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Inpaint_wechat微信小程序已经上线了!这是一款基于微信AI能力的微信小程序,它可以实现图片选定区域的消除修复功能,并且是纯客户端实现,无需服务端的支持。体验地址:的开发过程中借鉴了inpaint_web项目,成功实现了该功能从web平台到微信小程序的迁移。这一功能确保了便捷高效的用户入门过程。

为粤港澳三地居民打造的专属小程序上线日,第二届数字政府建设峰会暨“数字湾区”发展论坛在广州召开,会上正式宣布推出“湾事通”综合服务平台,首期在支付宝、AlipayHK、MPay三个APP上同步上线,方便粤港澳三地居民使用。首期上线的“湾事通”小程序共有超百项服务、五大特色亮点:粤港澳三地三端同步上线、湾区交通服务场景最齐全、大湾区规制规则衔接服务汇聚、湾区权威资讯政策解读、湾区生活服务大全。AlipayHK目前拥有近400万活跃香港用户,是目前最多活跃用户的香港电子钱包MPay则是澳门使用率最高的支付应用程序之一,两地钱包透过蚂蚁集团的Alipay一站式跨境数字支付和营销解决方案,已经可以在内地以家乡钱包扫一扫付款,AlipayHK还能在内地打车和搭乘部分湾区交通工具,这次“湾事通”的上线,让三地居民在湾区除了实现支付通,更想服务通更近一步,三地居民都可以使用自己家乡钱包享受湾区互联互通的便利。

微信官方宣布,腾讯公司技术支持的湾事通OneStop”微信小程序,同步在微信、WeChat正式上线,港澳居民也能用。内地或港澳用户在微信、WeChat搜一搜湾事通OneStop”即可找到。微信搜一搜、城市服务等流量入口,可以为平台日常运营提供相关流量运营等策略支撑。

为支持甘肃临夏州积石山地震灾后重建,12月21日,腾讯公益慈善基金会联合中国乡村发展基金会上线“灾后微助乡村计划”小程序。甘肃、青海受灾区域村委可“码”上申报灾后重建以工代赈需求,让灾后重建更迅速。在上线“灾后微助乡村计划”小程序同时,微信支付、微信搜一搜、微信视频号、腾讯新闻、QQ浏览器等多产品均已参与救援及公益捐赠技术支持。

常常面临着带车的累赘和换车的繁琐。对于学生和爱车群体来说,他们渴望低门槛体验智能电动车的各项功能。免责声明:九号公司仅提供小程序租车软件服务,具体车辆型号、数据、颜色及租车流程等请联系租车经营门店咨询。

Inpaint_wechat是一款基于微信的AI小程序,专门用于图片中选定区域的消除和修复苹果手机能用shadowrocket吗。这款产品完全在客户端实现,无需依赖服务器,提供了一种快捷且高效的图片修复解决方案。想要体验Inpaint_wechat的图像修复功能,请访问查看Inpaint_wechat更多介绍。

今日陆续收到微信公众平台发布的保证金缴纳通知。根据《小程序交易保证金管理规定》,你的小程序“XX剧场”需要缴纳保证金。从长远来看,保证金制度可以提升小程序的质量和安全性,有利于行业的健康发展。

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圣诞节来临之际,《王者荣耀》免费送圣诞限定史诗皮肤,它就是周瑜-雪夜绮愿。周瑜-雪夜绮愿为史诗品级限定皮肤,将于2023年12月22日上线。铃铛和金色粒子元素主要用在命中音效上,风雪元素主要用在一技能和三技能上,三技能的强化版本里还使用了礼花的元素。

微信广告团队宣布小游戏「游戏圈礼包」投放能力上线,这一新功能旨在优化用户体验,提升广告买量效率与效果。小游戏开发者可以在广告场景下投放游戏圈礼包,简化礼包领取链路,提高买量效果。•接入创意组件:可在“礼包组件”下选择“游戏圈礼包”,完成广告创建。

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ControlNet-HandRefiner-pruned模型是对HandRefiner模型进行剪枝压缩处理后的fp16版本,可以更快速地进行手部图像修复。该模型采用弥散模型进行条件性图像补全,可以精确修复手部图像中的缺失或畸形部分。该模型压缩率高,inference速度快,非常适合在资源受限的环境下,仍然进行高质量手部图像修复。

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aMUSEd是一个开源平台,提供各种自然语言处理(NLP)模型、数据集和工具。其中包括aMUSEd,一个基于MUSE的轻量级遮蔽图像模型(MIM),用于文本到图像的生成。相比于潜在扩散(latent diffusion),MIM需要更少的推理步骤并且更易解释。此外,MIM可以通过仅有一张图片进行微调以学习额外的风格。aMUSEd还提供了两个模型的检查点,可以直接生成256×256和512×512分辨率的图像。

HawkEye是Meta内部用于监控、可观测性和机器学习工作流调试的强大工具包。它支持为许多Meta产品提供推荐和排名模型。在过去的两年中,它实现了调试生产问题时间量级的改进。HawkEye包括用于持续收集服务和训练模型、数据生成相关数据的基础设施,以及用于挖掘根本原因的数据生成和分析组件。它支持UX工作流进行引导式的探索、调查和启动缓解措施。HawkEye通过提供基于必要组件的引导式探索界面,允许用户有效地调查并解决问题。

VCoder是一个适配器,可通过辅助感知模式作为控制输入来提高多模态大型语言模型在对象级视觉任务上的性能。VCoder LLaVA是基于LLaVA-1.5构建的。VCoder不微调LLaVA-1.5的参数,因此在通用的问答基准测试中的性能与LLaVA-1.5相同。VCoder在COST数据集上进行了基准测试,在语义、实例和全景分割任务上都取得了不错的性能。作者还发布了模型的检测结果和预训练模型。

Pose Anything是一种基于图形的通用姿势估计方法,旨在使关键点定位适用于任意物体类别,使用单个模型,需要最少带有注释关键点的支持图像。该方法通过全新设计的图形转换解码器利用关键点之间的几何关系,提高了关键点定位的准确性。Pose Anything在MP-100基准测试中表现优异,超过了先前的最先进技术,并在1-shot和5-shot设置下取得显著改进。与以往的CAPE方法相比,该方法的端到端训练显示出可扩展性和效率。

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本文提出了一种简单有效的个性化图像复原方法,名为双枢纽调谐。该方法包含两个步骤:1) 通过微调条件性生成模型来利用编码器中的条件信息进行个性化;2) 固定生成模型,调节编码器的参数以适应强化的个性化先验。这可以生成保留个性化面部特征以及图像退化属性的自然图像。实验证明,与非个性化方法相比,该方法可以生成更高保真度的面部图像。

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