PHYGITAL+CREATIVE
@phygitalcreative · Post #3136 · 26/06/2023 01:04
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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Chaîne source @OnePlusGuide · Post #2170 · 26 juin
~ TERMINE DEL PROGRAMMA OPEN BETA PER ONEPLUS 5 E 5T ~ #OP5#OP5T#OOS#BETA Con l'uscita delle Open Beta 35/33, OnePlus ha sancito la fine del programma Open Beta per i top di gamma del 2017, OnePlus 5 e 5T. In questo post farò chiarezza sulla situazione e vi spiegherò come tornare alla stabile Cosa succederà ora Se siete sulla OxygenOS stabile, non cambierà nulla. Continuerete a ricevere gli aggiornamenti ogni 2 mesi normalmente. Se siete sulle Open Beta, non riceverete più NESSUN aggiornamento, nemmeno stabile. Come fare quindi? Semplice. Si può tornare alla OxygenOS stabile installando il pacchetto di rollback che trovate nei bottoni. Lo si installa da Aggiornamento Locale come un normale aggiornamento. Attenzione però, perderete TUTTI i dati. In alternativa, esistono le Custom ROM. Consiglio LineageOS, la migliore nella stabilità. E Android Q? Arriverà, tranquilli. Infine, preciso che ogni domanda a cui ho risposto qui sarà cancellata Pierre
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PHYGITAL+CREATIVE
@phygitalcreative · Post #3158 · 29/06/2023 13:26
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 · 23/07/2025 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