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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #560 · 20.09

Свежая аналитика по рунету. 1. С телефонов СИЛЬНО больше сидят, чем с компьютеров. Можно больше не отрицать, телефонный мир победил, и сайты надо верстать mobile-first. 2. У инсты и фейсбука действительно аудитория всё. Остались самые упорные, как когда-то в ЖЖ. Хотя мне многие продолжают говорить, что у них все вокруг друзья ещё пользуются инстой, и вообще разница только в том, что впн надо включать. Ну-ну. 3. У ВК на фоне этого роста почти нет. Не смогли реализовать ситуацию. 4. Потребление видео вообще не изменилось по динамике. Видео супер стабильная сфера. 5. У маркетплейсов всё очень хорошо, покупать меньше не стали, а больше стали. #web

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