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 #2734 · 19 août
🔻ONEPLUS 8T SERIES?🔻 #ONEPLUS#ONEPLUS8T#RUMORS Si sta spargendo la voce di una potenziale nuova serie di device high-end firmata OP. Come saprete, la casa cinese è solita a realizzare degli smartphone che non sono altro che una rivisitazione dei modelli precedenti ma con dei miglioramenti, denominandoli con lo stesso nome ma con una " T "di fianco, che a noi piace pensare che voglia dire " Turbo ". La serie 8T, come da tradizione, dovrebbe dividersi tra 8T e 8T Pro. Vi lascio qui sotto le specifiche tecniche di cui si sta parlando in un elenco molto breve: 🔸 Qualcomm Snapdragon 865 Plus 5G 🔸 Almeno 8GB RAM 🔸 Display: 90hz per 8T, 120hz per 8T Pro 🔸 Ricarica rapida a 65W 🔸 Fotocamera: tripla nel 8T, quadrupla nel 8T Pro 🔸 IP Rating: niente per 8T, IP68 per 8T pro Data di uscita? Noi optiamo entro dicembre 2020. E voi, ci state già facendo un pensiero? 💰 Fatecelo sapere nei nostri gruppi! Pit — Il nostro canale 👉🏻@oneplusguide I nostri gruppi 👉🏻@oneplusitcommunity
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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