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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #700 · 13.12

Dwarf Fortress это такой симулятор, в котором примитивнейшая графика, но при этом в мире игры обсчитывается чуть ли не масса каждой травинки, и это влияет на всё происходящее. Был такой научпоп-факт, что если из мира убрать муравьёв, то всё погибнет. Вот в Dwarf Fortress вполне возможны такие случаи. В сети есть история, как в одной крепости стали погибать коты, потому что они вылизывали свою шерсть, а она была пропитана пивом из-за того, что они ходили по пивным лужам. Я сам не играю из-за слишком уж абстрактной графики и высокого порога вхождения. Но сама идея крутая и увлекает тысячи игроков на сотни часов. Так вот, разработчики 20 лет делают мега-задротную игру для мега-задротов. Иронично, что они сами выглядят при этом как супер стереотипные задроты. И я уверен, что они совершенно счастливы, и тот факт, что они заработали миллионы баксов, лишь совсем небольшая составляющая этого счастья. #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