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 #1238 · 21 set
AMANO A MANO ✍🏻😎 #scrittura#writingtips#wearewriting ⏩ Ma come si dice? A mano a mano oppure mano a mano? Sono in molti a sostenere che la formula giusta sia mano a mano, senza la prima a. ⏩ In realtà "a mano a mano" è corretto, così come è corretto "mano a mano". Si possono usare entrambe le formule. 🤓 ✅ Vale la stessa regola anche per a poco a poco. ✅ Preoccupati più che altro dal punto di vista della scrittura e non abusare di queste espressioni, parole ponte che spesso non servono davvero. @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
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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