Для тех кто пишет расширения на PyQt/PySide для CG-софтов.
Когда я только начинал писать тулзы под Maya (тогда еще версия 2010-2011) мне приходилось ручками ставить PyQt4 под Maya. Даже написал мануалы по установке на своём сайте. Но потом стал доступен из коробки PySide и позже он обновится до PySide2. Для некоторых систем была поддержка PyQt5.
И как простому разработчику поддерживать этот зоопарк? Ведь хочется чтобы тул работал на любой версии (вы тоже делали модуль что-то типа import_qt.py?😁)
На помощь приходит проект Qt.py который поставил себе цель унифицировать использование Qt-биндингов вне зависимости от среды где запускается код. Те, кто давно пишут на Qt, скорее всего знают этот проект.
Он стал стандартом для CG-индустрии и используется в топовых студиях и проектах.
Qt․py помогает запускать один и тот же код на разных платформах с разными вариантами Qt-библиотек. Это может быть как интеграция в CG-софт, так и переносимость стендалонов между разными платформами с разными версиями Python.
Я решил рассказать о некоторых особенностях работы с этой библиотекой.
Сегодня о том, как установить и использовать Qt․py и что это вам даёт.
Установка
pip install Qt.py
Чтобы начать использовать Qt․py в коде достаточно заменить импорт вашего варианта Qt-биндинга на Qt․py
from [PySide|PyQt4|PySide2|PyQt5] import QtWidgets
=>
from Qt import QtWidgets
Теперь ваш код будет поддерживать любой вариант биндинга Qt в Python.
При этом не потребуется использовать if-else конструкции под разные версии. Все вызовы теперь одинаковы.
Всё что нужно сделать, это написать его по правилам PySide2. Именно эта версия была взята за основу.
Приоритет импорта такой:
1. PySide2
2. PyQt5
3. PySide
4. PyQt4
Что именно загрузилось можно посмотреть в переменной __binding__
>>> import Qt
>>> Qt.__binding__
'PySide2'
Приоритет имопрта можно изменить через переменные QT_PREFERRED_BINDING и QT_PREFERRED_BINDING_JSON. Причем под каждый проект оверрайды можно настраивать индивидеально.
#qt#libs
🚀 Hunyuan-Large-Vision: новая мощная мультимодальная модель от Tencent
🔹 MoE-архитектура — 389B параметров (52B активных) для оптимального баланса мощности и эффективности.
🔹 Лидер в рейтингах — 1256 баллов в LMArena Vision, #1 в Китае, на уровне GPT-4.5 и Claude-4-Sonnet.
🔹 Глубокое понимание — визуальное рассуждение, анализ видео и 3D-пространства, 79,5 баллов в среднем по бенчмарку OpenCompass.
📌 Модель дополняет линейку Hunyuan-TurboS-Vision и Hunyuan-T1-Vision, доступных через Tencent Cloud для задач в самых разных отраслях.
🟢Попробовать: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list?modelKey=VisionUnderstand
🟢Блог: https://vision.hunyuan.tencent.com
🟢API: https://cloud.tencent.com/document/product/1729/104753
@ai_machinelearning_big_data
#AI#Multimodal#MachineLearning#MoE#VisionAI#Tencent#Hunyuan#LLM#ComputerVision#3DVision
⚡️ HunyuanOCR: открытая OCR-модель, которая рвёт бенчмарки при размере всего 1B
Tencent выложила в open-source новую модель HunyuanOCR.
Это компактная, быстрая и полностью готовая end-to-end система для OCR, построенная на мультимодальной архитектуре Hunyuan.
Главное - при размере только 1 миллиард параметров она показывает результаты уровня крупных моделей и стоит в разы дешевле в запуске.
⚡ Топ по бенчмаркам
• 860 на OCRBench среди всех моделей до 3B
• 94.1 на OmniDocBench - лучший результат в задачах распознованяисложных документов
🌐 Что умеет HunyuanOCR
Модель закрывает практически все типы OCR задач
• текст на улицах, витринах, табличках
• рукописный текст и художественные шрифты
• сложные документы: таблицы, формулы, встроенный HTML и LaTeX
• субтитры в видео
• перевод текста на фото end-to-end сразу на 14 языков
Это не каскадный пайплайн, а единое решение
Один запрос и одно инференс-прогон дают готовый результат.
Это быстрее, надёжнее и удобнее, чем традиционные OCR-цепочки.
📌 Project Page
web: https://hunyuan.tencent.com/vision/zh?tabIndex=0
mobile: https://hunyuan.tencent.com/open_source_mobile?tab=vision&tabIndex=0
🔗GitHub
https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR
🤗 Hugging Face
https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR
📄 Technical Report
https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR/blob/main/HunyuanOCR_Technical_Report.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#HunyuanOCR#TencentAI#OCR#VisionAI#DeepLearning#Multimodal#AIModels#OpenSourceAI#ComputerVision#DocumentAI