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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #655 · 17.11

Рынок настольных игр удивительно стабилен на фоне санкций и канселинга русских. Ну, типа, кинотеатрам каюк, электроника через дружественные страны, софт через всякие впны и оформленные в других местах карточки. А вот настолки из Европы продолжают официально подписывать, официально локализовывать на русский язык и продавать в России. И настолки русских авторов — продавать за рубежом и печатать заграницей, если надо. Возможно, рынок настолок такой маленький, что продажи в России составляют для него значимый процент, и поэтому банить Россию слишком невыгодно. Хотя ещё несколько лет назад говорили, что русские особо игры не покупают, и магазины чуть ли не в минус работают. Если это стало выправляться, то хорошо — больше интеллектуальных развлечений народу. Возможно, в целом тусовка всяких настольных авторов и издателей очень тесная и сплочённая. По себе знаю, как для настольщиков ценны другие настольщики, которые любят игры и разбираются в них: с казуальными компаниями ты в лучшем случае будешь какого-нибудь "Каркассона" раскладывать раз за разом, а с гурманами можно и в Brass зарубиться. Короче, единственное моё хобби, которое не просело и даже, кажется, набирает обороты. Дроны тоже в некотором смысле, но это потому что я перешёл на FPV, оборудование для которого берётся с Aliexpress. А вот официально те же DJI из России ушли (вот тебе и друзья-китайцы, ага). P.S. Собрал чат друзей для игры в настолки и назвал его Hellfire Club :) #games

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