@phygitalcreative · Post #3136 · 26.06.2023 г., 01:04
А вот подвезли официальный код DragGAN. Интересно насколько его работа отличается от неофициальной имплементации. В основе StyleGAN3 и StyleGAN-Human. Код #image2image
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1117 · 1.07
На самом деле у меня для вас осталось всего две истории про #interview, но одна из них такая длинная, что я её разобью на две части. Завтра начну, а пока что интерлюдия: куда ещё подавался и как. Т1 Иннотех Интегратор, но с постоянными крупными клиентами типа Газпрома. Очень красивые сайты, хорошо оформленные вакансии. На DotNext пару лет назад я выиграл у них на стенде носки. Хорошие носки, долго носил, собственно поэтому и вспомнил про компанию. Форма на сайте не позволила приложить файл с резюме. Написал на эйчарную (!) почту, там сказали подаваться через форму. Вакансия вскоре исчезла, в людях особо не заинтересованы, я не стал продолжать. Авито Подался через знакомство. Пришли с вакансией абсолютно мимо, что-то типа «Менеджер по техподдержке». Эйчар явно хотела просто хоть как-то ответить на резюме, раз ей его закинули, но не читала. Я сказал, что я шарпист. Ответили, что шарписты не нужны, потому что переходят на Go. Предложили пройти собес на шарписта и переучиться на Go внутри. Интересный вариант, но я к тому моменту только начинал поиски, поэтому отказался. Go — унылейший язык, но платят за него много, может когда-то и перейду. Северсталь После Росатома первое время очень хотел снова в какую-то такую отрасль, чтобы заниматься промышленностью. Увидел вакансию .NET-сеньора. По всем ключевым пунктам идеально подходил, плюс есть опыт в смежной отрасли. Подался через почту на сайте, получил ответ, что не подхожу. Скорее всего, ответ автоматический, а на деле либо остановлен найм, либо ленивый эйчар. Альфа-Банк Полный игнор даже после подачи резюме через знакомства по программе реферралов. Газпром Через знакомства меня куда-то в подрядчиков закинули, но никакого эффекта это не возымело вообще. Nedra Digital Цифровизация бурения нефтяных скважин. На сайте и на hh очень пасофно расписано, как они ищут людей, но на самом деле не ищут. Полный игнор. Lamoda Tech Подавался через hh. Любопытно, что в вакансии были дополнительные пункты, которые обычно у разработчиков отсутствуют, а я по ним подходил: опыт программирования электроники, умение работать с Blazor, работа с промышленным оборудованием и т.д. Игнор. Позже оказалось, вакансию забыли удалить. Positive Technologies Компания-разработчик систем компьютерной безопасности. Полный игнор. Астра Те, которые делают импортозамещение. Вакансия по моему стеку, подался через hh, полный игнор. Касперский Во всех выборках мне постоянно подсовывались вакансии Касперского. Но в прошлом году туда ушёл мой бывший начальник и, как я слышал, остался там. Руководитель он, на мой личный взгляд, крайне сомнительный, совершенно не хотелось бы снова с ним работать, поэтому я даже подаваться не стал. ______ В итоге я подался в 15 компаний. Из них от 9 был хоть какой-то отклик (60% от всех, считаю очень хорошим показателем). И в 6 были собеседования (40% от всех). #dev
Hashtags
Търсене: #image2image
@phygitalcreative · Post #3136 · 26.06.2023 г., 01:04
А вот подвезли официальный код DragGAN. Интересно насколько его работа отличается от неофициальной имплементации. В основе StyleGAN3 и StyleGAN-Human. Код #image2image
Hashtags
@phygitalcreative · Post #3158 · 29.06.2023 г., 13:26
Mixed Image Editing Playground AI выкатили редактор изображений с большинством последних достижений в этой области. #image2image#imageediting
Hashtags
@githubtrending · Post #14988 · 23.07.2025 г., 00:00
#python#deep_learning#diffusion#flax#flux#hacktoberfest#image_generation#image2image#image2video#jax#latent_diffusion_models#pytorch#score_based_generative_modeling#stable_diffusion#stable_diffusion_diffusers#text2image#text2video#video2video The Hugging Face Diffusers library is a powerful and easy-to-use tool for generating images, audio, and 3D molecular structures using advanced diffusion models. It offers ready-to-use pretrained models and flexible components like pipelines, schedulers, and model building blocks, allowing you to quickly create or customize your own diffusion-based projects. Installation is simple via pip or conda, and you can generate high-quality outputs with just a few lines of code. This library benefits you by making cutting-edge AI generation accessible, customizable, and efficient, whether you want to run models or train your own[1][2][5]. https://github.com/huggingface/diffusers