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 #3144 · 2 juil.
🔻OXYGEN OS E COLOR OS UNISCONO LA CODEBASE🔻 #OP#OPPO#OOS#COLOR Dopo la notizia della condivisione di alcune risorse tra OnePlus e Oppo, arrivano i primi risultati. D'ora in avanti, OxygenOS e ColorOS uniranno la codebase. Ma cosa significa? Il nucleo del sistema sarà lo stesso in tutte e due le ROM, ma si tratta di cambiamenti interni, non visibili all'utente comune. Se le due ROM cominceranno ad assomigliarsi in grafica e funzioni, quello sarà un altro discorso. Il beneficio di questa mossa è uno: gli aggiornamenti. OnePlus ha comunicato la nuova politica di manutenzione software per i suoi dispositivi, che si articola così: 🔸Flagship (da Serie 8): 3 aggiornamenti di Android e 4 anni di patch 🔸Nord, Nord CE e flagship vecchi: 2 aggiornamenti di Android e 3 anni di patch 🔸Nord serie N: 1 aggiornamento di Android e 3 anni di patch 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