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 #2946 · 30 nov.
🔻OXYGENOS 11: A CHE PUNTO SIAMO?🔻 #OP#OOS#R Siamo ormai alla fine di novembre e volevo fare un attimo il punto su come procede il rilascio di OxygenOS 11. Sulla serie OnePlus 8 è arrivata in stabile da quasi due mesi ormai, mentre per 8T è installata di fabbrica. Per OnePlus Nord non abbiamo ancora nessuna notizia, ma data la popolarità riscossa potrebbe arrivare una beta entro la fine dell'anno. Per quanto riguarda la serie OnePlus 7, sappiamo che le beta 19/9 sono state le ultime basate su Android 10, quindi potremmo aspettarci una Open Beta in queste settimane e magari una stabile entro la fine dell'anno. Per Nord N10, N100, OnePlus 6 e 6T invece non mi aspetterei nulla prima di febbraio/marzo. Non appena ci saranno sviluppi, troverete come sempre un articolo su questo canale. Pierre — 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