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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #94 · 28.10

Пару лет назад я писал о том, что GoPro зря забросила направление камер Session: это был очень компактный и удобный в использовании кубик без всяких ненужных вещей вроде огромного цветного экрана, в который при спуске на лыжах или катании на мотоцикле всё равно не можешь смотреть. К тому же, GoPro продолжают раз за разом выкатывать свой унылый угловатый дизайн с некрасивой асимметрией. Кажется, на рынке их удерживает только топовая стабилизация, которой нет у конкурентов. Вчера DJI представили Action 2 — экшен-камеру как раз в таком форм-факторе "Маленький кубик". Совершенно очевидно (всем, кроме GoPro), что устройство с подобным контекстом использования действительно должно выглядеть как-то так. А для извращенцев модули вроде большого экрана есть отдельно и присоединяются к камере на магнитах. Вообще, магниты это спорный момент, на скорости может и слететь, но есть надежда, что такая опытная компания об этом подумала. Стабилизацию тоже обещают крутую. Если это окажется правдой, то перед нами первый серьёзный гвоздь в крышку гроба GoPro. Рынок давно ждал альтернатив от сильного конкурента, и конкретно на DJI были направлены взгляды в этом вопросе. #gadgets

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