TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #110 · 3 јул.

Есть у QLabel есть одна особенность. Её минимальный размер определяется текстом, который в неё записан. Это приводит к тому что длинный текст принудительно увеличивает ширину интерфейса. В большинстве случаев это выглядит плохо. Как с этим бороться? 🔸 Обрезать текст заранее, задав лимит по длине строки. В этом случае мы теряем часть визуальной информации. Не всегда угадаешь нужный размер. В разных OS шрифт используется разный. 🔸 Делать перенос строки. Тогда мы получим изменение размера в другую сторону, что тоже поломает интерфейс. 🔸 Переопределить paintEvent() и сделать кастомный рендеринг текста. Можно, но слишком сложно для такой задачи. Проще всего обрезать текст под текущий размер виджета используя класс QFontMetrics. Он имеет готовый метод elidedText(), который просто вызываем по событию resizeEvent. Я также добавил установку ToolTip чтобы всегда можно было увидеть полный текст при наведении курсора. 🌎 Код здесь #qt#source

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #i2v

当前筛选 #i2v清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9277 · 18.12.2025 г., 13:41

🌟TurboDiffusion: ускорение генерации видео в 100+ раз. Суровая реальность нашего времени: вы хотите сгенерировать 5-секундное видео на большой SOTA-модели. Вы запускаете промпт, идете пить кофе, возвращаетесь, а процесс все еще идет. И зачастую генерация может занимать больше часа. Главные виновники - чудовищная вычислительная сложность механизма внимания в трансформерах, необходимость сотен шагов денойзинга и огромный объем памяти для весов в полной точности. Авторы проекта TurboDiffusion из Цинхуа и Беркли решили собрать все эффективные методы сжатия и ускорения в один пайплайн. Их идея заключалась в том, что разреженность и квантование — это техники, которые не мешают друг другу. 🟡Архитектура держится на 3-х китах оптимизации: 🟢Заменили стандартное внимание на гибрид из SageAttention2++ и Sparse-Linear Attention (SLA), который превратил квадратичную сложность в линейную. чтобы модель фокусировалась только на важных токенах. 🟢Дистиллировали сэмплинг через rCM - вместо стандартных 50–100 шагов модель приходит к результату всего за 3-4 шага без потери сути изображения. 🟢Перевели и веса и активации линейных слоев в INT8 используя блочное квантование, чтобы не потерять точность. В довершении ко всему смогли объединить после файнтюнинга под SLA и дистилляции rCM веса в единую модель, избежав конфликтов. 🟡Результаты бенчмарков выглядят как опечатка, но это не она. На RTX 5090 время генерации для тяжелой модели Wan2.2-I2V 14B упало с 69 минут до 35.4 секунд. А для более легкой Wan 2.1-1.3B - с почти 3-х минут до 1.8 секунды. Это ускорение больше чем в 100 раз. При этом, судя по примерам, визуальное качество осталось практически неотличимым от оригинала. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Набор моделей 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#I2V#T2V#TurboDiffusion

Ядерный апгрейд для WAN: FusionX — видео в два раза быстрее и краше! 🔥 Название модели: Wan2.1_14B_FusionX Ссылка на модель: https://civitai.com/models/1651125?modelVersionId=1868891 Тип модели: #Checkpoint#Merge Количество скачиваний: 8.8k+ Дата загрузки: 6 июня 2025 Базовая модель: Wan Video 14B t2v Теги:#merge, #wan, #i2v, #t2v, #wan14b, #video, #cinematic, #animation, #speed Описание модели | Комментарий разработчика: Это мощный чекпоинт, созданный слиянием базовой модели WAN 2.1 14B и нескольких передовых моделей (CausVid, AccVideo, MoviiGen1.1). Результат — значительное улучшение качества движения, плавности сцены и детализации, сопоставимое с закрытыми коммерческими аналогами. Главное преимущество — ускорение рендеринга до 50% по сравнению с базовой моделью, особенно при включении SageAttn. Модель отлично подходит для генерации как из текста, так и из изображения, и полностью совместима с VACE. Автор также выпустил LoRA-версию для тех, кто предпочитает гибкость и контроль. Помимо основной Text2Video модели, на странице доступны и другие версии: отдельная для Image2Video, а также квантованные GGUF-варианты для экономии VRAM. Идеальный выбор, чтобы быстро создавать качественные и выразительные кинематографичные ролики. Важные настройки: Модель не требует триггерных слов, но для качественного результата критически важны следующие параметры: CGF должен быть установлен на 1. Shift: Для разрешения 1024x576 начинайте с 1, для 1080x720 — с 2. Для большего реализма используйте низкие значения, для стилизации — более высокие (3-9). Шаги: 8–10 шагов для оптимального качества. 🤖НЕЙРО-СКЛАД — всё, что нужно, для твоей нейронки!