TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1229 · 10.04

Среди частых ошибок малограмотных людей отдельно меня раздражает «телеграмм». Телеграмммм, блин. А раздражает меня это потому, что для недопущения такой ошибки достаточно иметь чувство языка и какую-то очень поверхностную начитанность. «-грам» с одной «м» это просто транслитерация английского «-gram», и в русском нет особой практики использования такого суффикса. А там, где используется именно перевод, суффикс превращается в «-грамма» с тем же самым значением («писать», «записывать»): кардиограмма, эпиграмма, голограмма. В английском это, соответственно, cardiogram, epigram, hologram. То есть вторая «м» может появиться (в нормальной форме) ТОЛЬКО с «а» после неё и никак иначе. Когда я вижу, как кто-то жалуется, что «Телеграмм заблокирован», я хочу этому человеку заблокировать весь интернет и запереть его в библиотеке. Потому что ещё больше коротких вертикальных видео явно пользы не принесут. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #image2image

当前筛选 #image2image清除筛选
PHYGITAL+CREATIVE

@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

GitHub Trends

@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