TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #183 · 23 ное.
Python + bash Если вам часто требуется запускать shell команды из Python-кода, какой способ вы используете? Самый низкоуровневый это функция os.system(), либо os.popen(). Рекомендованный способ это subprocess.call(). Но это всё еще достаточно неудобно. Советую обратить своё внимание на очень крутую библиотеку sh. Что она умеет? 🔸 удобный синтаксис вызова команд как функций # os import os os.system("tar cvf demo.tar ~/") # subprocess import subprocess subprocess.call(['tar', 'cvf', 'demo.tar', '~/']) # sh import sh sh.tar('cvf', 'demo.tar', "~/") 🔸 простое создание функции-алиаса для длинной команды fn = sh.lsof.bake('-i', '-P', '-n') output = sh.grep(fn(), 'LISTEN') в этом примере также задействован пайпинг 🔸 удобный вызов команд от sudo with sh.contrib.sudo: print(ls("/root")) Такой запрос спросит пароль. Чтобы это работало нужно соответствующим способом настроить юзера. А вот вариант с вводом пароля через код. password = "secret" sudo = sh.sudo.bake("-S", _in=password+"\n") print(sudo.ls("/root")) Это не все фишки. Больше интересных примеров смотрите в документации. Специально для Windows💀 юзеров #libs#linux
Пребарај: #video2video
@phygitalcreative · Post #3157 · 29.06.2023 г., 13:26
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
Hashtags
@neuroport · Post #129 · 11.01.2025 г., 19:16
👄 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.
@githubtrending · Post #14988 · 23.07.2025 г., 00:00
#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