Вторая по частоте future-функция, которую я использовал, это абсолютный импорт
from __future__ import absolute_import
Что она делает?
Изменения, которые вносит эта инъекция описаны в PEP328
Покажу простой пример.
Допустим, есть такой пакет:
/my_package
/__init__.py
/main.py
/string.py
Смотрим код в my_package/main.py
# main.py
import string
Простой пример готов) Вопрос в том, какой модуль импортируется в данном случае? Есть два варианта:
1. модуль в моём пакете my_package.string
2. стандартный модуль string
И вот тут вступает в дело приоритет импортов. В Python2 порядок следующий: помимо иных источников, раньше ищется модуль внутри текущего пакета, а потом в стандартных библиотеках. Таким образом мы импортнём my_package.string.
Но в Python3 это поведение изменилось. Если мы указываем просто имя пакета, то ищется именно такой модуль, игнорируя имена в текущем пакете. Если мы хотим импортнуть именно подмодуль из нашего пакета то, мы должны теперь явно это указывать.
from my_package import string
или относительный импорт, но с указанием пути относительно текущего модуля main
from . import string
Еще одной неоднозначностью меньше 😎
Подробней про импорты здесь:
https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html
#2to3#pep#basic
🔥Превращаем фото в видео: продвинутая формула
Продолжаем делиться секретами создания впечатляющих анимаций! Сегодня разберем продвинутую формулу, которая добавит вашим роликам глубины и эмоций.
Продвинутая формула:
Динамичное видео = Главный объект + Действие + Движение камеры + Атмосфера + Эмоции
Пример промта:
The couple smiles warmly at camera, then man gently presents a spring flower bouquet to woman, camera slowly moves closer, soft spring sunlight streams through window creating warm glow.
Пара тепло улыбается в камеру, затем мужчина нежно дарит женщине весенний букет цветов, камера медленно приближается, мягкий весенний солнечный свет струится через окно, создавая теплое сияние.
Советы для идеальной анимации:
🔵Используйте детальные описания, но не перегружайте
🔵Экспериментируйте с движением камеры (zoom in/out, pan left/right)
🔵Добавьте атмосферные элементы (sparks, glow, fog, light rays)
🔵Укажите скорость движения (slowly, rapidly, gradually)
Как использовать этот инструмент уже писали в посте.
Попробуй оживить свои фотографии с помощью этой формулы в Minimax и поделись результатами в комментариях! 👇
#creativelab@gptunnel#imagetovideo@gptunnel#minimax@gptunnel
🔥Превращаем фото в видео: базовая формула
Рассказываем простой рецепт создания динамичных роликов из статичных фотографий с помощью модели Minimax.
Базовая формула:
Динамичное видео = Главный объект + Действие/Изменение
Пример промта:
The woman in red sparkly dress looks at the camera, then elegantly turns her head to the side
Результат анимации по этому запросу во вложении ☝️
Рекомендации:
• Чётко определите основной объект
• Опишите конкретное действие
• Не перегружайте деталями
В следующем посте поделимся продвинутой формулой для создания более сложных анимаций😉
#creativelab@gptunnel#imagetovideo@gptunnel#minimax@gptunnel
🪄Оживляем изображения в GPTunneL!
Мы добавили новый инструмент в Креатив.Лаб: загрузите фотографию, опишите желаемое движение или эффект — и получите динамичный ролик длительностью до 6 секунд.
Как использовать инструмент? Смотри видео📹
Результат генерации из видео в комментариях 👇
UPD: Добавили возможность не прописывать запрос. Теперь можно просто загрузить фото и запустить процесс генерации.
#creativelab@gptunnel#imagetovideo@gptunnel#minimax@gptunnel
⚡️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