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
Rerender a video теперь можно запустить в колабе. Работает пока не очень, можно ожидать что в официальном релизе будет лучше.
Много красивых примеров на официальной страничке
colab
@тоже_моушн
#text2video#video2video
👄 LatentSync ● Синхронизация движения губ с аудио ● RU ● Portable by NerualDreming
Ссылка на оригинальный GitHub:https://github.com/bytedance/LatentSync
Репакер:#NerualDreming
Дата обновления: 11 января 2025
Версия: 1.0
Категории:#lipsync, #AIvideo, #video2video
Платформа:#Windows
Язык: RU
Место на диске: 17 ГБ
Системные требования: NVIDIA GPU с не менее 8 ГБ VRAM
Совместимость:#Nvidia
🖥Описание софта:
LatentSync - это инновационный инструмент для синхронизации движения губ с аудио на основе латентных диффузионных моделей. Особенность системы в том, что она создает естественную и точную синхронизацию губ с речью без промежуточных этапов обработки, что делает результат более качественным и реалистичным.
😬Основные возможности LatentSync:
🟣 Высокоточная синхронизация движения губ с аудио
🟣 Сохранение естественной мимики лица
🟣 Поддержка как реальных, так и анимированных видео
🟣 Простой и понятный интерфейс
💿Установка и запуск:
⁍ Скачайте zip архив LatentSync
⁍ Распакуйте архив в удобное место (без кириллицы и пробелов в пути)
⁍ Запустите файл install-script.bat
⁍ Дождитесь окончания установки (будет выведено соответствующее сообщение)
⁍ Запустите start_latentsync.bat для начала работы
➡️Скачать LatentSync Portable ZIP — обычный ZIP архив
💬Обсудить в чате | ⭐️Поддержать канал
👾НЕЙРО-СОФТ — Делаем нейросети доступнее.
#python#deep_learning#diffusion#flax#flux#hacktoberfest#image_generation#image2image#image2video#jax#latent_diffusion_models#pytorch#score_based_generative_modeling#stable_diffusion#stable_diffusion_diffusers#text2image#text2video#video2video
The Hugging Face Diffusers library is a powerful and easy-to-use tool for generating images, audio, and 3D molecular structures using advanced diffusion models. It offers ready-to-use pretrained models and flexible components like pipelines, schedulers, and model building blocks, allowing you to quickly create or customize your own diffusion-based projects. Installation is simple via pip or conda, and you can generate high-quality outputs with just a few lines of code. This library benefits you by making cutting-edge AI generation accessible, customizable, and efficient, whether you want to run models or train your own[1][2][5].
https://github.com/huggingface/diffusers