TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #22 · 19 јан.
Заметка начинающим, которые часто сталкиваются с подобной непоняткой. Ситуация следующая, есть список файлов: names = [ 'image.bmp', 'second.txt.bkp', 'data.db', '.config.cfg', 'file.ext.bkp' ] И мы хотим убрать у них окончание ".bkp". Не знаю зачем, пример довольно надуманный) Но суть он показывает, а это главное. Те, кто еще не очень знаком с библиотекой os.path или pathlib, вероятно решат обработать имена как строки. И тут вполне подойдет метод строки strip(). Что делает этот метод? Он отрезает указанные символы по обеим сторонам строки. Если ничего не указать, то убирает невидимые символы (пробелы, табуляции и переносы строк). В нашем случае будет выглядеть вот так: >>> name.strip('.bkp') То есть просим удалить строку '.bkp' по краям имени файла, если таковая есть. Можно применить аналогичный метод rstrip(), чтобы отрезать только справа, но для этого примера используем обычный. >>> for name in names: >>> print(name.strip('.bkp')) image.bm second.txt data.d config.cfg file.ext Хм, что-то не то с нашими именами! Что случилось??? Видим нежелательное переименование в именах, где и близко не было указанной строки '.bkp' А дело всё в том, что данный метод ищет не указанную строку, а указанные символы, и не важно в каком порядке. Для метода strip() строка '.bkp' это не паттерн для поискаа список символов. Потому он отрезал симовол 'p' от '.bmp' и удалил точку из файла '.config.cfg'. Как тогда правильно заменить именно паттерн? Для начинающего можно посоветовать метод строки replace(), который как раз использует для замены указанную строку целиком. В нашем примере заменим её на пустую строку. >>> for name in names: >>> print(name.replace('.bkp', '')) image.bmp second.txt data.db .config.cfg file.ext Уже лучше, но помните, это лишь пример про strip(). Для работы с именами файлов есть способы и более "правильные", дающие однозначно верный результат. Я взял файлы только в качестве примера. Даже replase() тут может сделать не то что ожидаем. Просто впредь будьте внимательны с этим strip(). #basic
Hashtags
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