diff --git a/lctt2022.md b/lctt2022.md new file mode 100644 index 0000000000..e9e2bc7ea5 --- /dev/null +++ b/lctt2022.md @@ -0,0 +1,42 @@ +开源贡献者翻译组 LCTT 九岁啦 +====== + +九年前，也是这个上午，我创建了 LCTT 及其第一个项目 [TranslateProject](https://github.com/LCTT/TranslateProject/)。从最初只是有感于 Unix/Linux 上的中文手册页实在太糟糕，希望做一些事情；到最后变成了一个以翻译国外各个开源社区的技术文章和开源资讯/讨论的“流水”式项目，LCTT 已经走过了令我自己都非常吃惊的九年。 + +人的一生，几十年而已，能在一件事上持续投入九年时光，这是我从未想过的事情。驻足回望，LCTT 其实并没有完成我最初的想法，这是缺憾；但是 LCTT 就这样变成了另外一种并非在我计划中的样子，或许也有其必然性。现在看来，LCTT 做了一些事情，也有一些存在的意义。我试着总结一下： + +LCTT 的主项目 TranslateProject，选题广泛，参与门槛低，从某种意义上，为初识开源的小伙伴提供一种成为开源贡献者的方式。一些人就是通过这个项目，迈出了成为开源贡献者的第一步，并在日后的学习和工作中，成为了开源爱好者、专业技术人员。 + +LCTT 持续翻译了数千篇（截至今日，已经翻译发布了 6395 篇文章），这些文章的专业程度横跨了入门到精通等不同难度，内容方向涉猎了开发、运维、使用和文化等各个方面。虽然，有些文章仅堪一读，但也有不少文章值得收藏、一再细读。我屡屡能从读者那里得到反馈，这些文章对他们提供了很大的帮助，我想这就是 LCTT 的存世价值之一吧。唯独可惜的是，这些文章，没有以很好的方式组织起来，甚憾。 + +LCTT 有数百成员（截至今日，成功地在仓库中进行了贡献的贡献者有 311 位），他们的年龄不等，最年轻的有初中的学生、最老的，嗯这个不需要说了；他们的职业各异，比较多的是大学生，也有很多从事技术工作的专业人员，甚至还有完全不从事技术工作的贡献者。但是，他们都有一个共同的身份就是 LCTT 贡献者，因此，他们都有很多开源兄弟姐妹。 + +按照惯例，每两年，我会写一篇 LCTT 总结。今年又快到这个时间了，我却有些不知道该如何下笔。恍惚间，我突然想到，LCTT 是一个贡献者组织，是大家的 LCTT，那么，为什么不让大家来为 LCTT 写两句话呢？于是，我在 LCTT 群内发起了号召，请诸位成员写写自己参与 LCTT 的经历、感受或收获，也可以是祝愿、建议。下面，是我收集到的其中一些成员的留言（以留言时的顺序列出）： + +- **译者-acyanbird**：Linux 中国是我的开源引路人，让我有机会从零开始参与开源社区，认识到了开源精神，见到了世界的另一个可能性。也借此机会参与不少活动，认识了很多开源人士。目前在组长的帮助下，我也开始自己建立社区，十分感谢您给我这个机会~希望我们都越来越好，有更多的人也来一起参与开源 +- **译者-mandeler**：LCTT community forever！ +- **译者-Kira-Pgr**：For a better open source world! +- **译者-mengxinayan**：LCTT 不仅可以用来锻炼翻译能力，同时有专人进行校对，能有效找到自身不足。此外还可以用来接触新知新方向，最重要的是可以培养自身英文阅读的习惯。Thanks LCTT！ +- **译者-aftermath0703**：从 LCTT 我收获到了许多知识，有时间我就会去 GitHub 上读读新的文章，有更多时间我就会去翻译一篇。翻译过程中先自己翻译一遍，再用翻译网站翻译一遍，有偏差的地方相互比对，我觉得这对我的各项英语能力都有很大的帮助。希望 LCTT 蓬勃发展，越办越好！ +- **译者-MFGJT**：虽然因为工作原因很久没有翻译了，但是还是每天在看微信公众号。感觉到大家都很努力，希望今年有机会继续参加翻译 🌹 +- **译者-stevending1st**：加入 LCTT 最大的惊叹是核心贡献者能够做到维护一个几百人的贡献者群体，背后是他们巨大的努力。希望能在 LCTT 不断学习，努力提升自己的能力。也祝愿 LCTT 越来越好。 +- **译者-aREversez**：作为一个学翻译的学生，能参与到 LCTT 这样一个项目，了解更多关于开源与技术的知识，见识更宽阔的世界和更深远的历史，让自己能尽己所能为开源贡献一份力量，实属荣幸之至。希望咱们社区能够一直繁荣下去，传播更加丰富多彩的开源技术与思想！ +- **译者-mcfd**：LCTT 翻译的许多实用的技术文章，能够简明、易懂地为广大小白答疑解惑，扫除学习、日常中遇到的坑，间接且不断地为开源社区注入生机。清风不解凌云志，明月无声照九州​。 +- **核心-lkxed**：在裸辞考研失败之后，我曾一度陷入迷茫。偶然间读到老王写的《如何以翻译贡献参与开源社区》，决心加入进来。自此，我从一个连 Git 和 GitHub 都搞不大懂的小白，成长为一名熟练的译者，又成长为一名熟练的选题。踏踏实实地做好一件小事，每天如此，不正是对抗焦虑和迷茫的好办法吗？感谢开源，给了我这个成长的机会；感谢 LCTT，领着我敲开了开源的大门；感谢老王，在我困惑时指点迷津。祝愿 LCTT 越办越好，我们一路与你同行！ +- **核心-bestony**：刚刚专门回到网站上看了一下，我参与 LCTT 已经 8 年了，8 年来，LCTT 见证了我从小透明到半透明，也经历了我人生的三分之一。希望在未来的时间里，我可以和 LCTT 共成长，也可以与 LCTT 共人生。 +- **核心-Locez**：今天是 LCTT 的生日，也是我的生日，一种奇妙的缘分。LCTT 是我接触 LC，接触开源以后第一个比较正式贡献的项目，对我来说意义比较非凡，重要的是通过这个项目在 LC 以及 LCTT 结识到了热爱分享的大家，特别是老王，viz，bestony 等人，很感谢大家在我学生时代起，就对我的一些耐心引导与帮助。 +- **译者-robsean**：科教兴国，实干兴邦 +- **译者-TravinDreek**：作为一位自由软件活动者，我主要从事技术伦理相关文章的翻译。我在 LCTT 的翻译动机，不止在于增进自己对当今技术伦理问题的认识，更在于让人们有机会了解到并利用自由（和开源）软件来应对这些问题。希望 LCTT 今后能在传播 FLOSS 方面起到更大的作用。Happy hacking. +- **译者-Wlzzzz-del**：之前备考考研时，偶然接触到 LCTT。为了多了解一些 Linux 知识，同时提高自己的英语水平，因此选择加入了 LCTT，这也是我第一次参与开源项目。虽然因为很多原因，翻译的文章不多，但是 LCTT 发布的文章我都会认真阅读。在未来我希望能多抽出时间来，参与到翻译活动中来。 +- **译者-Veryzzj**：今年年初在朋友的介绍下认识了 LCTT 并参与到了其中，仔细回想 LCTT 的意义于我是什么？是打破开源项目于我的神秘面纱，是从申领到翻译每一篇收获的成就感，是发布了文章感受到的正反馈，是在翻译群中和大家交流时的友好气氛。正是这些点滴，是我对抗生命无意义感的武器。我们用语言打破边界，也用语言拓宽世界。预祝 LCTT 越来越好！ +- **译者-Chao-zhi**：加入 LCTT 已经六年了，我已经不记得自己是怎么加入 LCTT 了。但我一直记得我是通过 LCTT 的 wiki 学会使用 GitHub 的。也是通过 LCTT 慢慢了解开源世界的。希望能继续和 LCTT 一起成长。 +- **核心-MjSeven**：但愿 LCTT 长久，千里共婵娟 +- **译者-mudongliang**：LCTT 是早期我参与的开源项目，通过这个项目我学会了很多开源知识，熟练使用 Git 使用，为后期在内核项目贡献，奠定了坚实基础 😁 +- **译者-Northurland**：感谢 LC 治好了我的网友见面恐惧症（笑）。这是我在校园外参与的第一个项目，很感谢组长和 LC 的大家给予我这个机会。希望我们珍视的这个社区在未来能让更多人了解开源、参与开源。 + +说实话，LCTT 和 Linux 中国能走到今天，全赖这些贡献者的支持，这让我每每感觉吃力时，都有了不能放弃的理由。 + +那么，你是不是也想加入 LCTT 呢？很简单，访问 LCTT 官网：https://linux.cn/lctt/ 即可了解如何成为一名 LCTT 贡献者了。 + +最后，感谢大家九年来的支持和信任！顺祝大家中秋节、教师节快乐！ + diff --git a/translated/tech/20220904 Create Bootable USB Using Etcher in Linux – Download and Usage Guide.md b/published/20220904 Create Bootable USB Using Etcher in Linux – Download and Usage Guide.md similarity index 60% rename from translated/tech/20220904 Create Bootable USB Using Etcher in Linux – Download and Usage Guide.md rename to published/20220904 Create Bootable USB Using Etcher in Linux – Download and Usage Guide.md index d97d6451c9..fceb25e4d9 100644 --- a/translated/tech/20220904 Create Bootable USB Using Etcher in Linux – Download and Usage Guide.md +++ b/published/20220904 Create Bootable USB Using Etcher in Linux – Download and Usage Guide.md @@ -3,21 +3,24 @@ [#]: author: "Arindam https://www.debugpoint.com/author/admin1/" [#]: collector: "lkxed" [#]: translator: "geekpi" -[#]: reviewer: " " -[#]: publisher: " " -[#]: url: " " +[#]: reviewer: "wxy" +[#]: publisher: "wxy" +[#]: url: "https://linux.cn/article-15020-1.html" 在 Linux 中使用 Etcher 创建可启动 USB – 下载和使用指南 ====== -关于如何在 Ubuntu 和其他 Linux 中使用 Etcher 工具创建可引导 USB 的快速简单教程。 -[Etcher][1] 是由 [Balena][2] 创建的实用程序，它以独特的方式使用 .iso 文件创建可启动的 USB 和 SD 卡，让你的生活变得轻松。在本指南中，我将向你展示下载和安装 Etcher 的步骤。 +![](https://img.linux.net.cn/data/attachment/album/202209/11/122946lmd8zzppbrzjcc6d.jpg) -虽然对某些人来说有点微不足道，但对其他人来说可能很难。因此才有了本指南。 +> 关于如何在 Ubuntu 和其他 Linux 中使用 Etcher 工具创建可引导 USB 的快速简单教程。 -Etcher 主要用于刷写或写入 Linux 操作系统的 .iso 镜像，例如 Ubuntu、[Linux Mint][3] .iso 镜像等。但理想情况下，它也应该适用于任何其他 .iso 文件。 +[Etcher][1] 是由 [Balena][2] 创建的实用程序，它可以使用 .iso 文件创建可启动的 USB 和 SD 卡，q其独特的方式让你的生活变得轻松。在本指南中，我将向你展示下载和安装 Etcher 的步骤。 -还有其他实用程序可用于创建可引导的 USB 驱动器，特别是像我之前写的关于使用 Unetbootin 的[指南][4]。 +虽然对某些人来说有点过于简单，但对其他人来说可能很难。因此才有了本指南。 + +Etcher 主要用于刷写（写入） Linux 操作系统的 .iso 镜像，例如 Ubuntu、[Linux Mint][3] .iso 镜像等。但理想情况下，它也应该适用于任何其他 .iso 文件。 + +还有其他实用程序可用于创建可引导的 USB 驱动器，比如我之前写过 [指南][4] 的 Unetbootin。 但话虽如此，在我看来，Etcher **更快、更干净、更好**。它很少失败。成功率很高。 @@ -25,14 +28,14 @@ Etcher 主要用于刷写或写入 Linux 操作系统的 .iso 镜像，例如 Ub ### Etcher 的功能 -* 创建可启动 USB 驱动器的清晰 3 步过程 +* 创建可启动 USB 驱动器的清晰的 3 步过程 * 自动检测 USB * 选择文件，选择目标，快速写入 * 克隆驱动器 -* 选择本地下载的 .iso 文件或直接从 URL +* 选择本地下载的 .iso 文件或直接从 URL 下载 * 干净而友好的用户界面 * 跨平台：Linux、Windows 和 macOS -* 内置 JS、electron +* 内置 JS，electron 应用 * 适用于 Linux 的独立 AppImage 可执行文件 ### 安装 Etcher @@ -41,17 +44,17 @@ Etcher 适用于所有平台。因此，你可以在所有 Linux 发行版、mac 首先，进入以下链接。 -[下载 ETCHER][5] +> **[下载 ETCHER][5]** #### 适用于所有 Linux 发行版 -从上面的链接下载 AppImage 可执行文件。然后通过“`右键单击->属性`”将权限更改为*可执行*。然后运行文件。 +从上面的链接下载 AppImage 可执行文件。然后通过“右键单击->属性”将权限更改为*可执行*。然后运行文件。 有关特定于发行版的软件包，请参阅下文。 #### Debian、Ubuntu -要在 Debian、Ubuntu、Linux Mint 和相关发行版中安装 Etecher，请从终端执行以下命令。 +要在 Debian、Ubuntu、Linux Mint 和相关发行版中安装 Etecher，请从终端执行以下命令： ``` echo "deb https://deb.etcher.io stable etcher" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/balena-etcher.listsudo apt-key adv --keyserver hkps://keyserver.ubuntu.com:443 --recv-keys 379CE192D401AB61sudo apt-get updatesudo apt-get install balena-etcher-electron @@ -59,7 +62,7 @@ echo "deb https://deb.etcher.io stable etcher" | sudo tee /etc/apt/sources.list. #### Fedora -对于 Fedora，请从终端执行以下命令。 +对于 Fedora，请从终端执行以下命令： ``` sudo wget https://balena.io/etcher/static/etcher-rpm.repo -O /etc/yum.repos.d/etcher-rpm.reposudo dnf install -y balena-etcher-electron @@ -67,7 +70,7 @@ sudo wget https://balena.io/etcher/static/etcher-rpm.repo -O /etc/yum.repos.d/et #### Arch Linux -对于 Arch Linux，请确保已安装 yay。然后你可以运行以下命令进行安装。 +对于 Arch Linux，请确保已安装 yay。然后你可以运行以下命令进行安装： ``` yay -S balena-etcher @@ -75,23 +78,23 @@ yay -S balena-etcher ### 使用 Etcher 创建可启动 USB -安装成功后。启动应用。第一个窗口显示你需要遵循的 3 个步骤。当然，你需要一个 U 盘和 .iso 文件来写入。 +安装成功后启动应用。第一个窗口显示你需要遵循的 3 个步骤。当然，你需要一个 U 盘和 .iso 文件来写入。 -##### 步骤 1：选择文件 +#### 步骤 1：选择文件 -插入目标 USB 或 SD 卡。浏览并选择 .iso 文件的位置。或者，你也可以通过 URL 选项直接从互联网上提取它。 +插入目标 USB 或 SD 卡。浏览并选择 .iso 文件。或者，你也可以通过 URL 直接从互联网拉取它。 ![Step 1 - Select the file][6] -##### 步骤 2：选择目标设备 +#### 步骤 2：选择目标设备 -单击选择目标并仔细选择你的 USB 或 SD 卡。 Etcher 非常友好，可以通知你哪个设备是你的系统设备，这样你就不会最终破坏数据。 +单击“选择目标Select Target”，并仔细选择你的 USB 或 SD 卡。 Etcher 非常友好，可以通知你哪个设备是你的系统设备，这样你就不会最终破坏数据。 -通过单击复选框进行选择。并单击选择。 +通过单击复选框进行选择。并单击“选择Select”。 ![Step 2 - Select Target device][7] -##### 步骤 3：点击 flash 开始创建可启动 USB 或 SD 卡 +#### 步骤 3：点击刷写开始创建可启动 USB 或 SD 卡 ![Step 3 - Start the process][8] @@ -103,9 +106,9 @@ yay -S balena-etcher ### 结束语 -虽然创建可引导 USB 的方法有很多，例如你可以使用 Unetbootin、MKUSB，甚至使用 Ubuntu 的默认磁盘程序，但 Etcher 可以更轻松地完成此操作。 UI 设计只需 3 个步骤，非常适合需要可靠性的新用户和高级用户。 +虽然创建可引导 USB 的方法有很多，例如你可以使用 Unetbootin、MKUSB，甚至使用 Ubuntu 的默认磁盘程序，但 Etcher 可以更轻松地完成此操作。其 UI 设计只需 3 个步骤，非常适合需要可靠性的新用户和高级用户。 -因为可启动 USB 是一项重要资产，你应该使用出色的程序来准备它。 +可启动 USB 是一项重要资产，你应该使用出色的程序来准备它。 -------------------------------------------------------------------------------- @@ -114,7 +117,7 @@ via: https://www.debugpoint.com/etcher-bootable-usb-linux/ 作者：[Arindam][a] 选题：[lkxed][b] 译者：[geekpi](https://github.com/geekpi) -校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID) +校对：[wxy](https://github.com/wxy) 本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出 diff --git a/published/20220907 Image Generation Model Stable Diffusion Is Now Open Source.md b/published/20220907 Image Generation Model Stable Diffusion Is Now Open Source.md new file mode 100644 index 0000000000..80fbd26f8c --- /dev/null +++ b/published/20220907 Image Generation Model Stable Diffusion Is Now Open Source.md @@ -0,0 +1,44 @@ +[#]: subject: "Image Generation Model Stable Diffusion Is Now Open Source" +[#]: via: "https://www.opensourceforu.com/2022/09/image-generation-model-stable-diffusion-is-now-open-source/" +[#]: author: "Laveesh Kocher https://www.opensourceforu.com/author/laveesh-kocher/" +[#]: collector: "lkxed" +[#]: translator: "lkxed" +[#]: reviewer: "wxy" +[#]: publisher: "wxy" +[#]: url: "https://linux.cn/article-15019-1.html" + +图像生成模型 Stable Diffusion 现已开源 +====== + +![](https://www.opensourceforu.com/wp-content/uploads/2022/09/stable-1-768x525.png) + +Stable Diffusion 是一个“文本到图像”的人工智能模型。近日，Stable AI 公司向公众开放了它的预训练模型权重。当输入一个文字描述时，Stable Diffusion 可以生成 512×512 像素的图像，这些图像如相片般真实，反映了文字描述的场景。 + +这个项目先是经历了早期的代码发布，而后又向研究界有限制地发布了模型权重，现在模型权重已经向公众开放。对于最新版本，任何人都可以在为普通消费者设计的硬件上下载和使用 Stable Diffusion。该模型不仅支持文本到图像的生成，而且还支持图像到图像的风格转换和放大。与之一同发布的还有 DreamStudio 测试版，这是一个用于该模型的 API 和 Web 用户界面。 + +Stable AI 公司表示： + +> “Stable Diffusion 是一个文本到图像的模型，它将使数十亿人在几秒钟内创造出令人惊叹的艺术。它在速度和质量上的突破意味着它可以在消费者级的 GPU 上运行。这将允许研究人员和公众在一系列条件下运行它，并使图像生成普及化。我们期待着有围绕这个模型和其他模型的开放生态系统出现，以真正探索潜伏空间的边界。” + +Latent Diffusion 模型（LDM）是 Stable Diffusion 模型建立的一种图像生成方法。LDM 通过在潜伏表示空间latent representation space中迭代“去噪”输入来创建图像，然后将表示解码为完整的图像，这与其他著名的图像合成技术，如生成对抗网络（GAN）和 DALL-E 采用的自动回归方法不同。最近的 IEEE/CVF 计算机视觉和模式识别会议（CVPR）上有一篇关于 LDM 的论文，它是由慕尼黑路德维希-马克西米利安大学的机器视觉和学习研究小组创建的。今年早些时候，InfoQ 也报道的另一个基于扩散的图片生成 AI 是谷歌的 Imagen 模型。 + +Stable Diffusion 可以支持众多的操作。与 DALL-E 类似，它可以生成一个高质量的图像，并使其完全符合所需图像的文字描述。我们也可以使用一个直观的草图和所需图像的文字描述，从而创建一个看起来很真实的图像。类似的“图像到图像”的能力可以在 Meta AI 的 Make-A-Scene 模型中找到，该模型刚发布不久。 + +一些人公开分享了 Stable Diffusion 创建的照片的例子，Stable AI 的首席开发人员 Katherine Crowson 也在 Twitter 上分享了许多照片。毫无疑问，基于人工智能的图片合成技术将对艺术家和艺术界产生影响，这令一些观察家感到担忧。值得注意的是，在 Stable Diffusion 发布的同一周，一幅由人工智能生成的作品在科罗拉多州博览会的艺术竞赛中获得了最高荣誉。 + +Stable Diffusion 的源代码可以在 [GitHub][1] 上查阅。 + +-------------------------------------------------------------------------------- + +via: https://www.opensourceforu.com/2022/09/image-generation-model-stable-diffusion-is-now-open-source/ + +作者：[Laveesh Kocher][a] +选题：[lkxed][b] +译者：[lkxed](https://github.com/lkxed) +校对：[wxy](https://github.com/wxy) + +本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出 + +[a]: https://www.opensourceforu.com/author/laveesh-kocher/ +[b]: https://github.com/lkxed +[1]: https://github.com/CompVis/stable-diffusion diff --git a/sources/news/20220907 Image Generation Model Stable Diffusion Is Now Open Source.md b/sources/news/20220907 Image Generation Model Stable Diffusion Is Now Open Source.md deleted file mode 100644 index 7c6c6489b0..0000000000 --- a/sources/news/20220907 Image Generation Model Stable Diffusion Is Now Open Source.md +++ /dev/null @@ -1,37 +0,0 @@ -[#]: subject: "Image Generation Model Stable Diffusion Is Now Open Source" -[#]: via: "https://www.opensourceforu.com/2022/09/image-generation-model-stable-diffusion-is-now-open-source/" -[#]: author: "Laveesh Kocher https://www.opensourceforu.com/author/laveesh-kocher/" -[#]: collector: "lkxed" -[#]: translator: "lkxed" -[#]: reviewer: " " -[#]: publisher: " " -[#]: url: " " - -Image Generation Model Stable Diffusion Is Now Open Source -====== -The pre-trained model weights for Stable Diffusion, a text-to-image AI model, were made available to the general public by Stability AI. When given a written prompt, Stable Diffusion can produce 512×512 pixel graphics that are photorealistic and represent the scene it describes. - -Following the earlier code release and a restricted release of the model weights to the research community, the model weights have now been made available to the general public. With the most recent version, anyone can download and utilise Stable Diffusion on hardware designed for common consumers. The model not only supports text-to-image generation but also image-to-image style transfer and upscaling. Along with the release, Stable AI also made available a beta version of DreamStudio, an API and web UI for the model. Stable AI states that: - -“Stable Diffusion is a text-to-image model that will empower billions of people to create stunning art within seconds. It is a breakthrough in speed and quality meaning that it can run on consumer GPUs…This will allow both researchers and…the public to run this under a range of conditions, democratizing image generation. We look forward to the open ecosystem that will emerge around this and further models to truly explore the boundaries of latent space.” - -Latent diffusion models are a method of image production that Stable Diffusion is built on (LDMs). LDMs create images by iteratively “de-noising” input in a latent representation space, then decoding the representation into a complete image, in contrast to other well-known image synthesis techniques like generative adversarial networks (GANs) and the auto-regressive approach employed by DALL-E. The recent IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference featured a paper on LDM, which was created by the Ludwig Maximilian University of Munich’s Machine Vision and Learning research group (CVPR). An further diffusion-based picture generating AI that InfoQ reported earlier this year was Google’s Imagen model. - -Numerous operations can be supported by the Stable Diffusion model. Similar to DALL-E, it may generate a high-quality image that exactly fits a text description of a desired image. A straightforward sketch and a textual description of the desired image can also be used to create a realistic-looking image. Similar image-to-image abilities may be found in the Make-A-Scene model from Meta AI, which was just just released. - -Examples of created photos from Stable Diffusion have been shared openly by several people, and Katherine Crowson, lead developer at Stability AI, has shared numerous photographs on Twitter. The effects that AI-based picture synthesis will have on artists and the art world worry some observers. Stable Diffusion was released the same week that an AI-generated piece of art took home the top honour in the Colorado State Fair’s art competition. Stable Diffusion’s source code is accessible on [GitHub][1]. - --------------------------------------------------------------------------------- - -via: https://www.opensourceforu.com/2022/09/image-generation-model-stable-diffusion-is-now-open-source/ - -作者：[Laveesh Kocher][a] -选题：[lkxed][b] -译者：[译者ID](https://github.com/译者ID) -校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID) - -本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出 - -[a]: https://www.opensourceforu.com/author/laveesh-kocher/ -[b]: https://github.com/lkxed -[1]: https://github.com/CompVis/stable-diffusion diff --git a/sources/tech/20210305 5 useful Moodle plugins to engage students.md b/sources/tech/20210305 5 useful Moodle plugins to engage students.md index 9e504c2cec..589a880619 100644 --- a/sources/tech/20210305 5 useful Moodle plugins to engage students.md +++ b/sources/tech/20210305 5 useful Moodle plugins to engage students.md @@ -2,7 +2,7 @@ [#]: via: (https://opensource.com/article/21/3/moodle-plugins) [#]: author: (Sergey Zarubin https://opensource.com/users/sergey-zarubin) [#]: collector: (lujun9972) -[#]: translator: ( ) +[#]: translator: (MareDevi) [#]: reviewer: ( ) [#]: publisher: ( ) [#]: url: ( )