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- 🎉 【Gate 新加坡旗舰活动 · 广场趣味答题 Day 3】
F1 观赛盛宴来啦！🏎️
Gate 新加坡旗舰活动期间，10 月 3 日至 10 月 5 日，赛场狂飙，一触即发！
本次观赛派对是哪支车队？快来看看下面的 GIF 找出正确答案吧 👀👇
💬 在评论区输入正确车队对应字母（例如 A），就有机会赢取惊喜奖励！
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🎁 终极彩蛋：三天全对的超级答题王 → 再送 $10 BTC
F1 赛车轰鸣声已响起～快来广场动动手指，感受极速激情吧！🔥
更多活动细节请点击：https://www.gate.com/events-token2049
#TokenofLove# #TOKEN2049# #RedBullRacingTour# #BTC# - 💥 Gate广场活动： #ART创作大赛# 💥
在 Gate广场发布与 ART、Launchpool、交易赛或余币宝活动 相关的原创内容，即有机会瓜分 1,600 ART 奖励！
📅 活动时间：2025年9月12日 12:00 – 9月17日 24:00 (UTC+8)
📌 相关详情：
Gate Launchpool：抵押 GT 领取 ART 空投
链接：https://www.gate.com/announcements/article/46996
ART 交易赛：分享总奖池 208,334 ART
链接：https://www.gate.com/announcements/article/47047
Gate 余币宝：ART 7天定期投资，年化收益高达 500% APR
链接：https://www.gate.com/announcements/article/47046
📌 参与方式：
发布原创内容，主题需与 ART 或相关活动（Launchpool / 交易赛 / 余币宝） 相关
内容不少于 80 字
帖子添加话题： #ART创作大赛#
附上任意活动参与截图
🏆 奖励设置：
🥇 一等奖（1名）：500 ART
🥈 二等奖（2名）：250 ART/人
🥉 三等奖（6名）：100 ART/人
📄 注意事项：
内容必须原创，禁止抄袭或刷量
获奖者需完成 Gate - 💥 Gate广场活动： #PTB创作大赛# 💥
在 Gate广场发布与 PTB、CandyDrop 第77期或 Launchpool 活动 相关的原创内容，即有机会瓜分 5,000 PTB 奖励！
CandyDrop 第77期：CandyDrop x PTB 👉 https://www.gate.com/zh/announcements/article/46922
PTB Launchpool 火热进行中： 👉https://www.gate.com/zh/announcements/article/46934
📅 活动时间：2025年9月10日 12:00 – 9月14日24:00 UTC +8
📌 参与方式：
发布原创内容，主题需与 PTB、CandyDrop 或 Launchpool 相关
内容不少于 80 字
帖子添加话题： #PTB创作大赛#
附上 CandyDrop 或 Launchpool 参与截图
🏆 奖励设置：
🥇 一等奖（1名）：2,000 PTB
🥈 二等奖（3名）：800 PTB/人
🥉 三等奖（2名）：300 PTB/人
📄 注意事项：
内容必须原创，禁止抄袭或刷量
获奖者需完成 Gate 广场身份认证
活动最终解释权归 Gate 所有 - 🌕 桂花香，月儿圆～
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💡 参与攻略
1️⃣ 在广场发帖并带上话题 #Gate广场创作点亮中秋#
2️⃣ 内容需围绕广场官号（Gate广场_Official）每日发布的热点话题进行创作，并确保带上该热点话题及 #Gate广场创作点亮中秋# 标签
3️⃣ 发帖数量越多，内容越优质，互动量越高，奖励越丰厚！
💰 创作者专属奖励
🏆 Top 1：宝格丽中秋限定礼盒 + $100 合约体验券 + $100 GT
🥈 Top 2：宝格丽中秋限定礼盒 + $80 合约体验券 + $60 GT
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幸运奖（30 位）：每人 $20 合约体验券
除此之外每位获奖者都将获得相应的社区流量扶持，增加您的社区影响力！
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📅 活动时间：2025年9月8日 – 9月15日
📌 参与方式：
发布原创内容，主题需与 SOMI 或 CandyDrop 活动 相关
内容不少于 80 字
帖子添加话题： #SOMI创作大赛#
附上 CandyDrop 参与截图
🏆 奖励设置：
🥇 一等奖（1名）：60 SOMI
🥈 二等奖（3名）：30 SOMI/人
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（合计：180 SOMI）
📄 注意事项：
内容必须原创，禁止抄袭或刷量
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。