TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #173 · 28 окт.

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

Hashtags

Резултати

Пронајдени 33 слични објави

Пребарај: #wan

当前筛选 #wan清除筛选
Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #27930 · 13.09.2024 г., 16:03

#WAN/USDT analysis : #WAN is experiencing strong bullish momentum. It has already broken above the 200 EMA and is maintaining its position above it. The price is anticipated to continue its upward trajectory and test previous highs. TF : 4H Entry : $0.1729 Target : $0.1831 SL : $0.1658

Hashtags

Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #27834 · 13.08.2024 г., 00:31

#WAN/USDT analysis : #WAN is trading in the resistance zone below the 200 EMA. It is expected that the price gonna face rejection at this level and continue moving downwards. It is advisable to wait for the price to break below the $0.1563 level for an entry. TF : 2H Entry : $0.1563 Target : $0.1329 SL : $0.1636

Hashtags

Crypto Profit Coach™

@cryptoprofitcoach · Post #9170 · 08.11.2025 г., 05:55

#WAN https://www.binance.com/en/trade/WAN_BTC Current rate 70-72 Technical Signal Bullish above 65🔼🔼 death zone below 65🔽🔽 (under monitoring tag don't trade without SL) Sell 🤑 80 🤑 80-90 🤑 90-100 🚀 100-110 & above

Hashtags

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8369 · 26.08.2025 г., 19:20

🚀 Wan2.2-S2V — модель с 14 миллиардами параметров для генерации видео кинематографического качества на основе аудио. 🎬 Новая версия Wan способна превращать статичные изображения и аудио в динамичные видео с реалистичными выражениями лиц, естественными движениями тела и профессиональной работой камеры. ✨Ключевые особенности: - Высокая динамическая согласованность — модель генерирует плавную и устойчивую анимацию на протяжении всего видео - Высокое качество аудио-видео синхронизации — точное соответствие мимики и артикуляции звуку - Контроль движения и среды через текстовые промпты — возможно задавать жесты, эмоции, фон и поведение персонажа (например, человек «идёт по рельсам», «девочка поёт под дождём», «старик играет на пианино у моря») - Поддержка сложных сценариев — включая движение камеры, дождь, ветер, парашют, съёмку в движущемся поезде и другие кинематографические эффекты 🖼️ + 🎵 = 🎥 Wan2.2-S2V принимает на вход одно изображение и аудиофайл, а на выходе создаёт синхронизированное видео, соответствующее заданному промпту. 📊По результатам тестов модель демонстрирует лучшие или близкие к лучшим показатели среди конкурентов: - FID ↓ 15.66 — высокое качество видео - EFID ↓ 0.283 — естественность выражения лица - CSIM ↑ 0.677 — сохранение идентичности персонажа - Хорошие результаты на SSIM, PSNR и Sync-C подтверждают визуальную чёткость, стабильность и аудиосинхронизацию 🔓Проект полностью открытый — исходный код, веса модели. И судя по всему, что модель совместима с LoRA-адаптерами от Wan 2.x 🟢Попробовать онлайн: https://wan.video 🟢GitHub: https://github.com/Wan-Video/Wan2.2 🟢Проект: https://humanaigc.github.io/wan-s2v-webpage 🟢Декма на Hugging Face: https://huggingface.co/spaces/Wan-AI/Wan2.2-S2V 🟢Демо на ModelScope: https://modelscope.cn/studios/Wan-AI/Wan2.2-S2V 🟢Веса: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Wan

Hashtags

ForgetMe | Нейросети

@forgetmeai · Post #4842 · 29.07.2025 г., 09:02

⚡️Qwen представили Wan 2.2 — кинематографическая видеомодель с открытым исходным кодом Qwen выпустили Wan 2.2, и это первая в мире MoE-видеомодель в опенсорсе, способная на генерацию кинематографических видео с 720p/24fps. Что нового: 🟡MoE-архитектура, где диффузионные шаги обрабатываются специализированными экспертами — высокая детализация без перегруза по ресурсам. 🟡Продвинутый контроль сцены — можно задавать освещение, цвет, движения камеры и композицию. 🟡Три версии модели: • wan2.2-t2V-A14B — текст в видео • wan2.2-i2V-A14B — изображение в видео • wan2.2-TI2V-5B — объединённый режим (и текст, и картинка) Сильная сторона Wan 2.2 — анимация сложных движений и реалистичная передача эмоций, что может сильно пригодиться в генерации нарративных видео и короткометражек. 🤖 Попробовать: wan.video/welcome 📄 Код и модели: GitHub | Hugging Face 🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI #qwen#нейросети#новости#wan

ForgetMe | Нейросети

@forgetmeai · Post #4830 · 27.07.2025 г., 13:30

⚡️WAN 2.2 выходит в опенсорс уже 28 июля Новая версия видеогенеративной модели WAN 2.2 будет выложена в открытый доступ. Обновление ориентировано на кинематографичную генерацию и креативные сценарии. Прямая трансляция релиза состоится 28 июля в 15:00 по московскому времени (20:00 UTC+8). 🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI #новости#нейросети#wan#qwen

ПретходнаСтраница 1 од 3Следна