一键部署合成大西瓜-3

简介: 一键部署合成大西瓜-3

应用配置

1.  下载合成大西瓜代码。在https://gitee.com/xpand/xigua下载源代码后解压缩到本地目录。


2. 创建环境。应用创建成功后会跳转到应用详情页面,点击日常环境的部署配置,依次选择 【自动创建环境】-【选择任意可用区】-【自动创建交换机】

3.  进入在线开发部署。等待应用创建完成,完成后回到如下页面,(刚开始所有环境都是未部署状态)点击在线开发部署,在新的窗口打开WebIDE部署, 点击「在线开发部署」,打开CloudIDE上传代码文件。

4.  上传代码文件。CloudIDE加载完成后,选中下载的文件,将源码下的除.git文件外的其他文件直接拖拽到WebIDE的根目录。


5. 将代码提交到仓库。修改完文件按ctrl+s,或者苹果command+s保存文件,按照下图把代码提交到仓库。

目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
一图胜千言:EBImage库分割和标注让你的图像说话
一图胜千言:EBImage库分割和标注让你的图像说话
81 0
|
机器学习/深度学习
基于PaddleGAN精准唇形合成模型实现美女表白视频
基于PaddleGAN精准唇形合成模型实现美女表白视频
624 0
基于PaddleGAN精准唇形合成模型实现美女表白视频
|
1天前
|
移动开发 前端开发 安全
技术心得记录:怎么更快地合成大西瓜?搞懂游戏的源码,闭着眼睛都能成功!
技术心得记录:怎么更快地合成大西瓜?搞懂游戏的源码,闭着眼睛都能成功!
|
1月前
|
机器学习/深度学习 编解码 并行计算
【传知代码】用二维图像渲染3D场景视频-论文复现
mip-NeRF是针对NeRF(Neural Radiance Fields)的改进模型,旨在解决NeRF在不同分辨率下渲染图像时的模糊和伪影问题。mip-NeRF通过引入多尺度表示和圆锥体采样,减少了图像伪影,提升了细节表现力,同时比NeRF快7%,模型大小减半。相比NeRF,mip-NeRF在标准数据集上的错误率降低17%,多尺度数据集上降低60%。此外,它的渲染速度比超采样NeRF快22倍。该模型适用于3D场景渲染和相关应用,具有广阔的发展前景。
|
7月前
|
编解码 人工智能 算法
社区供稿 | AIGC图像分辨率太低?快来试试像素感知扩散超分模型,你想要的细节都在这里!
本文介绍了一种全新的基于SD生成先验的图像超分辨率和修复算法,在多个任务上都有着SOTA的表现。
|
9月前
|
编解码 人工智能 移动开发
AIGC图像分辨率太低?快来试试像素感知扩散超分模型,你想要的细节都在这里
阿里巴巴最新自研的像素感知扩散超分模型已经开源,它把扩散模型强大的生成能力和像素级控制能力相结合,能够适应从老照片修复到AIGC图像超分的各种图像增强任务和各种图像风格,并且能够控制生成强度和增强风格。这项技术的直接应用之一是AIGC图像的后处理增强和二次生成,能够带来可观的效果提升。
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
水果新鲜程度检测系统(UI界面+YOLOv5+训练数据集)
水果新鲜程度检测系统(UI界面+YOLOv5+训练数据集)
583 0
|
编解码 计算机视觉
最强检测 | YOLO V4?都是弟弟! CenterNet2以56.4mAP超越当前所有检测模型(附源码与论文)(二)
最强检测 | YOLO V4?都是弟弟! CenterNet2以56.4mAP超越当前所有检测模型(附源码与论文)(二)
148 0
|
计算机视觉
最强检测 | YOLO V4?都是弟弟! CenterNet2以56.4mAP超越当前所有检测模型(附源码与论文)(一)
最强检测 | YOLO V4?都是弟弟! CenterNet2以56.4mAP超越当前所有检测模型(附源码与论文)(一)
97 0
|
编解码
新的换脸模型FaceShifter论文的简单而完整的解释(二)
新的换脸模型FaceShifter论文的简单而完整的解释(二)
396 0
新的换脸模型FaceShifter论文的简单而完整的解释(二)