доказывают”, они наклоняют. Вся магия — в выборе модели правдоподобия под задачу (счётчики, вероятности, шумы).
4) Bayes: формула обновления реальности
Posterior = prior × likelihood (нормированное).
Перевод: данные не заменяют твою картину мира — они её перепрошивают.
5) Монте-Карло: считаем то, что не считается
Интегралы “в лоб” не берутся? Ок. Берём выборку и считаем ожидания по ней. Практика важнее элегантности.
6) Марковские цепи: генератор правды
Строим процесс, который гуляет по параметрам так, чтобы со временем выдавать нужное распределение.
7) MCMC: добыча posterior в боевых условиях
Трюк простой: сделай так, чтобы инвариантное распределение цепи = posterior.
И дальше: сэмплы → оценки → интервалы.
8) Метрополис–Гастингс: “принять / отклонить” как стиль жизни
Универсальный алгоритм: предложи шаг → оцени → либо берём, либо выкидываем. Работает там, где “красивых формул” нет.
9) Gibbs: когда параметров много
Если сложно в целом — ходи по частям: условные распределения → шаг за шагом → многомерный posterior становится управляемым.
10) Credible intervals: интервал доверия, который наконец-то честный
Не “если повторить 100 раз…”, а “с вероятностью 95% параметр здесь”. Это другой язык — язык решений.
11) Иерархические модели: когда мир состоит из групп
Не один “средний пациент”, а много пациентов, не один “средний отдел”, а много отделов. Иерархия даёт “общее” + “индивидуальное” без самообмана.
🧠 Итоговая мысль книги:
Байес — это не про формулы. Это про привычку: думать вероятностями, обновляться данными и не путать уверенность с истиной.
- 🔥 8
Post #382
131
Forwarded from Технозаметки Малышева
🔒 MCP Security Guide от CoSAI
Coalition for Secure AI (OASIS Open Project) выпустила серьёзный гайд по безопасности Model Context Protocol.
Масштаб работы:
12 категорий угроз
~40 конкретных векторов атак
Практические рекомендации для каждой угрозы
Ключевые категории угроз:
Malicious Command Execution — компрометированные MCP-серверы выполняют произвольный код через crafted промпты или файлы
Dependency/Update Attack — атаки на цепочку зависимостей, подмена кода после установления доверия ("rug pull"), добавление непроверенных tools/prompts
Payload Limit/DoS — исчерпание ресурсов через неограниченные размеры payload или глубину рекурсии
Lack of Observability — недостаточное логирование MCP-действий скрывает malicious activity
Почему важно:
MCP быстро стал "USB-C для AI" — его используют Claude, ChatGPT, Cursor и тысячи community-серверов. Но протокол проектировался без security-first подхода.
Каждый MCP-сервер — потенциальный бэкдор в системы.
Практическая ценность:
Документ даёт actionable guidance для текущих имплементаций + указывает где протокол и экосистема должны эволюционировать.
Если строите что-то на MCP — must read.
А с учётом последних тенденций - пусть это руководство лучше почитает ваш *code агент и обновит на базе него свой skill по созданию mcp серверов.
#MCP #Security #CoSAI #агенты
———
@tsingular
Coalition for Secure AI (OASIS Open Project) выпустила серьёзный гайд по безопасности Model Context Protocol.
Масштаб работы:
12 категорий угроз
~40 конкретных векторов атак
Практические рекомендации для каждой угрозы
Ключевые категории угроз:
Malicious Command Execution — компрометированные MCP-серверы выполняют произвольный код через crafted промпты или файлы
Dependency/Update Attack — атаки на цепочку зависимостей, подмена кода после установления доверия ("rug pull"), добавление непроверенных tools/prompts
Payload Limit/DoS — исчерпание ресурсов через неограниченные размеры payload или глубину рекурсии
Lack of Observability — недостаточное логирование MCP-действий скрывает malicious activity
Почему важно:
MCP быстро стал "USB-C для AI" — его используют Claude, ChatGPT, Cursor и тысячи community-серверов. Но протокол проектировался без security-first подхода.
Каждый MCP-сервер — потенциальный бэкдор в системы.
Практическая ценность:
Документ даёт actionable guidance для текущих имплементаций + указывает где протокол и экосистема должны эволюционировать.
Если строите что-то на MCP — must read.
А с учётом последних тенденций - пусть это руководство лучше почитает ваш *code агент и обновит на базе него свой skill по созданию mcp серверов.
#MCP #Security #CoSAI #агенты
———
@tsingular
- ❤ 1
Post #381
158
Рынок больших данных в РФ внезапно перестал быть «про BI» — и стал инфраструктурой экономики.
Что зафиксировано в «Стратегии рынка Больших данных 2030»:
Рынок БД+ИИ в 2024 вырос на 33% и достиг ~433 млрд ₽ (самый быстрый рост — рекламные дата-продукты, ИИ-платформы, прикладное ПО, нерекламные дата-продукты).
Экономический эффект от внедрения БД и ИИ — 2,3% ВВП (и это только стартовая скорость).
На горизонте 2030: амбиция — кратный рост вклада (до уровня “7% ВВП”), 20%+ среднегодового роста рынка, 90%+ доля отечественных игроков и 10%+ выручки от экспорта.
Ключевой поворот стратегии — не «еще одна платформа», а три опоры:
надежные датасеты и обмен (витрины, доступ к данным ГИС, синтетика, PET/конфиденциальные вычисления),
масштабирование отечественного стека (инфраструктура, кадры, fast-track “гос-бизнес”, стимулирование спроса),
кооперация и стандарты (в т.ч. БРИКС, профстандарты, форумы, совместный R&D).
Вопрос в лоб: ваша организация уже строит “датасеты как продукт” и доверенный обмен, или всё еще живёт в режиме “собрали — положили — забыли”?
Что зафиксировано в «Стратегии рынка Больших данных 2030»:
Рынок БД+ИИ в 2024 вырос на 33% и достиг ~433 млрд ₽ (самый быстрый рост — рекламные дата-продукты, ИИ-платформы, прикладное ПО, нерекламные дата-продукты).
Экономический эффект от внедрения БД и ИИ — 2,3% ВВП (и это только стартовая скорость).
На горизонте 2030: амбиция — кратный рост вклада (до уровня “7% ВВП”), 20%+ среднегодового роста рынка, 90%+ доля отечественных игроков и 10%+ выручки от экспорта.
Ключевой поворот стратегии — не «еще одна платформа», а три опоры:
надежные датасеты и обмен (витрины, доступ к данным ГИС, синтетика, PET/конфиденциальные вычисления),
масштабирование отечественного стека (инфраструктура, кадры, fast-track “гос-бизнес”, стимулирование спроса),
кооперация и стандарты (в т.ч. БРИКС, профстандарты, форумы, совместный R&D).
Вопрос в лоб: ваша организация уже строит “датасеты как продукт” и доверенный обмен, или всё еще живёт в режиме “собрали — положили — забыли”?
- 🔥 5
- 🤔 1
Post #380
153
Рынок Больших данных + ИИ в РФ (2024): ~433 млрд ₽, рост +33% за год.
Самые быстрые сегменты: ИИ-платформы, прикладное ПО, data-продукты (и рекламные, и нерекламные).
Экосистема уже 500+ игроков — от инфраструктуры и облаков до витрин, DaaS, разметки и отраслевой аналитики.
Экономический эффект внедрения БД и ИИ оценивается как ~2,3% ВВП (2024) и ожидается рост к 2030.
Куда всё движется к 2030:
от «пилотов ради пилотов» → к промышленному масштабу
данные и ИИ становятся базовой технологией отраслей, а не экспериментом
Три опорные линии стратегии:
качественные данные и обмен (витрины/датасеты, PET, синтетика и т.д.)
масштабирование отечественного стека
кооперация (внутри РФ и с партнёрами, включая БРИКС) на базе безопасности и доверия
Про сценарии 2025–2030: при «опережающем» варианте вклад в рост экономики оценивается до ~5–6% за период (в зависимости от того, насколько реально доведут инициативы до результата).
Главная мысль отчёта:
ИИ не «покупается» — он кормится данными. Победит тот, у кого есть: данные → доверие → обмен → промышленный контур → кадры.
Самые быстрые сегменты: ИИ-платформы, прикладное ПО, data-продукты (и рекламные, и нерекламные).
Экосистема уже 500+ игроков — от инфраструктуры и облаков до витрин, DaaS, разметки и отраслевой аналитики.
Экономический эффект внедрения БД и ИИ оценивается как ~2,3% ВВП (2024) и ожидается рост к 2030.
Куда всё движется к 2030:
от «пилотов ради пилотов» → к промышленному масштабу
данные и ИИ становятся базовой технологией отраслей, а не экспериментом
Три опорные линии стратегии:
качественные данные и обмен (витрины/датасеты, PET, синтетика и т.д.)
масштабирование отечественного стека
кооперация (внутри РФ и с партнёрами, включая БРИКС) на базе безопасности и доверия
Про сценарии 2025–2030: при «опережающем» варианте вклад в рост экономики оценивается до ~5–6% за период (в зависимости от того, насколько реально доведут инициативы до результата).
Главная мысль отчёта:
ИИ не «покупается» — он кормится данными. Победит тот, у кого есть: данные → доверие → обмен → промышленный контур → кадры.
- 🔥 2
Post #379
245
Хотите ли вы семинар про on-prem инфраструктуру для ИИ: как поднять локальные модели и окружение так, чтобы это было похоже на прод — без облаков и “магии на ноутбуке”.
Разберём практические подходы:
быстрый старт на LM Studio / Ollama
сборка стека через Docker/Compose
автоматизация и агенты на n8n / LangFlow
что нужно, чтобы оно жило в закрытом контуре
Будет про типовые грабли: GPU/драйверы, скорость, безопасность, обновления, мониторинг.
Продолжительность 2 часа
Показ как это работает на наших машинах причем это 3060 и 4090, а не блок 6*Н200
Ориентировочная цена билета 10к
Срок проведения февраль
Разберём практические подходы:
быстрый старт на LM Studio / Ollama
сборка стека через Docker/Compose
автоматизация и агенты на n8n / LangFlow
что нужно, чтобы оно жило в закрытом контуре
Будет про типовые грабли: GPU/драйверы, скорость, безопасность, обновления, мониторинг.
Продолжительность 2 часа
Показ как это работает на наших машинах причем это 3060 и 4090, а не блок 6*Н200
Ориентировочная цена билета 10к
Срок проведения февраль
- 🔥 2
- 💯 1
Post #378
165
Post #377
161
Forwarded from CodeCamp
Весь Docker в одной шпаргалке 👏
Наткнулся на ультимативный чит-шит по Docker, где на одной странице собрали всё: от базового жизненного цикла контейнера до хитрых однострочников для очистки системы. Никакой воды, только чистый CLI и краткие пояснения.
Читерим в порту 👍
Наткнулся на ультимативный чит-шит по Docker, где на одной странице собрали всё: от базового жизненного цикла контейнера до хитрых однострочников для очистки системы. Никакой воды, только чистый CLI и краткие пояснения.
Читерим в порту 👍
- 👍 5
Post #376
137
Не знаю как вы, а я плотно подсел на докер и кубер. Чего и вам советую :)
Вот набор всех команд для облегчения жизни.
Вот набор всех команд для облегчения жизни.
Post #371
177
Forwarded from iPhones.ru
Один промт, который за секунды убирает всех людей с фото. Магия
Работает с любыми фотографиями, но лучше всего справляется с изображениями в высоком разрешении.
https://www.iphones.ru/1355069
@iphonesru
Удали всех людей с изображения полностью.
Не оставляй силуэты, тени, отражения, части тел или следы присутствия человека.
Аккуратно восстанови фон так, как будто людей никогда не было в кадре.
Ничего больше не изменяй: не меняй цвета, освещение, стиль, резкость, перспективу, текстуры, объекты и композицию изображения.
Сохрани оригинальное качество, реалистичность и естественный вид сцены.Работает с любыми фотографиями, но лучше всего справляется с изображениями в высоком разрешении.
https://www.iphones.ru/1355069
@iphonesru
- ✍ 1