TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #62 · 4 апр.

Когда разрабатываете свой GUI с помощью PyQt для какого-либо софта бывает необходимо позаимствовать цвета из текущего стиля интерфейса. Например, чтобы правильно раскрасить свои виджеты, подогнав их по цвету. Ведь бывает, что ваш GUI используется в разных софтах. Причём некоторые со светлой темой а другие с тёмной. По умолчанию стили наследуются, но если вы задаёте какую-либо раскраску для части виджета через свой styleSheet, то требуется ссылаться на цвета текущего стиля. Как это сделать? Как получить нужный цвет из палитры имеющегося стиля? Это достаточно просто, нужно использовать класс QPalette и его роли. Например, мне нужно достать цвет текста из одного виджета и применить его в другом как цвет фона (не важно зачем именно так, просто захотелось😊). Получаем палитру виджета и сразу достаём нужный цвет, указав его роль. from PySide2.QtGui import QPalette color = main_window.palette().color(QPalette.Text) теперь можем использовать этот цвет в стилях my_widget.setStyleSheet(f'background-color: {color.name()};') Готово, мы динамически переопределили дефолтный стиль используя текущий стиль окна! На самом деле есть запись покороче, в одну строку и без лишних переменных. Не очень-то по правилам CSS, но Qt это понимает. my_widget.setStyleSheet('background-color: palette(Text);') Этот способ не подходит если вам нужно как-то модифицировать цвет перед применением в своих стилях. В этом случае потребуется первый способ. Зато он прекрасно сработает в файле .qss, то есть не придётся в коде прописывать раскраску отдельных элементов через ссылки на палитру, всё красиво сохранится в отдельном файле .qss! QListView#my_widget::item:selected { background: palette(Midlight); } Про имеющиеся роли можно почитать здесь🌍 #qt#tricks

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #tongyi

当前筛选 #tongyi清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9101 · 27.11.2025 г., 14:10

💡Релиз Z-Image: быстрая 6B модель Команда Tongyi-MAI представила новую text-to-image архитектуру на 6 миллиардов параметров. Главное из отчета: * Оптимизация: Это дистиллированная модель, которой достаточно 8 шагов (NFE) для качественной генерации. * Скорость: Sub-second latency (менее 1 секунды) на H800. * Требования: Спокойно запускается на 16GB VRAM. Модель доступна для локального инференса на старших картах 3090/4080/4090. Моделька выделит высокий уровень фотореализма, точное следование инструкциям и рендеринг текста. 🔗Демо:https://modelscope.cn/aigc/imageGeneration 🔗Веса (Turbo):https://modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo @ai_machinelearning_big_data #Tongyi#ai#genai#ml

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9496 · 09.02.2026 г., 14:33

⚡️Вышла Z-Image Base. Tongyi выложила фундаментальную версию модели семейства Z-Image. В отличие от ранее выпущенной Turbo, это полновесный трансформер, ориентированный на максимальное качество и управляемость генерации . Z-Image отлично подходит для дообучения, тренировки LoRA и интеграции с ControlNet. Модель поддерживает CFG и работу с негативными промптами, генерируя результат за 28–50 шагов. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Модель 🟡Демо HF 🟡Демо ModelScope 🟡Archive 🟡ComfyUI WorkFlow 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Diffusion#ZImage#Tongyi