外刊英音朗读 | 长寿科学正在不断进步 |【维尔汀】

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Qwen-Image-Edit:全能图像编辑开源

通义千问团队开源了Qwen-Image的图像编辑版本。 Qwen-Image-Edit基于20B的Qwen-Image模型进⼀步训练，成功将Qwen-Image的⽂本渲染特⾊能⼒拓展到编辑任务上，以⽀持精准的⽂字编辑。此外，Qwen-Image-Edit将输⼊图像同时输⼊到Qwen2.5-VL（获取视觉语义控制）和VAE Encoder（获得视觉外观控制），以同时获得语义/外观双重编辑能⼒。 主要特性包括： 语义/外观 双重编辑: Qwen-Image-Edit不仅⽀持low-level的视觉外观编辑（例如增删改等，需要保 持图⽚部分区域完全不变），也⽀持high-level的视觉语义编辑（例如IP制作，物体旋转，⻛格迁移 等，整体像素值可以变化，但需要保持语义不变） 精准⽂字编辑: Qwen-Image-Edit⽀持中英双语⽂字编辑，可以在保留⽂字⼤⼩/字体/⻛格的前提下，直接编辑图⽚中⽂字，进⾏增删改。强⼤的跨基准性能表现: 在多个公开基准测试中的评估表明，Qwen-Image-Edit 在编辑任务中均获得SOTA，是⼀个强⼤的图像⽣成基础模型。

Qwen-Image-Edit 一键包 通义千问开源超强图像编辑模型 替换加速模型 4G显存可用 支持50系

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AI全息成像器（26）：稀疏卷积

在尝试换掉spconv的途中遇到的一些问题。 项目地址: https://github.com/gongminmin/AIHoloImager 引用的资料 SpConv: https://github.com/traveller59/spconv TRELLIS, https://trellis3d.github.io/ 跨平台TRELLIS, https://github.com/gongminmin/TRELLIS sparse_coo_tensor, https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.sparse_coo_tensor.html

AI时代的生物信息学-从入门到前沿：学什么、怎么学、核心技能、科研企业方向、发展趋势

生信努力爬坑中，请多指教！