TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #controlnet
@monkeyinlaw · Post #1103 · 08.03.2023 г., 15:31
Коротенькое видео, на котором очевидна консистентность композиции и форм, но при этом все остальное переосмысляется (в рамках, конечно, промта с котом). #Controlnet — изучать и изучать, так как конфигураций использования, даже не учитывая что он постоянно обновляется — миллиард. Продолжаю тренироваться на кошках. 😩
Hashtags
@gneuro · Post #287 · 02.03.2023 г., 11:07
Покинувшие нас бренды с которыми нам теперь жить…. #ControlNet для #StableDiffusion Идея авторов, реализация наша: Adios, Nyetflix, Faceboo, Amazon и другие😔
Hashtags
@gneuro · Post #276 · 24.02.2023 г., 11:19
#ControlNet на #StableDiffusion логотипы Российских компаний в виде пиццы, и аппетитно? 😋
Hashtags
@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。
@neuroport · Post #6 · 10.06.2024 г., 17:30
Всем привет! Добро пожаловать в 👾 Нейро-Софт! Для навигации по каналу используйте карту тегов ⤵️: #txt2img - Нейросети для генерации изображений по текстовому описанию. #img2img - Нейросети для изменения или стилизации изображений на основе других изображений. #txt2video - Нейросети для генерации видео по текстовому описанию. #img2video - Нейросети для создания видео на основе изображений. #deepfake - Нейросети для создания дипфейков и замены лиц в видео. #music - Нейросети для генерации музыки. #voicecloning - Нейросети для клонирования голоса. #tts - Нейросети для синтеза речи из текста. #stt - Нейросети для распознавания речи и перевода её в текст. #txt2txt - Нейросети для генерации текста, анализа текста и перевода. #multimodal - Нейросети, комбинирующие текст с изображениями или видео. #style - Нейросети для стилизации и переноса стиля. #creative - Инструменты для создания визуальных эффектов и художественного творчества. #stablediffusion - Нейросети для генерации изображений на базе модели Stable Diffusion. #controlnet - Нейросети использующие принципы или модели ControlNet, например Instant ID. #fooocus - Репаки и форки Fooocus. #forge - Репаки и форки Forge. #a1111 - Репаки и форки Automatic 1111. #llm - Большие языковые модели для генерации и анализа текста. 💬Обсудить в чате | ⭐️Поддержать канал 👾НЕЙРО-СОФТ — Делаем нейросети доступнее.