@The2ndDim · Post #1794 · 07.03.2023 г., 19:02
#AI_Generated#StableDiffusion#ControlNet#OpenPose#vtuber#kohaku_nene Stable Diffusion 通过 ControlNet 基于 OpenPose 来产生指定动作姿势的图片的效果是真不错。 指定动作姿势是容易了,但调参本身还是很麻烦,尤其是指定动作姿势之后出现“人体炼成失败”的概率也增加了不少,要靠各种玄学微调才能修好。
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #201 · 13 јан.
Мы уже знаем, что на текущую сессию интерпретатора изменение PYTHONPATH никак не повлияет. Но если вы запустите дочерний процесс, то он унаследует окружение текущего процесса, а значит и изменения в любых переменных будут на него влиять. Вот небольшой пример: Объявляем переменную user@host:~$ export PYTHONPATH=/path1 Запускаем интерпретатор user@host:~$ python3 Проверим что в sys.path >>> import sys >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/usr/lib/...', ...] Добавляем что-то в переменную >>> import os >>> os.emviron['PYTHONPATH'] = '/path1:/path2' >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/usr/lib/...', ...] Изменений нет. Но давайте запустим дочерний процесс и посмотрим там >>> os.system('python3') # теперь мы находимся в другом процессе >>> import sys >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/path2', '/usr/lib/...', ...] Тоже самое будет и с subprocess, так как по умолчанию текущее окружение тоже наследуется. >>> import subprocess >>> subprocess.call(['python3', '-c', 'import sys;print(sys.path)']) ['', '/path1', '/path2', '/usr/lib/...', ...] ______________________ Лучшей практикой является передача энвайронмента явно через аргумент env! import subprocess subprocess.call(cmd, env={'PYTHONPATH': '...'}) Это поможет точно понимать какое окружение будет у запускаемого процесса и при этом не изменять окружение текущего процесса. #basic
Hashtags
Пребарај: #openpose
@The2ndDim · Post #1794 · 07.03.2023 г., 19:02
#AI_Generated#StableDiffusion#ControlNet#OpenPose#vtuber#kohaku_nene Stable Diffusion 通过 ControlNet 基于 OpenPose 来产生指定动作姿势的图片的效果是真不错。 指定动作姿势是容易了,但调参本身还是很麻烦,尤其是指定动作姿势之后出现“人体炼成失败”的概率也增加了不少,要靠各种玄学微调才能修好。