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- 🎉Gate 2025 上半年社区盛典：内容达人评选投票火热进行中 🎉
🏆 谁将成为前十位 #Gate广场# 内容达人？
投票现已开启，选出你的心头好
🎁赢取 iPhone 16 Pro Max、限量周边等好礼！
📅投票截止：8 月 15 日 10:00（UTC+8）
立即投票: https://www.gate.com/activities/community-vote
活动详情: https://www.gate.com/announcements/article/45974
- 📢 #Gate广场征文活动第二期# 正式启动！
分享你对 $ERA 项目的独特观点，推广ERA上线活动， 700 $ERA 等你来赢！
💰 奖励：
一等奖（1名）： 100枚 $ERA
二等奖（5名）： 每人 60 枚 $ERA
三等奖（10名）： 每人 30 枚 $ERA
👉 参与方式：
1.在 Gate广场发布你对 ERA 项目的独到见解贴文
2.在贴文中添加标签： #Gate广场征文活动第二期# ，贴文字数不低于300字
3.将你的文章或观点同步到X，加上标签：Gate Square 和 ERA
4.征文内容涵盖但不限于以下创作方向：
ERA 项目亮点：作为区块链基础设施公司，ERA 拥有哪些核心优势？
ERA 代币经济模型：如何保障代币的长期价值及生态可持续发展？
参与并推广 Gate x Caldera (ERA) 生态周活动。点击查看活动详情：https://www.gate.com/announcements/article/46169。
欢迎围绕上述主题，或从其他独特视角提出您的见解与建议。
⚠️ 活动要求：
原创内容，至少 300 字， 重复或抄袭内容将被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何标签。
每篇文章必须获得 至少3个互动，否则无法获得奖励
鼓励图文并茂、深度分析，观点独到。
⏰ 活动时间：2025年7月20日 17
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你能解出这道加密题吗？
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参与方式：
1️⃣ 关注 Gate广场_Official
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📅 截止时间：7 月 22 日 12:00（UTC+8）
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1.话题不服来辩！
带 #ETH冲击4800# 和 #ETH# 在 广场 或 K线ETH下 围绕一下主题展开讨论：
-ETH是否有望突破4800？
-你看好ETH的原因是什么？
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2. X平台同步嗨
在X平台发帖讨论，记得带 #GateSquare# 和 #ETH冲击4800# 标签！
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✨发帖要求：
-内容须原创，字数不少于100字，且带活动指定标签
-配图、行情截图、分析看法加分，图文并茂更易精选
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关注ETH风向，创造观点价值，从广场发帖开始！下一个牛市“预言家”，可能就是你！🦾🏆
⏰ 活动时间：2025年7月18日 16:00 - 2025年7月28日 23:59（UTC+8）
【立即发帖】 展现你的真知灼见，赢取属于你的ETH大奖！
- 🎉 #Gate Alpha 第三届积分狂欢节 & ES Launchpool# 联合推广任务上线！
本次活动总奖池：1,250 枚 ES
任务目标：推广 Eclipse（$ES）Launchpool 和 Alpha 第11期 $ES 专场
📄 详情参考：
Launchpool 公告：https://www.gate.com/zh/announcements/article/46134
Alpha 第11期公告：https://www.gate.com/zh/announcements/article/46137
🧩【任务内容】
请围绕 Launchpool 和 Alpha 第11期 活动进行内容创作，并晒出参与截图。
📸【参与方式】
1️⃣ 带上Tag #Gate Alpha 第三届积分狂欢节 & ES Launchpool# 发帖
2️⃣ 晒出以下任一截图：
Launchpool 质押截图（BTC / ETH / ES）
Alpha 交易页面截图（交易 ES）
3️⃣ 发布图文内容，可参考以下方向（≥60字）：
简介 ES/Eclipse 项目亮点、代币机制等基本信息
分享你对 ES 项目的观点、前景判断、挖矿体验等
分析 Launchpool 挖矿 或 Alpha 积分玩法的策略和收益对比
🎁【奖励说明】
评选内容质量最优的 10 位 Launchpool/Gate
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。