PHYGITAL+CREATIVE
@phygitalcreative · Post #3136 · 26.06.2023 г., 01:04
А вот подвезли официальный код DragGAN. Интересно насколько его работа отличается от неофициальной имплементации. В основе StyleGAN3 и StyleGAN-Human. Код #image2image
Hashtags
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Најди сличен содржај
Изворен канал @pythonotes · Post #199 · 8 јан.
Многие из тех кто активно работал с Python2 несколько удивлены, почему в Python3 удобная функция reload() переехала из builtin в imp а потом и в importlib? Ну было же удобно! А теперь лишний импорт😖 Дело в том, что начиная с Python3.3 функция reload() переписана на Python вместо Cи. Что это нам даёт? 🔸 Такой код проще поддерживать и развивать 🔸 Python код легче читать, изучать и понимать. Сравните это ➡️ и это ➡️. 🔸 Как результат пункта 2, проще писать свои расширения импорта. Например, пользовательский импортёр с какой-либо хитрой логикой по аналогии с импортом из zip архивов. А есть ли у этого решения недостатки? Да, они всегда есть. 🔹 Так как это не builtin функция, её следует импортнуть перед использованием 🔹 Скорость замедлилась примерно на 5%. Очевидно, что это совершенно не критично. К тому же от версии к версии логика импорта будет оптимизироваться и ускоряться. В самом начале файла importlib/__init__.py мы видим такой импорт: import _imp # Just the builtin component, NOT the full Python module То есть часть функционала по прежнему написана на Си, но достаточно низкоуровневая. #basic
Hashtags
Резултати
Пронајдени 3 слични објави
Пребарај: #image2image
当前筛选 #image2image清除筛选
PHYGITAL+CREATIVE
@phygitalcreative · Post #3158 · 29.06.2023 г., 13:26
Mixed Image Editing Playground AI выкатили редактор изображений с большинством последних достижений в этой области. #image2image#imageediting
Hashtags
GitHub Trends
@githubtrending · Post #14988 · 23.07.2025 г., 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