@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
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #854 · 5.09
Сбер выкатил сегодня свой Гигачат на всех (до этого была только закрытая бета). Немного обидно за ребят — ещё год назад этот релиз был бы очень значимым, но сейчас разговаривать с откровенно косячащим и допускающим детские ошибки Гигачатом совершенно неинтересно, если вы видели, как работает GPT4, в том числе на русском языке. За решением практических задач тоже нет никакого смысла (пока что) ходить в русские сетки Яндекса и Сбера, потому что GPT4 просто делает лучше абсолютно всё. Он реже ошибается, у него лучше с логикой, он отвечает одинаково на одинаковые запросы (у Яндекса с этим очень большие проблемы пока что), более точен в фактах и рассуждениях. Ещё команда Гигачата ведёт очень странный маркетинг: будто бы это телепередача для домохозяек. Начиная от частых унылых инфоповодов в духе "Сегодня день резиновых уточек, спросим у гигачата что он думает про резиновых уточек" и заканчивая восторгами по поводу туповатых ответов нейросетки на попсовые запросы ("Пять отмазок не идти на работу"). Создаётся впечатление полного отсутствия product-market fit — Сбер не понимает, что это за продукт, для какой аудитории он нужен, кто будет готов за него платить и в каких обстоятельствах. Домохозяйки вряд ли будут. Впрочем, Яндекс про свою сетку запостил полторы новости и замолчал, так что я даже не знаю, что хуже. Но зато у Яндекса есть preview API, и мне удалось его погонять. Ожидаемо хуже, чем GPT4. Как я уже сказал, основная проблема в том, что пять одинаковых запросов вернут пять разных ответов, причём даже по размеру разных: объём текста может отличаться в несколько раз. #dev
Hashtags
Търсене: #image2image
@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
@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
@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