Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #401 · 15 дек.

Функция asyncio.wait() это еще один способ вызвать множество асинхронных задач. Она работает в нескольких режимах. 1. Самый простой - ждем завершения всех задач async def main(): tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(10)] done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.ALL_COMPLETED ) for task in done: try: print(task.result()) except Exception as e: print(e) Очень похоже на gather, но работает не так. ▫️возвращает не результаты, а два сета с объектами Task у которых можно забрать результат через task.result() если они в списке done ▫️не гарантирует порядок результатов так как оба объекта это set ▫️не выбрасывает исключение когда оно появляется, а сохраняет его в Task. Исключение появится когда попробуете забрать резултьтат. 2. Ждем завершения первой задачи, даже если там ошибка. async def main(): tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(3)] done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED ) # в done может быть несколько задач! for task in done: try: print(task.result()) except Exception as e: print(f"Fail: {e}") # Оставшиеся задачи в pending, как правило, нужно отменить, иначе они будут продолжать работать for task in pending: task.cancel() В сете done будут таски которые успели завершится, причем как успешно так и нет. 3. До первой ошибки. Тоже самое, но с аргументом FIRST_EXCEPTION done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.FIRST_EXCEPTION ) Функция завершается как только первая задача упадет с ошибкой. Учтите, что в любом случае done вы можете обранужить несколько задач, как с ошибками так и успешные. ↗️ Полный листинг примеров здесь #async

Hashtags

#async

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