TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #45 · 2 мар.

В фреймворке PyQt (и PySide тоже) часто встречается настройка чего-либо с помощью так называемых флагов. widget.setWindowFlags(Qt.Window) Взаимодействие нескольких флагов делается с помощью бинарных (или побитовых) операторов. Несколько флагов можно указать с помощью оператора "|" list_item.setFlags(Qt.ItemIsSelectable | Qt.ItemIsEnabled) исключить флаг из уже имеющегося набора можно так list_item.setFlags(list_item.flags() ^ Qt.ItemIsEnabled) Добавить новый флаг к имеющимся можно так list_item.setFlags(list_item.flags() | Qt.ItemIsEnabled) А проверка наличия делается так is_enabled = item.flags() & Qt.ItemIsEnabled > 0 Почему именно так? Всё дело в том как именно работают побитовые операторы. Но об этом в следующем посте. #qt

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #wan14b

当前筛选 #wan14b清除筛选

Ядерный апгрейд для WAN: FusionX — видео в два раза быстрее и краше! 🔥 Название модели: Wan2.1_14B_FusionX Ссылка на модель: https://civitai.com/models/1651125?modelVersionId=1868891 Тип модели: #Checkpoint#Merge Количество скачиваний: 8.8k+ Дата загрузки: 6 июня 2025 Базовая модель: Wan Video 14B t2v Теги:#merge, #wan, #i2v, #t2v, #wan14b, #video, #cinematic, #animation, #speed Описание модели | Комментарий разработчика: Это мощный чекпоинт, созданный слиянием базовой модели WAN 2.1 14B и нескольких передовых моделей (CausVid, AccVideo, MoviiGen1.1). Результат — значительное улучшение качества движения, плавности сцены и детализации, сопоставимое с закрытыми коммерческими аналогами. Главное преимущество — ускорение рендеринга до 50% по сравнению с базовой моделью, особенно при включении SageAttn. Модель отлично подходит для генерации как из текста, так и из изображения, и полностью совместима с VACE. Автор также выпустил LoRA-версию для тех, кто предпочитает гибкость и контроль. Помимо основной Text2Video модели, на странице доступны и другие версии: отдельная для Image2Video, а также квантованные GGUF-варианты для экономии VRAM. Идеальный выбор, чтобы быстро создавать качественные и выразительные кинематографичные ролики. Важные настройки: Модель не требует триггерных слов, но для качественного результата критически важны следующие параметры: CGF должен быть установлен на 1. Shift: Для разрешения 1024x576 начинайте с 1, для 1080x720 — с 2. Для большего реализма используйте низкие значения, для стилизации — более высокие (3-9). Шаги: 8–10 шагов для оптимального качества. 🤖НЕЙРО-СКЛАД — всё, что нужно, для твоей нейронки!