Имя не может быть пустым

[Имя не может быть пустым @t9599587]

Товарищам в белом пальто, рассказывающим нацистские байки про "народ рабов":

[несогЛасточка @TheFirstSwallow]

@AxionArinin Долин всё по полочкам разложил:

[Имя не может быть пустым @t9599587]

@annonedomini И, собственно, польза от физических упражнений так же эпигенетически наследуется:

https://t.co/UbyFzB76x9

Так что, ВНЕЗАПНО, правы те, над кем вы смеетесь!

Что, согласитесь, иронично! :)

[Имя не может быть пустым @t9599587]

@annonedomini И в целом "поведенческие и метаболические признаки, индуцированные постнатальным стрессом":

https://t.co/dkUwxh9tyO

[Имя не может быть пустым @t9599587]

@user_hruser @Evakantorovich4 @zapolnoch Нет, обычный пропутлеровский пиздежь, позволяющий определить лахту вроде тебя

[Имя не может быть пустым @t9599587]

@kingeugen0 @kurchatovnews @ilya_shepelin Вину за говно — говном? Нет, это так не работает

[Имя не может быть пустым @t9599587]

@aleksandrmurat @TomTeriyaki @ilya_shepelin Так далеко гонять, вон пускай в Херсон и Энергодар сгоняют.

Впрочем этим лахтинским "украинцам" наверное ближе и сподручнее как раз в Алматы сгонять

[Имя не может быть пустым @t9599587]

🤣

[Послушай, Майк! @maglov]

Мошенники выманили у пожилого человека 86 млрд рублей на несуществующую частную военную компанию

[Vilém Zouhar @zouharvi]

@LukeGessler It's super elegant. If x1 and x2 are similar, then their joint compression (lzw/whatever) is more efficient.

[Имя не может быть пустым @t9599587]

@NNPonomarenko @ilya_shepelin Нет, на путлеровский режим работаете лишь вы, "Микола" лахтинский

[Имя не может быть пустым @t9599587]

@AMan23354 @5i0hwLwTAe0i6sK @NNPonomarenko @ilya_shepelin Не Россия, а путлеровский режим. Россия — его первая жертва. "Донаты" Украина получает в виде прибыли от участия в скупке краденого путлеровским режимом у россиян нефтегаза

[Имя не может быть пустым @t9599587]

@ksyuk @AlexanderBah1 @ilya_shepelin Одно другого не исключает

[Имя не может быть пустым @t9599587]

@yury215 @_Yarilo_ @pevchikh Нужно всю нормативку, все институты!

Голосую за шведскую/ шведские!

[AK @_akhaliq]

T2I-CompBench: A Comprehensive Benchmark for Open-world Compositional Text-to-image Generation

paper page: https://t.co/K1U8pyTaVn

Despite the stunning ability to generate high-quality images by recent text-to-image models, current approaches often struggle to effectively compose objects with different attributes and relationships into a complex and coherent scene. We propose T2I-CompBench, a comprehensive benchmark for open-world compositional text-to-image generation, consisting of 6,000 compositional text prompts from 3 categories (attribute binding, object relationships, and complex compositions) and 6 sub-categories (color binding, shape binding, texture binding, spatial relationships, non-spatial relationships, and complex compositions). We further propose several evaluation metrics specifically designed to evaluate compositional text-to-image generation. We introduce a new approach, Generative mOdel fine-tuning with Reward-driven Sample selection (GORS), to boost the compositional text-to-image generation abilities of pretrained text-to-image models. Extensive experiments and evaluations are conducted to benchmark previous methods on T2I-CompBench, and to validate the effectiveness of our proposed evaluation metrics and GORS approach.