@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 #502 · 13.08
Несколько дней назад студия Тёмы Лебедева опубликовала свою нейросеть по созданию логотипов «Николай Иронов» на сайте Product Hunt. Product Hunt это англоязычная площадка для демонстрации своих продуктов, в основном в цифровой и технологической сфере. Пользователи площадки могут ставить продуктам оценки и пояснять их с помощью тегов и комментариев. Вопрос «зачем пропагандист Лебедев полез на фактически американскую площадку со своим продуктом сейчас» оставим за скобками. Но факт в том, то оценку «Николаю Иронову» довольно быстро уронили с комментариями в стиле: «Не буду поддерживать продукт, чей автор поддерживает Путина». Саму нейросетку при этом комментирующие даже особо не смотрели. С одной стороны, особенности ведения бизнеса в США действительно на чисто формальном уровне стараются связать между собой репутацию компании и её продукты. На том же Product Hunt есть даже такой тег: «Negative company mission», и люди его ставят, объясняя свою низкую оценку. Продукт может быть замечательный, но если у компании заявлена некоторая Negative mission, то всё. К реальным действиям компании это имеет мало отношения. Facebook может сколько угодно проигрывать суды по воровству персональных данных, но если в его публичном слогане розовые пони и радуги, то это с точки зрения американского (и во многом европейского) потребителя — хорошая добрая компания с позитивной миссией. С другой стороны, Porsche делала танки Гитлеру, но это никого не волнует, и автомобили концерна высоко ценятся по всему миру, люди их любят и покупают. Танки были не очень, как мы помним, наши ИСы и Тэшки их разбирали только так. Но вот автомобили и правда крутые, быстрые, комфортные. Подумаешь, компания выжила на кровавые деньги. С третьей стороны, Тёма так далеко зашёл с высказыванием своей "особенной" позиции, что рано или поздно ему должно было за это откуда-то прилететь. Так что, ситуация в целом, конечно, далека от справедливости, но доля этой самой справедливости в ней есть. #web
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