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
TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Найти похожее
Источник @procode404 · Post #3880 · 14 дек.
⚡️1х1: о мобильной разработке в Яндексе — отличное интервью с полезными советами — [11:46] Нашли максимально приятное интервью с разработчиками Яндекса, а именно — с руководителями мобильной разработки двух приложений Go и Браузера. Ощущение после просмотра такое, как будто пообщался с друзьями, сидя в кафе, так что к просмотру точно рекомендуется. Помимо настроения нашли в видео и полезные инсайты, можно сказать рекомендации к действию для молодых разработчиков, прямиком с внутренней кухни Яндекса. Коротко по тому, что ждёт внутри: В чем польза Flutter для бизнеса? Чем он отличается от React Native? Какие фреймворки используются в мобильной разработке таких супераппов, как Яндекс Браузер и Яндекс Go? Что ждет мобильную разработку через 5 лет? Перейти к просмотру #видео#как_все_устроено
Hashtags
Результаты
Найдено 3 похожих постов
Поиск: #image2image
当前筛选 #image2image清除筛选
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
Hashtags
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