TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #addit

当前筛选 #addit清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8057 · 14.07.2025 г., 18:02

🧠 Как «вклеить» объект в картинку так, чтобы он выглядел естественно? Это одна из самых сложных задач в семантической генерации: 🔸 нужно сохранить структуру сцены 🔸 вставить объект по текстовому описанию 🔸 и найти уместное место, а не просто налепить поверх Большинство моделей с этим не справляются — объект добавляется не к месту или портит фон. Новый метод Add-it от NVIDIA решает эту задачу без обучения модели. Он расширяет механизм внимания в диффузионных моделях, чтобы учитывать сразу три источника: 1. Оригинальное изображение 2. Текстовый промпт 3. Промежуточную сгенерированную картинку 📌 Такой подход позволяет: – сохранить геометрию сцены – встроить объект туда, где он действительно мог бы быть – не терять мелкие детали и текстуры 📊 Результаты: – Add-it без дообучения обходит supervised‑модели – На новом бенчмарке Additing Affordance показывает SOTA результат по «естественности размещения» – В слепых тестах люди выбирают его в 80% случаев – Улучшает метрики качества генерации 🟠Github: https://github.com/NVlabs/addit 🟠Demo: https://huggingface.co/spaces/nvidia/addit 🟠Paper: https://arxiv.org/abs/2411.07232 🟠Project: https://research.nvidia.com/labs/par/addit/ @ai_machinelearning_big_data #NVIDIA#Diffusion#Addit#StableDiffusion#AIgen#ControllableGeneration