@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 #974 · 22.04
С большим трудом дослушал "Град Обречённый" Стругацких. Это, пожалуй, книга, которая доставила мне наименьшее удовольствие за посление 10 лет. Хотя завязка очень интересная: людей случайно выдёргивают из своего времени где-то в середине 20-го века и помещают в искусственно построенный город, ограниченный стеной бесконечной высоты с одной стороны и пропастью бесконечной глубины с другой, чтобы они участвовали в Эксперименте, суть которого так и не раскрывается. Важно, что участие добровольное, но зачастую людей выдёргивают из каких-то безвыходных ситуаций: из плена, перед казнью итд. Люди в Городе в целом предоставлены сами себе, но обязаны менять профессию раз в 3 месяца. Новую профессию каждому определяет некая машина неизвестным образом. Еще периодически на город сваливаются странные бедствия: например, нашествие обезьян. Так вот, лично я ожидал от этого произведения какой-то полудетективной социальной фантастики с закрученным сюжетом и неожиданной развязкой, а получил... плохо скрываемые жалобы авторов на устройство советского общества и вообще мира вокруг. Практически все персонажи в книге тем или иным образом отвратительны, порочны и лишены причин для сопереживания им. А описываемые события быстро скатываются в непробиваемый мрачняк без выводов. Причем, это всё еще и крайне уныло читать (или слушать). Во-первых, многие вещи близки только человеку определённой эпохи, пережившему определённые события. Во-вторых, авторы очень сильно затягивают некоторые сцены (например, застолья), по-видимому, чтобы увеличить отвращение читателя к персонажам и к человечеству в целом. В-третьих, что я просто ненавижу в литературе: авторы без плавного перехода меняют реалистичные сцены на сюрреалистичные. Мне тупо пришлось гуглить краткие описания некоторых отрывков, чтобы вообще понять, о чем была речь. Представьте, если бы какой-нибудь Раскольников вышел на улицу и увидел бы там вместо людей говорящие бананы, но при этом повествование продолжилось бы так, будто всё в порядке. И тебе, как читателю, приходится ломать голову над тем, что это за бананы: это героя глючит? Или слишком заковыристая метафора? А может я случайно пропустил пару страниц с объяснением? В общем, я догадываюсь, что советское общество не оправдало некоторые надежды в глазах Аркадия и Бориса, чем, видимо, глубоко их травмировало. В поздних интервью Борис Натанович вообще топил за капитализм по европейскому образцу, при этом в соседнем ответе непоследовательно ругая общество потребления. Но, пожалуй, хочу оставить в своей памяти тех Стругацких, которые написали Полдень. #fiction
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