📢 #Gate广场征文活动第三期# 正式启动!
🎮 本期聚焦:Yooldo Games (ESPORTS)
✍️ 分享独特见解 + 参与互动推广,若同步参与 Gate 第 286 期 Launchpool、CandyDrop 或 Alpha 活动,即可获得任意奖励资格!
💡 内容创作 + 空投参与 = 双重加分,大奖候选人就是你!
💰总奖池:4,464 枚 $ESPORTS
🏆 一等奖(1名):964 枚
🥈 二等奖(5名):每人 400 枚
🥉 三等奖(10名):每人 150 枚
🚀 参与方式:
在 Gate广场发布不少于 300 字的原创文章
添加标签: #Gate广场征文活动第三期#
每篇文章需 ≥3 个互动(点赞 / 评论 / 转发)
发布参与 Launchpool / CandyDrop / Alpha 任一活动的截图,作为获奖资格凭证
同步转发至 X(推特)可增加获奖概率,标签:#GateSquare 👉 https://www.gate.com/questionnaire/6907
🎯 双倍奖励机会:参与第 286 期 Launchpool!
质押 BTC 或 ESPORTS,瓜分 803,571 枚 $ESPORTS,每小时发放
时间:7 月 21 日 20:00 – 7 月 25 日 20:00(UTC+8)
🧠 写作方向建议:
Yooldo
即插即用,完美兼容:SD社区的图生视频插件I2V-Adapter来了
巴比特讯 近期,由快手主导的一项新研究成果《I2V-Adapter: A General Image-to-Video Adapter for Video Diffusion Models》发布,该研究引入了一个创新的图像到视频转换方法,提出了一种轻量级适配器模块,即 I2V-Adapter,它能够在不需要改变现有文本到视频生成(T2V)模型原始结构和预训练参数的情况下,将静态图像转换成动态视频。
相比于现有方法,I2V-Adapter 大幅减少了可训练参数(最低可达22M,为主流方案例如 Stable Video Diffusion [1] 的1%),同时具备与 Stable Diffusion [2] 社区开发的定制化 T2I 模型(DreamBooth [3]、Lora [4])与控制工具(ControlNet [5])的兼容性。通过实验,研究者证明了 I2V-Adapter 在生成高质量视频内容方面的有效性,为 I2V 领域的创意应用开辟了新的可能性。