Если запустить REPL с модулем asyncio, то вы входите в особый асинхронный REPL.
user@host:~$ python -m asyncio
asyncio REPL 3.12.7 ...
Use "await" directly instead of "asyncio.run()".
>>> import asyncio
>>>
В этом режиме
- создаётся и настраивается event loop
- уже импортирован asyncio
- работает await на верхнем уровне
То есть такая команда сработает без ошибок!
await asyncio.sleep(3)
Удобно для тестирования асинхронных функций без создания ивентлупов и остальной обвязки.
Работает в: 3.8+
#tricks#async
Rerender a video теперь можно запустить в колабе. Работает пока не очень, можно ожидать что в официальном релизе будет лучше.
Много красивых примеров на официальной страничке
colab
@тоже_моушн
#text2video#video2video
👄 LatentSync ● Синхронизация движения губ с аудио ● RU ● Portable by NerualDreming
Ссылка на оригинальный GitHub:https://github.com/bytedance/LatentSync
Репакер:#NerualDreming
Дата обновления: 11 января 2025
Версия: 1.0
Категории:#lipsync, #AIvideo, #video2video
Платформа:#Windows
Язык: RU
Место на диске: 17 ГБ
Системные требования: NVIDIA GPU с не менее 8 ГБ VRAM
Совместимость:#Nvidia
🖥Описание софта:
LatentSync - это инновационный инструмент для синхронизации движения губ с аудио на основе латентных диффузионных моделей. Особенность системы в том, что она создает естественную и точную синхронизацию губ с речью без промежуточных этапов обработки, что делает результат более качественным и реалистичным.
😬Основные возможности LatentSync:
🟣 Высокоточная синхронизация движения губ с аудио
🟣 Сохранение естественной мимики лица
🟣 Поддержка как реальных, так и анимированных видео
🟣 Простой и понятный интерфейс
💿Установка и запуск:
⁍ Скачайте zip архив LatentSync
⁍ Распакуйте архив в удобное место (без кириллицы и пробелов в пути)
⁍ Запустите файл install-script.bat
⁍ Дождитесь окончания установки (будет выведено соответствующее сообщение)
⁍ Запустите start_latentsync.bat для начала работы
➡️Скачать LatentSync Portable ZIP — обычный ZIP архив
💬Обсудить в чате | ⭐️Поддержать канал
👾НЕЙРО-СОФТ — Делаем нейросети доступнее.
#python#deep_learning#diffusion#flax#flux#hacktoberfest#image_generation#image2image#image2video#jax#latent_diffusion_models#pytorch#score_based_generative_modeling#stable_diffusion#stable_diffusion_diffusers#text2image#text2video#video2video
The Hugging Face Diffusers library is a powerful and easy-to-use tool for generating images, audio, and 3D molecular structures using advanced diffusion models. It offers ready-to-use pretrained models and flexible components like pipelines, schedulers, and model building blocks, allowing you to quickly create or customize your own diffusion-based projects. Installation is simple via pip or conda, and you can generate high-quality outputs with just a few lines of code. This library benefits you by making cutting-edge AI generation accessible, customizable, and efficient, whether you want to run models or train your own[1][2][5].
https://github.com/huggingface/diffusers