Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #397 · 12 ное.

Использование Pydantic сегодня стало нормой, и это правильно. Но иногда на ревью вижу, что используют его не всегда корректно. Например, метод BaseModel.model_dump() по умолчанию не преобразует стандартные типы, такие как datetime, UUID или Decimal, в простой сериализуемый для JSON вид. Тогда пишут кастмоный сериализатор для этих типов чтобы функция json.dump() не падала с ошибкой. import uuid from datetime import datetime from decimal import Decimal from uuid import UUID from pydantic import BaseModel class MyModel(BaseModel): id: UUID date: datetime value: Decimal obj = MyModel( id=uuid.uuid4(), date=datetime.now(), value='1.23' ) print(obj.model_dump()) # не подходит для json.dump # { # 'id': UUID('4f8c1bc4-25fd-40cd-9dbe-2c73639b0dc1'), # 'date': datetime.datetime(2025, 12, 12, 12, 12, 12, 111111), # 'value': Decimal('1.23') # } # добавляем свой кастомный сериализатор json.dumps(obj.model_dump(), cls=MySerializer) # { # 'id': '4f8c1bc4-25fd-40cd-9dbe-2c73639b0dc1', # 'date': '2025-12-12T12:12:12.111111', # 'value': '1.23' # } В данном случае класс MySerializer обрабатывает datetime, UUID и Decimal. Например так: class MySerializer(json.JSONEncoder): def default(self, o): if isinstance(o, Decimal): return str(o) elif isinstance(o, datetime): return o.isoformat() elif isinstance(o, UUID): return str(o) return super().default(o) Специально для тех, кто всё еще так делает - в этом нет необходимости! Pydantic может это сделать сам, просто нужно добавить параметр mode="json". json.dumps(obj.model_dump(mode="json")) # { # 'id': '4f8c1bc4-25fd-40cd-9dbe-2c73639b0dc1', # 'date': '2012-12-12T12:12:12.111111', # 'value': '1.23' # } #pydantic#libs

Hashtags

#pydantic #libs

Резултати

Пронајдени 4 слични објави

Пребарај: #videogeneration

当前筛选 #videogeneration清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8417 · 31.08.2025 г., 12:04

Најди слично Погледај

💡 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

Hashtags

#ai #ml #bytedance #stanford #videogeneration

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8841 · 23.10.2025 г., 14:57

Најди слично Погледај

🎥 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

Hashtags

#ai #videogeneration #bytedance #wan2 #huggingface

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8521 · 12.09.2025 г., 07:25

Најди слично Погледај

✨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

Hashtags

#ai #bytedance #humo #videogeneration #multimoda

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8854 · 25.10.2025 г., 19:04

Најди слично Погледај

⚡️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

Hashtags

#longcatvideo #texttovideo #imagetovideo #videocontinuation #opensource #ai #generativeai #videogeneration