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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #447 · 14.07

Закончил третью книгу Лю Цысиня «Вечная жизнь смерти». Да, все три книги очень разные, и третья отличается от первых двух сильнее, чем вторая от первой. Интересно, что масштабы событий от книги к книге значительно увеличиваются, причём сейчас этот скачок ещё больше. Если первая книга концентрировалась вокруг человека и группы людей, вторая уже вокруг человечества и солнечной системы, третья охватывает ни много ни мало всю Вселенную, причём, в течение весьма продолжительного срока её жизни. Всё ещё много крутых идей, очень многое запоминается и хочется обсуждать. У автора крутейшие описания завораживающих космических городов. А ещё автор попытался в деталях рассказать, как выглядит четырёхмерное пространство, и это очень смело, на мой взгляд: пытаться описывать то, что невозможно описать и невозможно представить. Пожалуй, после завершения трилогии у меня только одна претензия: события развиваются так, что это обесценивает предыдущие события. И увеличение масштабов повествования и особенно концовка последней книги такие, что на их фоне всё уже пройдённое ощущение незначительным. Наверное, по-другому закончить и нельзя было, учитывая охват, но всё-таки. Тем не менее, это одно из лучшего, что я читал в области фантастики вообще за всю жизнь. Сейчас вроде как снимается кино: очень жду его. #fiction

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