💥 Gate 广场活动:#发帖赢代币CGN 💥
在 Gate 广场发布与 CGN、Launchpool 或 CandyDrop 相关的原创内容,即有机会瓜分 1,333 枚 CGN 奖励!
📅 活动时间:2025年10月24日 18:00 – 11月4日 24:00(UTC+8)
📌 相关详情:
Launchpool 👉 https://www.gate.com/zh/announcements/article/47771
CandyDrop 👉 https://www.gate.com/zh/announcements/article/47763
📌 参与方式:
1️⃣ 在 Gate 广场发布原创内容,主题需与 CGN 或相关活动(Launchpool / CandyDrop)相关;
2️⃣ 内容不少于 80 字;
3️⃣ 帖子添加话题:#发帖赢代币CGN
4️⃣ 附上任意活动参与截图
🏆 奖励设置(总奖池:1,333 CGN)
🥇 一等奖(1名):333 CGN
🥈 二等奖(2名):200 CGN / 人
🥉 三等奖(6名):100 CGN / 人
📄 注意事项:
内容必须原创,禁止抄袭;
获奖者需完成 Gate 广场身份认证;
活动最终解释权归 Gate 所有。
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。