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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Canale sorgente @WritingWay · Post #1167 · 17 nov
POCHI SUPERLATIVI, OTTIMO RISULTATO✍🏻 Il superlativo non è una scelta obbligata. #writingtips#scrittura L'uso dei superlativi assoluti - bellissimo, bravissimi, interessantissimi - è sconsigliato. Già, ma allora come posso rendere l'idea che il superlativo esprime❓ Ci sono altre possibilità, di certo preferibili. ✅ Prima dell'aggettivo si utilizza un avverbio di qualità come "molto" o "assai": siamo molto felici, sono assai interessato. ✅ Si possono utilizzare gli avverbi intensificativi come "proprio" o "davvero": il bambino è davvero bello. ✅ Nel linguaggio colloquiale o pubblicitario si usano dei prefissi come super, extra, iper: supercomodo, extraricco. ✅ L'aggettivo può essere rinforzato con tutto: lei è tutta felice. ✍🏻 Gli aggettivi che terminano in -eo -io - uo non hanno il superlativo, ma si usano avverbi come molto o particolarmente. Esempio: molto ingenuo. @writingway 🙌Se hai trovato interessante questo post e pensi possa piacere ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.
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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