@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 #3020 · 26 janv.
🔻APP FOTOCAMERA ONEPLUS: NOVITÀ MOLTO INTERESSANTI!🔻 #ONEPLUS#FOTOCAMERA OnePlus ha pubblicato una nuova versione dell'app proprietaria "Fotocamera" (ver 6.4.23) con l'uscita della OpenBeta per OP7 e 7T. Sviscerando il codice della nuova app sono emerse delle stringhe che si riferiscono a delle nuove funzionalità che potrebbero venire introdotte in un futuro neanche troppo lontanto, ecco quali: • Starburst Espansione della fonte di luce inquadrata • Hyperlapse Versione migliorata e modificata del timelapse • Tilt-Shift Emulazione di una tecnica fotografica per ridurre la dimensione di una scena • Focus Peaking Miglioramento e facilitazione della messa a fuoco • Moon Mode Giochi di esposizione e post produzione per fotografare la luna in una maniera chiara Che ne pensate? Pit -- Il nostro canale 👉🏻@oneplusguide I nostri gruppi 👉🏻@oneplusitcommunity
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@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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@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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@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