Use and troubleshoot the Dream Textures Blender add-on for Stable Diffusion image generation, texture projection, render passes, model setup, and backend APIs.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
300 件(VectorSpaceLab のリポジトリ) ・ 人気順
概要と使いどころ
Use and troubleshoot the Dream Textures Blender add-on for Stable Diffusion image generation, texture projection, render passes, model setup, and backend APIs.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Guides Earth2Studio weather and climate inference workflows, data access, model and component selection, output/checkpoint handling, extension, and optional REST serving with backend-aware validation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use EasyR1 for multimodal LLM RL post-training, dataset/reward preparation, core API debugging, and checkpoint export workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use for Electricity Maps contrib parser development, capacity updates, zone/exchange configuration maintenance, and focused repo validation workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use DocArray for multimodal Pydantic-style documents, typed DocList and DocVec batches, serialization and local storage, FastAPI payloads, and vector retrieval indexes.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes DreamOmni2 image generation, image editing, and Gradio demo workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Operate doccano for text annotation, dataset import/export, auto-labeling, deployment, and repo maintenance.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use DeepMind dm_control for MuJoCo simulation, Control Suite environments, PyMJCF models, Composer tasks, rendering, and high-level locomotion/manipulation workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes DocsGPT deployment, source ingestion, retrieval, agent workflows, tools, integrations, and native or OpenAI-compatible API operations.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Route DoWhy causal inference, graphical causal model, and graph/data workflows to the right sub-skill and bundled references.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Route DiffDock docking, web UI, training/data preparation, and benchmark evaluation tasks to focused repo-specific guidance.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use DreamCraft3D for image-conditioned 3D generation, staged optimization, texture boosting, export, and CUDA troubleshooting.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use DeepMind dm-haiku as a JAX neural-network library for transforms, modules, state/RNG, layers, advanced JAX interop, and optional Flax interop.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Route DRL-Pytorch reinforcement-learning workflows for standalone PyTorch Q-learning, DQN-family, PPO, DDPG, TD3, SAC, Atari DQN, and Actor-Sharer-Learner scripts.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use Docling to convert, parse, configure, extract, chunk, serve, and maintain document-processing workflows across Python APIs, CLI commands, optional pipelines, and repository edits.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes Distil-Whisper inference, PyTorch distillation training, and Flax reproduction workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Guide Django REST Framework and GeoDjango projects through django-rest-framework-gis installation, GeoJSON serialization, spatial filtering, pagination, OpenAPI schema generation, and backend troubleshooting.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes EasyCV training, evaluation, prediction, export, and data workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Route DLTK 0.2.1 medical-imaging workflows across legacy TensorFlow 1.x data, models, Estimators, and deployment utilities.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use this repo skill for DiscoArt image generation, configuration/prompt scheduling, CLI, Jina serving, Docker runtime planning, and troubleshooting.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use python-doctr (docTR) for OCR/KIE inference, document IO/export, model customization, datasets/training/evaluation, CLI helpers, deployment, and troubleshooting.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use Diffusion Planner for nuPlan autonomous-driving trajectory generation: prepare model-ready data, train or resume the diffusion model, configure closed-loop planning, and add differentiable collision or classifier guidance.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use Diffusion Policy for robot imitation-learning configs, zarr replay data, policy/model interfaces, training/evaluation workflows, and safety-gated real robot operations.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use this skill for Hugging Face Diffusers tasks: pipeline inference, schedulers, adapters/loaders, training recipes, modular pipelines, conversion helpers, CLI checks, and repo maintenance.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。