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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #675 · 1.12

Пока после пожара отключен лифт, я сходил физически в магазин за продуктами. Сто лет как не был, доставка слишком удобное изобретение. Уже на месте понял, что у меня с собой нет физических денег, тем более монет, а даже в современных Лентах по неведомой мне причине тележки до сих пор берутся за монетку. Типа, такой островок древнейшей отсталости посреди всех этих оплат телефоном, автоматизированных касс и переносных считывателей, которые берёт сам покупатель. В итоге, порядок действий был такой: 1. Через СБП перекинул 100р на Сбер, потому что он умеет авторизовывать человека в банкомате без карты. 2. Высветил на банкомате QR-код для авторизации. 3. Отпечатком пальца залогинился в приложение Сбера, чтобы прочитать этот код. 4. Снял без карты 100р. 5. Отнёс их физически в автомат-разменник, стоявший в том же магазине. PROFIT! Вот так комбинация передовых технологий позволила решить проблему, связанную с технологиями пещерных людей. Завтра всё-таки поставлю на печать брелок для обмана этих тележек. #life

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