@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
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Источник @procode404 · Post #3913 · 12 янв.
🔥Искусственный интеллект с примерами на Python Джоши Пратик — специалист по проблемам искусственного интеллекта, автор пяти книг и постоянный докладчик на конференциях TEDx. В своей книге он разбирает следующие практические темы: — Создание интеллектуальных рекомендательных систем — Построение автоматизированных систем распознавания речи — Основы эвристического поиска и генетического программирования — Разработка игр с использованием искусственного интеллекта — Создание интеллектуальных приложений, связанных с обработкой изображений, текста и последовательных данных — Алгоритмы глубокого обучения и создание приложений на их основе Автор: Джоши Пратик Год: 2019 Скачать книгу #python#нейронки
Поиск: #image2image
@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
@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
@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