В прошлом посте говоря "Все вызовы теперь одинаковы" я несколько слукавил. Всё-таки есть в этом зоопарке версий некоторая несовместимость вызов которой просто так не унифицировать. Эти моменты вынесены в отдельный модуль QtCompat (compatibility). Там не так много функций но они довольно полезны.
Этот модуль содержит унификаци модуля shiboken2, функций loadUi, translate и несколько переименованных функций классов или изменённую сигнатуру аргументов и возвращаемых значений. Это единственное исключение из правила когда вам потребуется где-то изменить свой код кроме импортов и этот код не похож на обычный код PySide2.
Например, в PyQt4 и PySide есть метод
QHeaderView.setResizeMode
Для PyQt5 и PySide2 они были благополучно переименованы в
QHeaderView.setSectionResizeMode
Чтобы применить этот метод следует использовать такой код
from Qt import QtCompath
header = self.horizontalHeader()
QtCompat.QHeaderView.setSectionResizeMode(header, QtWidgets.QHeaderView.Fixed)
Унификация загрузки UI файлов:
# PySide2
from PySide2.QtUiTools import QUiLoader
loader = QUiLoader()
widget = loader.load(ui_file)
# PyQt5
from PyQt5 import uic
widget = uic.loadUi(ui_file)
# Qt.py
from Qt import QtCompat
widget = QtCompat.loadUi(ui_file)
Хорошо что таких моментов не много и их легко запомнить.
Полный список можно посмотреть в таблице.
#qt#tricks
Вы наверняка слышали про Instruct pix2pix. Это модель, которая позволяет менять картинку на основе текстового запроса типа "make his hair blue" или "turn it into a wood carving".
Так вот, изначальный вариант pix2pix, который был реализован в Автоматике, уже устарел. Теперь гораздо удобнее пользоваться pix2pix моделью КонтролНета. Она позволяет работать с хайрезными изображениями и в ней не нужно париться с двойной настройкой Denoising strength.
Работает прямо в text2image. Добавьте исходную картинку в ControlNet, оставьте препроцессор в "none", выберите модель "Control_v11e_sd15_ip2p", поставьте правильное разрешение картинки, наберите вашу инструкцию в поле промпта и жмите Generate.
Например я взял исходную картинку с древним городом, превратил ее в схематичный рисунок, в зимнюю сцену и в ночную с огнём.
#совет#A1111#stablehoudini
Всем привет!
Добро пожаловать в 👾 Нейро-Софт!
Для навигации по каналу используйте карту тегов
⤵️:
#txt2img - Нейросети для генерации изображений по текстовому описанию.
#img2img - Нейросети для изменения или стилизации изображений на основе других изображений.
#txt2video - Нейросети для генерации видео по текстовому описанию.
#img2video - Нейросети для создания видео на основе изображений.
#deepfake - Нейросети для создания дипфейков и замены лиц в видео.
#music - Нейросети для генерации музыки.
#voicecloning - Нейросети для клонирования голоса.
#tts - Нейросети для синтеза речи из текста.
#stt - Нейросети для распознавания речи и перевода её в текст.
#txt2txt - Нейросети для генерации текста, анализа текста и перевода.
#multimodal - Нейросети, комбинирующие текст с изображениями или видео.
#style - Нейросети для стилизации и переноса стиля.
#creative - Инструменты для создания визуальных эффектов и художественного творчества.
#stablediffusion - Нейросети для генерации изображений на базе модели Stable Diffusion.
#controlnet - Нейросети использующие принципы или модели ControlNet, например Instant ID.
#fooocus - Репаки и форки Fooocus.
#forge - Репаки и форки Forge.
#a1111 - Репаки и форки Automatic 1111.
#llm - Большие языковые модели для генерации и анализа текста.
💬Обсудить в чате | ⭐️Поддержать канал
👾НЕЙРО-СОФТ — Делаем нейросети доступнее.