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
TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Намери подобно съдържание
Изходен канал @clockstackwheels · Post #128 · 2.01
Стоило написать личный пост — минус один подписчик. Похоже, основная проблема в том, что люди, проголосовавшие за личный блог, не станут отписываться от технического. А вот наоборот — станут. Но пофигу. Мне давали разные советы, но у них было одно общее: рекомендовали писать чаще. Так что объявляю себе челлендж: пост каждый день. Буду дублировать ВКонтакте и в Телеграме. В общем, я вас задолбаю постами, лучше сразу отписывайтесь. 365 дней - 365 постов (или больше). При этом имеется ввиду бытовой день, а не астрономический — то есть в моем случае промежуток с 5:00 до 5:00, так что этот пост за 1 января. На текущий момент ВКонтакте 5791 подписчик. В среднем у поста там пара десятков комментариев и полсотни-сотня лайков. В Телеграме 224 подписчика, и у поста в среднем до десяти комментариев, то есть активность в 3-5 раз ниже. Моя цель посмотреть: 1. Влияет ли на прирост или убыль подписчиков частота постинга в Телеграме. 2. Было ли ошибочным решение вести канал как личный, а не тематический. 3. Что произойдет с активностью людей ВКонтакте от увеличения частоты постинга. Через год посмотрим. #web#life
Резултати
Намерени 3 подобни публикации
Търсене: #image2image
当前筛选 #image2image清除筛选
PHYGITAL+CREATIVE
@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
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