Ранее мы уже говорили о том, как выполнить какой-либо код перед открытием интерактивной консоли.
Расскажу еще один способ! На самом деле, даже запустив интерпретатор в обычном режиме с выполнением скрипта из файла вы можете в любом месте активировать интерактивный режим. Или даже несколько по очереди. За это отвечает модуль code.
Как это может пригодиться?
🔸 Вам не хватает pdb и хочется больше "власти"
🔸 Нужно запросить у юзера данные в достаточно сложном виде. В этом случае можно попросить его создать что ему надо и сохранить в определённую переменную, с которой потом и работать.
🔸 Нужна изолированная среда для выполнения каких-либо действий.
🔸 Просто забавы ради😁
Запускается консоль очень просто
import code
ic = code.InteractiveConsole()
try:
ic.interact()
except SystemExit:
pass
Выход обратно на предыдущий уровень происходит как обычно, вызов функции exit() или клавиши Ctrl+D(Ctrl+Z для Windows).
Я набросал простой пример с некоторым функционалом
🔹 Меняются символы приглашения
🔹 В неймспейсы добавляются дополнительные объекты
🔹 Считается время, проведённое в интерактивном режиме
🔹 Скрипт просит юзера заполнить переменную и по выходу распечатывает её значение
Код здесь ↗️
Для запуска сохраните код в файл и запускайте как обычный скрипт.
python my_console.py
Для быстрого запуска можно сделать отдельный алиас
alias py="python3 /home/username/my_console.py"
#tricks#source
💡 Исследователи из ByteDance и Stanford предложили новый метод для генерации длинных видео — Mixture of Contexts.
🔑 В чём проблема:
Когда видео становится длинным, внимание модели сильно «раздувается»: растёт стоимость вычислений, модель теряет детали на генерациях, забывает персонажей и «дрейфует».
⚡ Чем интересен Mixture of Contexts:
- Видео разбивается на куски (кадры, шоты, подписи).
- Каждый запрос выбирает только нужные чанки, вместо того чтобы учитывать всю историю.
- Для этого используется простая оценка релевантности: сравнение признаков чанков с текущим запросом.
- Обязательно учитываются два «якоря»: полный текстовый промпт и локальный шот для деталей видео.
- Causal mask блокирует внимание к будущим кадрам, чтобы не было зацикливаний.
- Дальше применяется Flash Attention только к выбранным чанкам — вычисления растут не с длиной всего видео, а только с полезным контекстом.
📊 Результаты:
- В 7 раз меньше FLOPs
- В 2.2 раза быстрее работа
- На длинных сценах (180k токенов) отсекается 85% ненужного внимания
🎥 Итог:
- Короткие клипы сохраняют качество
- Длинные сцены становятся более плавными, а персонажи — стабильными
- Время генерации заметно сокращается
Главное: модель учится сама понимать, на что смотреть, получая «память» на минуты видео без изменения базовой архитектуры.
🟠Подробнее
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#ByteDance#Stanford#videogeneration
🎥 Новинка от ByteDance: модель Video-As-Prompt Wan2.1-14B
ByteDance выпустила модель Wan2.1-14B, специализирующуюся на задаче *video-as-prompt*, то есть использование видео или комбинации изображений и текста как входных данных для генерации нового видео.
- Работает в режимах «видео → видео» или «изображения/текст → видео».
- 14 млрд параметров — высокая детализация, плавная динамика, реалистичные движения.
- Использует исходное видео как шаблон стиля и композиции.
⚠️ Что стоит учитывать
- Модель требует мощных GPU и большого объёма памяти.
- Качество результата зависит от сложности запроса и длины видео.
🟠Github: https://github.com/bytedance/Video-As-Prompt
🟠HF: https://huggingface.co/ByteDance/Video-As-Prompt-Wan2.1-14B
@ai_machinelearning_big_data
#AI#VideoGeneration#ByteDance#Wan2#HuggingFace
✨HuMo : еще один релиз от ByteDance
Модель, ориентированная на создание видео, где главным элементом является человек, с контролем через разные модальности: текст, изображения, аудио.
> на входи модель может принимать: текст + изображение, текст + аудио, текст + аудио
> поддержка сохранения образа персонажа и синхронизации движений с аудио
> модель основана на **Wan 2.1** и Whisper Large v3
https://huggingface.co/bytedance-research/HuMo
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ByteDance#HuMo#VideoGeneration#Multimoda
⚡️LongCat-Video 13.6И - мощная open-source модель для генерации видео.
Модель поддерживает:
- Текст в видео (Text-to-Video)
- Оживлять картинку (Image-to-Video)
- Продолжать существующее видео (Video Continuation)
Всё в одном фреймворке, без переключения между разными моделями.
🎬Главное преимущество модели - способность генерировать длинные видео (минуты) без потери качества и цветового дрейфа, что до сих пор остаётся слабым местом большинства аналогов.
Еще из интересного, модель позволяет создавать видео в разрешении 720p при 30 кадрах/с.
🏆 LongCat-Video конкурирует с лучшими open-source решениями и даже некоторыми коммерческими моделями, особенно в согласованности текста и изображения.
Самое приятное - полный open-source под лицензией MIT, можно использовать как в исследованиях, так и в коммерческих проектах.
▪GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video
▪Hugging Face:https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Video
▪Сайт проекта: https://meituan-longcat.github.io/LongCat-Video/
@ai_machinelearning_big_data
#LongCatVideo#TextToVideo#ImageToVideo#VideoContinuation#OpenSource#AI#GenerativeAI#VideoGeneration