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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #723 · 28.12

GamesIndustry подвели итоги рынка видеоигр за 2022 год. Любопытно и то, что рынок в целом упал на 4.3% относительно прошлого года, и некоторые детали. Например, внезапно выросли PC-игры на фоне падения консолей и мобилок. И уход консолей из России не мог так сильно повлиять, как ни крути. Это какая-то более общая тенденция. С чем такое может быть связано? Людям надоели однообразные ААА-тайтлы, и они стали больше играть в инди? Предсмертная агония крипты наводнила рынок дешёвыми видеокартами? Интересно, что будет ещё через год, неужели нас ждёт реинкарнация ПК-гейминга? Я последние годы был лютым сторонником консолей, но ситуацию с ними для русских вы и сами знаете, так что вот я обзавёлся 4090 и собираюсь с консолей потихоньку уходить. Прикольно, если и остальной мир (по другим причинам) тоже начнёт возвращаться на ПК. Ещё кстати зацените разрыв между продажами игр на дисках и в цифре. Диски для ПК вообще нет никакого смысла выпускать, только впустую материалы тратить. У меня в последних трёх или четырёх компьютерах не было привода даже. С консолями сложнее, конечно: там игры дорогие, и многие обмениваются дисками. Ну и нельзя не посетовать очередной раз на 50% мирового дохода с мобилок. Это как если бы продажи алкоголя превышали продажи всей остальной еды вместе взятой. Впрочем, просадка мобильного рынка почти самая большая, возможно, у этого человечества ещё есть шанс. Источник. #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