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 #1223 · 18 lug
CHE COSA SI METTE NEL COLOPHON DI UN LIBRO? ✍🏻 #scrittura#writingtips ⏩ Il termine colophon deriva dal greco kolophón che significa "cima", è la pagina che in genere troviamo all'inizio di un libro a sinistra. Tutti i volumi (anche gli e-book) devono obbligatoriamente inserirla con i seguenti dati: ✅ la data di pubblicazione del libro, ✅ il copyright cioè chi ha i diritti dell'opera (nella maggior parte dei casi l'editore, oppure l'autore), ✅ l'ISBN, international serial book number che identifica il prodotto libro, l'editore, il Paese, ✅ il titolo dell'opera, traduttori, illustratori, fotografi, grafici, editor, ✅ in caso di ristampa o di nuova edizione, vanno riportate complete (indicando mese e anno) la data della prima edizione e la data dell'ultima, ✅ i dati dello stampatore possono esser inseriti nel colophon ma spesso sono indicati nell'ultima pagina (sono obbligatori). @writingway 🙌Se ti è piaciuto questo post e pensi possa interessare 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