PHYGITAL+CREATIVE
@phygitalcreative · Post #3136 · 06/26/2023, 01:04 AM
А вот подвезли официальный код DragGAN. Интересно насколько его работа отличается от неофициальной имплементации. В основе StyleGAN3 и StyleGAN-Human. Код #image2image
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Source channel @olddriverGDstudy · Post #29 · Mar 17
搜索使用说明 #搜索指南 因为电报软件对中文搜索支持不好，大队特别对队内资源搜索进行了整理汇集，使用方法说明如下： 1.1 原理： 电报对中文搜索支持不佳，汉字只有在前后含有asic码字符的前提下可以被正确搜索出，如 _广州修车大队_ (“_”指代空格）、(广州修车大队）;等形式可以搜索“广州修车大队”搜索出相关信息；搜索“广州”等未被asic码间隔的汉字无法正确显示。 为正确搜索，在编制频道资源时，对重要信息可以采取Hashtag的形式已方便搜索，即以"#"字符开头，接汉字，以“空格字符”结尾的形式，点击一个hashtag即可快速定位该频道或聊天群内所有相同标签，建议所有管理在编辑重要资料包括ls信息、广播台、学习频道时正确使用hashtag。 ！！注意标签不要随意编写，要参考搜索指南中有的标签类型！！ 1.2 JS资源定位： JS目前支持 Hasgtag（#K老师）、数字标签（#GZ003）的搜索方式，在对应榜单和报告区中试用上述方式均可查找到JS的相关信息。 使用举例：在“广州公开榜”或“广州修车大队”的搜索栏中输入 #K老师 或 #GZ003，均可定位到K老师资料页；在报告区的搜索栏中输入#K老师 或 #GZ003，均可定位到K老师的验证报告。这两者是快速了解JS基本信息和评价的便捷办法。 1.3 标签查找 公榜榜单目前均支持标签查找，可以快速定位某种类型或地区的所有JS，目前仅支持Hashtag查找，目前常用标签解释如下： 地区标签： 一定要使用一级标签，例如 #天河区（注意不要有错别字） #颜值： 不解释 #服务： 评价中92、95的，有场子出身花式水平的，均会归入此类； #大胸： 不解释，一般D以上归入此类； #长腿： 不解释，一般168以上归入此类； #身材： 不解释，较为宽松； #嫩妹： 22岁以下或者长相很嫩的，白小纯的，loli系的，cos系的归入此类； #熟女： 30岁以上风韵犹存的，归入此类； #特服： 提供3p、3t、wt、字母等特殊服务的JS归入此类。 使用举例：在红榜的搜索栏中输入 #长腿，可以快速查看“莉贝伦”等8位长腿JS。 类型标签评价目前非常主观，有不妥之处请队内私信 JackJack 或其他管理人员修改。 1.4 资料查找 目前学习频道中试用hashtag来快速定位资料，目前使用的标签有如下几种： #安全CJ#素质CJ#卫生CJ #搜索指南 #大队玩法 #语录#秀哥语录 #技巧#知识
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PHYGITAL+CREATIVE
@phygitalcreative · Post #3158 · 06/29/2023, 01:26 PM
Mixed Image Editing Playground AI выкатили редактор изображений с большинством последних достижений в этой области. #image2image#imageediting
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GitHub Trends
@githubtrending · Post #14988 · 07/23/2025, 12:00 AM
#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