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 #599 · 17.10
WSJ разобрал внутренние документы Meta (признана экстремистской в России) и опубликовал отчёт по виар-направлению, из которого следует, что всё плохо. Количество уникальных пользователей Horizon Worlds более чем в два раза меньше, нежели планировалось к концу этого года. Возвращаемость очень низкая. Более половины купленных VR-очков Quest пылятся на полках (у меня не Quest, но тоже пылится). Большинство миров ни разу не посещено, и только 9% посещено хотя бы пятьюдесятью людьми. Расходы рекламодателей снижаются, акции компании за год упали на 62%. Тут возможны два варианта: 1. Цукерберг гений, а падение лишь временное перед мощным скачком вверх. В какой-то момент и платформу допилят, и критическая масса людей наберётся, и мы все очень быстро переместимся в виар. 2. Цукерберг сделал плохую ставку, но не готов (пока) это признать. Виар высосет из компании ещё больше ресурсов, но никакого значимого изменения не будет. Надо сказать, что и привязка к Фейсбуку не идёт этой теме на пользу. Даже в англоязычном мире отношение к ФБ неоднозначное. Много было скандалов с воровством данных и всякими нелепыми банами. #web
Hashtags
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