1. Home
  2. Detail

@priyankadua18: #newzealand #europe #canada #pcod #brampton

Priyanka _dua
Priyanka _dua
Open In TikTok:
Region: CA
Saturday 08 August 2026 17:08:49 GMT
19485
405
4
12

Music

Download

No Watermark .mp4 (10.19MB) No Watermark(HD) .mp4 (8.26MB) Watermark .mp4 (0MB) Music .mp3

Comments

fizan.3344
fizan 3344 :
💖💖💖
2026-09-09 16:55:15
0
barina.khokhar
Barina Khokhar :
😂😂😂
2026-08-09 22:26:22
0
sarbjeet.kaur2818
sarbjeet Kaur :
😁😁😁
2026-09-11 19:54:41
0
To see more videos from user @priyankadua18, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

@Clean Skin Club
@Clean Skin Club
Hoje existem dois problemas quando você usa IA para criar interfaces. O primeiro é o AI slop: você pede um site ou app e ela repete os mesmos padrões visuais. Degradê, fonte serifada, botão arredondado, três cards lado a lado. Isso acontece porque você está pedindo para ela resolver tudo de uma vez: prompt → código Enquanto gera HTML, CSS, responsividade, componentes e estrutura, sobra pouca capacidade para explorar composição, contraste e identidade visual. A saída é começar pela imagem: prompt → imagem → código Na geração de imagem, a IA não está limitada pelas regras do HTML. Ela consegue explorar uma interface muito mais interessante, com referências, hierarquia e elementos visuais fora do padrão. Só que aí surge o segundo problema: modelos ainda erram bastante ao transformar uma imagem pronta em código. Não porque sejam ruins, mas porque normalmente tentam interpretar layout, textos, espaçamentos, componentes, imagens, fontes, fundos e responsividade ao mesmo tempo. É uma tarefa de decomposição visual. Sem uma estratégia, o resultado vira loteria. Foi por isso que eu criei a Skill image-to-html. Ela recebe um screenshot e, antes de escrever qualquer código, analisa a referência e gera um wireframe em SVG. Nesse wireframe, identifica os textos, a estrutura, os componentes reaproveitáveis e a posição de cada elemento. Você aprova essa leitura visual primeiro. Depois, a implementação acontece em camadas: background e estrutura base; cards, containers e blocos principais; imagens e ícones específicos, inclusive usando Nano Banana; fontes, espaçamentos, sombras, bordas e responsividade. A cada etapa, você pode revisar e corrigir a direção antes de seguir. Assim, até modelos menos consistentes conseguem transformar referências visuais em interfaces muito mais fiéis — sem depender de dezenas de tentativas, queimar token ou terminar com mais uma tela genérica de IA.
Hoje existem dois problemas quando você usa IA para criar interfaces. O primeiro é o AI slop: você pede um site ou app e ela repete os mesmos padrões visuais. Degradê, fonte serifada, botão arredondado, três cards lado a lado. Isso acontece porque você está pedindo para ela resolver tudo de uma vez: prompt → código Enquanto gera HTML, CSS, responsividade, componentes e estrutura, sobra pouca capacidade para explorar composição, contraste e identidade visual. A saída é começar pela imagem: prompt → imagem → código Na geração de imagem, a IA não está limitada pelas regras do HTML. Ela consegue explorar uma interface muito mais interessante, com referências, hierarquia e elementos visuais fora do padrão. Só que aí surge o segundo problema: modelos ainda erram bastante ao transformar uma imagem pronta em código. Não porque sejam ruins, mas porque normalmente tentam interpretar layout, textos, espaçamentos, componentes, imagens, fontes, fundos e responsividade ao mesmo tempo. É uma tarefa de decomposição visual. Sem uma estratégia, o resultado vira loteria. Foi por isso que eu criei a Skill image-to-html. Ela recebe um screenshot e, antes de escrever qualquer código, analisa a referência e gera um wireframe em SVG. Nesse wireframe, identifica os textos, a estrutura, os componentes reaproveitáveis e a posição de cada elemento. Você aprova essa leitura visual primeiro. Depois, a implementação acontece em camadas: background e estrutura base; cards, containers e blocos principais; imagens e ícones específicos, inclusive usando Nano Banana; fontes, espaçamentos, sombras, bordas e responsividade. A cada etapa, você pode revisar e corrigir a direção antes de seguir. Assim, até modelos menos consistentes conseguem transformar referências visuais em interfaces muito mais fiéis — sem depender de dezenas de tentativas, queimar token ou terminar com mais uma tela genérica de IA.
@Master Driver Brasil só o neutro resolveria? #masterdrivebrasilcy #caminhao
@Master Driver Brasil só o neutro resolveria? #masterdrivebrasilcy #caminhao
Relationship တစ်ခုမှာ တစ်ယောက်က အမြဲတမ်း ပိုနီးကပ်ချင်နေပြီး နောက်တစ်ယောက်ကတော့ အဝေးကိုပဲ ရှောင်ထွက်ချင်နေတဲ့ အခြေအနေမျိုးကို ကြုံဖူးကြလား။ တစ်ယောက်က အမြဲတမ်း အာမခံချက်တွေ၊ အတည်ပြုချက်တွေ လိုချင်နေချိန်မှာ၊ နောက်တစ်ယောက်က အဲဒီဖိအားတွေကြောင့် အသက်ရှူကျပ်လာပြီး ပိုပြီးအကွာအဝေးထားချင်လာတာက Anxious–Avoidant Cycle လို့ခေါ်တဲ့ relationship တွေမှာ အဖြစ်အများဆုံး စက်ဝန်းပုံစံတစ်ခုပါပဲ။ ဒီဗီဒီယိုမှာတော့ ဒီလို Relationship Pattern တွေ ဘာကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာရလဲ၊ နှစ်ဖက်စလုံးကရော ဘယ်လို စိတ်ခံစားချက်နာကျင်မှုတွေကို ဖြတ်သန်းနေရလဲဆိုတာကို နားလည်လွယ်အောင် ရှင်းပြပေးထားပါတယ်။ အဆုံးထိကြည့်ပြီး ကိုယ့်ရဲ့ Relationship Pattern ကို ပြန်လည်ဆန်းစစ် လေ့လာကြည့်လိုက်ရအောင်နော်။ Video အစအဆုံးကို YouTube မှာ ကြည့်ရှုနိုင်ပါတယ်။ https://www.youtube.com/@FreedomMindsMyanmar Disclaimer: This content is for educational and mental health awareness purposes only. It is not intended to diagnose, treat, or substitute for professional care from a psychiatrist, therapist, or mental health professional. Some visuals are AI-generated and used for illustrative purposes only. #MentalHealthMatters #attachmentstyles #AnxiousAttachment #AvoidantAttachment #healthyrelationships
Relationship တစ်ခုမှာ တစ်ယောက်က အမြဲတမ်း ပိုနီးကပ်ချင်နေပြီး နောက်တစ်ယောက်ကတော့ အဝေးကိုပဲ ရှောင်ထွက်ချင်နေတဲ့ အခြေအနေမျိုးကို ကြုံဖူးကြလား။ တစ်ယောက်က အမြဲတမ်း အာမခံချက်တွေ၊ အတည်ပြုချက်တွေ လိုချင်နေချိန်မှာ၊ နောက်တစ်ယောက်က အဲဒီဖိအားတွေကြောင့် အသက်ရှူကျပ်လာပြီး ပိုပြီးအကွာအဝေးထားချင်လာတာက Anxious–Avoidant Cycle လို့ခေါ်တဲ့ relationship တွေမှာ အဖြစ်အများဆုံး စက်ဝန်းပုံစံတစ်ခုပါပဲ။ ဒီဗီဒီယိုမှာတော့ ဒီလို Relationship Pattern တွေ ဘာကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာရလဲ၊ နှစ်ဖက်စလုံးကရော ဘယ်လို စိတ်ခံစားချက်နာကျင်မှုတွေကို ဖြတ်သန်းနေရလဲဆိုတာကို နားလည်လွယ်အောင် ရှင်းပြပေးထားပါတယ်။ အဆုံးထိကြည့်ပြီး ကိုယ့်ရဲ့ Relationship Pattern ကို ပြန်လည်ဆန်းစစ် လေ့လာကြည့်လိုက်ရအောင်နော်။ Video အစအဆုံးကို YouTube မှာ ကြည့်ရှုနိုင်ပါတယ်။ https://www.youtube.com/@FreedomMindsMyanmar Disclaimer: This content is for educational and mental health awareness purposes only. It is not intended to diagnose, treat, or substitute for professional care from a psychiatrist, therapist, or mental health professional. Some visuals are AI-generated and used for illustrative purposes only. #MentalHealthMatters #attachmentstyles #AnxiousAttachment #AvoidantAttachment #healthyrelationships
Sundhor hok duniya,aro sundhor hok akhirat ☺️❤️
Sundhor hok duniya,aro sundhor hok akhirat ☺️❤️
#fy #foryou #fyppppppppppppppppppppppp #viral
#fy #foryou #fyppppppppppppppppppppppp #viral

About

Legal