Software piracy — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 22 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 50% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Growth
7 measurements spanning 50 days, net -2. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 360–368 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
26 Sept 2026, 11:01
361
-3
14 Sept 2026, 04:18
364
-2
7 Sept 2026, 02:38
366
-1
22 Aug 2026, 22:05
367
+3
15 Aug 2026, 00:45
364
+1
8 Aug 2026, 06:32
363
no change
7 Aug 2026, 15:54
363
first reading
Engagement
14 posts held, back to 21 December 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 14 posts for this entry, the most recent from 31 May 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
3m 55s
Average length
1m 18s
Measured directly from 3 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
188 reactions across 14 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 34.6% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
65
34.6%
👍
58
30.9%
🔥
47
25.0%
😱
10
5.32%
❤🔥
2
1.06%
🤝
2
1.06%
🫡
2
1.06%
💔
1
0.532%
🙏
1
0.532%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 14 of the 14 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 188 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 14 most recent posts we hold, published 21 December 2025 to 31 May 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Telegram Stars
Stars received
2
across the posts below
Posts paid on
1
of 14 we hold a reading for · 7%
Most on one post
2
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @milandsgn. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 14 most recent posts we hold for this entry, published 21 December 2025 to 31 May 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
Новая версия VISUAL KEYWORDER v2.2.0
Что нового?
1️⃣ Поддержка работы с новой моделью Gemini 3.5 Flash;
2️⃣ Добавлена возможность выбрать последние актуальные модели: Gemini Flash Latest и Gemini Pro Latest;
3️⃣ Настройка Batch Size (сколько изображений обрабатывать за один запрос к модели) перенесена в нижнюю панель.
Из приложения удалены старые модели, которые на днях перестали поддерживаться Google AI Studio.
…
Граждане стокеры,
Дело виты🐷 живет: в нашем стане объявился любитель парсить портфели коллег, ловко отбирая и копируя самые скачиваемые работы. Под раздачу попало немало людей, которые состоят в стокерских чатах и подписаны на этот канал. Масштабы поражают.
Все мы порой используем референсы и вдохновляемся успешными кейсами. Но вдохновиться — не значит копировать!
Быть объектом для копирования мало кому приятно. Пол…
🟩 UPSCALE FOREGROUND: Solid Color Background + WAN2.2 Creative Foreground v1.1.0 MILAN🤘
Схема для пакетного креативного увеличения изображений со сплошным однотонным (одноцветным) фоном моделью WAN2.2.
Решает две задачи:
1️⃣ Получить идеальный одноцветный фон,
2️⃣Обработать объекты переднего плана с помощью WAN2.2 отдельно от фона, отдавая все пиксели только под важные объекты.
⚠️ Только для изображений с одн…
Новая версия VISUAL KEYWORDER v2.0.0
Что нового?
1️⃣ Эта версия стабильно работает с обновленным Google AI Studio,
2️⃣ А еще поддерживает работу с новыми моделями Gemini 3.1 Pro (выбрана по умолчанию) и Gemini 3.1 Flash Lite.
И другие небольшие исправления и улучшения
🔒 Расширение доступно только для спонсоров на Boosty по этой ссылке.
@milandsgn
#stock #keyworder
INPAINT WAN22 AUTOMASK MULTIMASK LOOP 1.2.0 MILAN🤘
Вы сгенерировали групповой портрет, но лица превратились в нейрокашу? Или руки требуют серьезной перерисовки?
Чтобы не править каждую деталь вручную, я собрал универсальную схему инпейнта (WAN2.2 + SAM3 + Florence2).
1️⃣ Автоматические маски по названиям объектов (SAM3).
2️⃣ Автоматический промпт (Florence2).
3️⃣ Multimask Loop: обработка нескольких масок по о…
Расширение для браузера Flow Downloader 4.0
Зачем?
Многие из нас пользуются приложением Flow от Google для генерации изображений c Nana Banana 2 и Pro. Скачивать изображения по одному долго и неудобно. А еще хотелось бы сохранять удачные промпты для будущей работы.
Расширение Flow Downloader позволяет быстро по нажатию одной кнопки скачивать все изображения в папку с названием проекта, и получить csv-файл со всем…
Новая версия VISUAL KEYWORDER v1.9.0
Что нового?
1️⃣ Статистика запросов: в правой части Activity Log появилась отдельная панель STATISTICS — отображается не только общая статистика по обработанным файлам и запросам, но и запросы по каждой модели отдельно.
Это позволяет увидеть реальные лимиты на использование конкретных моделей, что особенно важно сейчас после их недавнего ужесточения.
2️⃣ Количество ключей: доб…
Если вдруг кто-то переживает, что не может потестить Kling 3.0.
Судя по примерам из сети, можно получить крутой результат: все динамичнее, качественнее, есть интересные функции вроде multi-shot (генерация сразу нескольких сцен / ракурсов в одном видео).
Но сколько требуется попыток?
Потестил и ответственно заявляю: на данный момент эта модель генерирует тонны самого разнообразного брака. Поэтому для нас, простых см…
Всем привет!
Давайте узнаем, получилось ли в VISUAL KEYWORDER v1.8.0 обойти урезание лимитов в AI Studio.
🔵 Cколько изображений/видео в день удается обработать?
🔵 Упала ли точность метаданных при обработке нескольких файлов за запрос? Какой Batch Size используете и можете порекомендовать?
🔵 Столкнулись ли вы с какими-то трудностями или ошибками при генерации? Все ли понятно и удобно, и что хотелось бы улучшить?
Люб…
Новая версия VISUAL KEYWORDER v1.8.0
Недавно я уже писал, что у меня припасено много решений на случай ужесточения лимитов на запросы к моделям Gemini. На прошлой неделе мы столкнулись с урезанием лимитов у большинства пользователей (как платных так и бесплатных аккаунтов). Проблема пришла, и мы ее ждали — пора ее решить.
Что нового?
1️⃣ Теперь в боковой панели появилась настройка количества файлов за запрос — Ba…
Новая версия VISUAL KEYWORDER v1.7.8
Теперь приложение умеет определять зацикленные видео и оптимизировано для работы с ними.
Что нового?
♾️ Detect loops: определение зацикленных видео по нажатию одной кнопки;
📝 Промпт для looping videos: для зацикленных видео с возможностью просмотра и редактирования;
⚙️ Настройки точности определения зацикленных видео;
✍🏻 Возможность отметить зацикленные видео вручную;
⌛️ Та…
Новая версия VISUAL KEYWORDER v1.6.0
Что нового?
Добавил работу с новой моделью Gemini 3.0 Flash. Лимиты каждой модели считаются отдельно. Это обновление позволит обрабатывать еще больше изображений с одного аккаунта.
Что по лимитам?
На момент публикации:
Лимит Gemini 3.0 Flash — 100 запросов.
Лимит Gemini 2.5 Pro — 100 запросов.
Лимит Gemini 3.0 Pro — 45 запросов.
Как только лимит одной модели исчерпан — перек…
🔥8❤4
Showing the 12 most recent of 14 posts we hold for @milandsgn. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
Forward network
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Mentions
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 26 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“milan.” (@milandsgn), 361 subscribers as measured 26 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/milandsgn.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.