7.09.2025 состоялся релизPithon 3.14!
На фоне хайпа про NoGIL всё позабыли про другие фичи. Особенно про Multiple Interpreters, который обещает изоляцию процессов но с эффективностью потоков! На сколько действительно это будет эффективно мы узнаем позже, потому что сейчас это лишь первый релиз с ограничениями и недоработками.
Но что там про NoGIL? Теперь этот режим не экспериментальный, а официально поддерживаемый, но опциональный.
Чтобы запустить без GIL нужна специальная сборка. И перед стартом нужно объявить переменную PYTHON_GIL=0
Для вас я собрал готовый репозиторий где достаточно запустить скрпит, который всё сделает:
▫️ соберет релизный Python 3.14 в новый Docker-образ
▫️ запустит тесты в контейнере (GIL, NoGIL, MultiInterpreter)
▫️ распечатает результаты
Тест очень простой, усложняйте сами)
Вот какие результаты у меня:
=== Running ThreadPoolExecutor GIL ON
TOTAL TIME: 45.48 seconds
=== Running ThreadPoolExecutor GIL OFF
TOTAL TIME: 6.14 seconds
=== Running basic Thread GIL ON
TOTAL TIME: 45.54 seconds
=== Running basic Thread GIL OFF
TOTAL TIME: 4.74 seconds
=== Running with Multi Interpreter
TOTAL TIME: 18.30 seconds
Если сравнивать GIL и NoGIL, то на мои 32 ядра прирост х7-x10 (почему не х32? 🤷). При этом нам обещают что скорости будут расти с новыми релизами.
Режим без GIL похож (визуально) на async, тоже параллельно, тоже не по порядку. Но это не IO! и от того некоторый диссонанс в голове 😵💫, нас учили не так!
Интересно, что чистый Thread работает быстрей чем ThreadPoolExecutor без GIL.
Ну и где-то плачет один адепт мульти-интерпретаторов😭 Теперь нужно искать где они могут пригодиться с такой-то скоростью. Скорее всего своя область применения найдется.
Отдельно я затестил память и вот что вышло на 32 потока:
ThreadPoolExecutor GIL ON
305.228 MB
ThreadPoolExecutor GIL OFF
500.176 MB
basic Thread GIL ON
90.668 MB
basic Thread GIL OFF
472.444 MB
with Multi Interpreter
1267.788 MB
Пока не знаю как к этому относиться)
В целом - радует направление развития!
#release
Midjourney + SD Video
Делимся подробным пайплайном, который позволит вам создать красивую анимацию в три несложных шага 🪄
🟣 Заполните этот базовый промпт описанием любого персонажа
Photo of [character description with one element in color], shot with an analog camera, motion blur, grainy, low resolution, high contrast, soft light, black & white film photography, in the style of Hasselblad H6D400C MultiShot
🟣Сгенерируйте картинку: лучше всего этот промпт работает с Midjourney
🟣Анимируйте с помощью SD Video наилучший результат при работе с этим промптом вы получите при выборе Motion bucket ID ~70
🙊В комментариях прикрепили скриншоты всех шагов и настроек, чтобы вы могли с точностью повторить этот пайплайн!
#pipeline
Переносим стиль на любую картинку за 5 простых шагов 🪄
1️⃣ Загружаем на воркспейс изображение, которое хотим изменить
2️⃣ Добавляем второе изображение как референс стиля
3️⃣ Подключаем наше исходное изображение как Start Image к ноде IP-Adapter XL, а референс стиля – к Style (IP Image)
4️⃣Включаем в настройках ControlNet и выбираем режим Canny или Depth
5️⃣Запускаем ноду и получаем магию за 2 минуты
Попробуйте поэкспериментировать и повыбирать разные Models, подобавлять в промпт релевантные слова, чтобы получить наилучшее воплощение вашей идеи✨
Больше примеров и пайплайн – в нашем темплейте Transfer Style
P.S. также сегодня напоминаем о докладе в 16 по мск
#pipeline
Deepfake генерирующие 1340$ / час
Пример как в Китае Generative AI и виртуальные инфлюенсеры уже сегодня генерируют колоссальную выручку
1. Съемка видео человека
2. Обучение модели на изображениях другого
3. Deepfake на видео для преобразования
4. Написание продающих скриптов за счет GPT-моделей
5. LipSync
6. HeyGen
Профит
#pipeline
Прототип внутриигрового значка с помощью AI
Представьте, что вы делаете игру про зоопарк, в которой хотите сделать достижение с иконкой или медалькой тигра. Вам нужно сделать этот ассет без привязки к определенной стилистике, нужна детализация и несколько вариантов этой медальки по уровням (например, золотой, серебряный, бронзовый). Создавайте его вместе с ИИ!
1. Создайте прототип в SD XL (в нашем примере, a badge of a zoo)
2. Подключите получившееся изображение к ControlNet XL, скопируйте ваш промпт и перед ним поставьте gold, silver или bronze
Ваши вариации готовы :) Вы всегда можете их дальше доработать в нашем продукте, убрать фон или улучшить качество детализации
#pipeline
Пайплайн создания простой анимации смены дня и ночи: SD + Day2Night + Morph
В примере на основе SD было сгенерировано изображение, с помощью Day2Night сгенерированы предрассветные/ночные состояния и с помощью Morph сделана простая анимация
Ждем вашу красоту в P+)
#pipeline
3D Crowd Generation
Для создания толпы в 3D можно использовать уже сегодня AI, и конкретно все из этого кейса для подготовки ассетов в Blender можно сделать в Phygital+
В ролях
- SD
- ControlNet
- ICON (или более старый PiFu HD)
- Blender
#pipeline
http://pybit.es/codechallenge11.html
Inspired by David Beazley's #Generator Tricks for Systems Programmers we ask you to turn the following unix #pipeline into Python code using generators. To get a bunch of .py files you can use our challenges repo you cloned. Or use a project of your own.
Note that in our experience one subprocess is not necessarily one generator, for example 'sort|uniq|sort' can be easily combined into one, as well as 'grep|sed'. See our template if you need guidance.
🌿LoRA: обучение на персоне с Phygital+
Продолжаем делиться советами по обучению LoRA.
🔹Обучение на лице
Для качественного результата нужно 15-30 фото с крупным планом лица (1/3-1/2 кадра). Будут получаться аватары и портреты.
Требования:
- Высокое разрешение: минимум 1024px по малой стороне.
- Хорошее освещение, без резких теней.
- Разнообразные эмоции (без перебора и гримас), углы съёмки и фоны.
- Избегайте селфи, широкоугольных объективов, фотофильтров и яркого макияжа.
- Лицо должно быть чётко видно, без посторонних объектов в кадре; если вы в очках – то нужно быть в одинаковых очках на всех кадрах.
- Разный угол камеры (но без сложных ракурсов).
🔹Обучение на лице и фигуре
Здесь нужен датасет как для обучения только на лице, но с добавлением 10-20 фото в средний и полный рост.
Требования:
- Фото в полный рост и по пояс.
- Разные позы и одежда, но без логотипов и текста.
- Разнообразные фоны, но без текста.
- Без лишних людей в кадре.
❤️Попробуйте сами этот пайплайн и делитесь в комментах, что у вас вышло :)
#pipeline#tips
📈LoRA: обучение на стиле в Phygital+: основные шаги
1️⃣ Поиск стиля: Для эффективной генерации стиля используйте GPT для анализа и поиска уникальных художников и направлений. Это обеспечит высокую вариативность данных.
2️⃣ Сбор датасета: Важно собрать объемный и качественный датасет с изображениями не менее 1024px по малой стороне. Репрезентативные данные — ключ к успешной модели.
3️⃣ Обучение: Используйте LoRA Train с параметрами Default или RealVis для оптимального обучения модели на вашем наборе данных.
4️⃣ Генерация: После обучения можно использовать текстовые промпты для генерации изображений или интегрировать модель через ControlNet и IP Adapter (Face ID) для кастомных задач.
📄 Попробуйте сами обучить модель по этому пайплайну и делитесь вашими результатами в комментариях.
Подробнее про обучение LoRA на стилях в записи вебинара.
#pipeline#tips
Бесшовные AI текстуры
Собрали для вас 3 юзкейса по созданию текстур в одной статье:
• Создание простых текстур для наложения в 3D
• Создание текстур в уникальной стилистике игры
• Создание новых текстур по UV-развертке
Читайте нашу статью с подробными пайплайнами на русском и на английском➡️
#pipeline#tips
Outpainting для SD генераций в один клик в Phygital+
Наведите на любую генерацию в SD 1.5 и нажмите Zoom out, чтобы получить продолжение вашего концепта. Не забудьте заапскейлить ваш финальный результат и повысить детализацию
#tips#pipeline
Внутриигровые объекты с ИИ
Хотите сделать прототип объекта в нескольких вариантах? Например, для вашей RPG игры нужно отрисовать 4 разных вида зелий — для восстановления здоровья, маны, лечения отравления и лечения болезней? Измените цвет жидкости внутри бутылочек через простую связку SD + ControlNet
Ели вам привычнее работать с SD 1.5, то сгенерируйте ассет в SD 1.5 ноде (рекомендуем стиль Assets 3D, и добавьте в промпт "game asset 3d, octane render"), наведите на вашу генерацию в ноде и нажмите Recolor :)
А для более высокого качества рекомендуем использовать SD XL, подробные настройки в комментариях 👀
Готовые изображения можно использовать в UI в инвентаре предметов, например, или как референс для создания 3D моделей
#tips#pipeline