TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3863 · 29 нояб.

​​💻 Создание десктопных приложений на C# — уроки с нуля Помимо разработки бэкэнда, C# также часто используют для создания десктопных приложений, потому что у него есть удобный фреймворк WPF. С его помощью в этих уроках автор создает полноценные приложения, которые включают в себя базы данных и возможность регистрации. 1. Введение в WPF и XAML [6:32] 2. Основы WPF. Создание калькулятора на WPF [35.18] 3. Разработка дизайна XAML [20:09] 4. Получение данных. Отслеживание ошибок [15:25] 5. Создание базы данных SQLite [19:44] 6. Регистрация в приложении [13:54] 7. Авторизация в приложении [11:14] 8. Кабинет пользователя. Отображение данных [16:18] #csharp

Hashtags

Результаты

Найдено 3 похожих постов

Поиск: #image2image

当前筛选 #image2image清除筛选
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

Hashtags

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

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