TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #76 · 27 апр.
Ранее я делал серию постов про битовые операторы. Вот вам ещё один наглядный пример как это используется в Python в модуле re. Чтобы указать флаг для компилятора нам надо указать его после передаваемой строки. Например, добавляем флаг для игнорирования переноса строки. pattern = re.compile(r"(\w+)+") words = pattern.search(text, re.DOTALL) А как указать несколько флагов? Ведь явно будут ситуации когда нам потребуется больше одного. Кто читал посты по битовые операторы уже понял как. pattern.search(text, re.DOTALL | re.VERBOSE) А теперь смотрим исходники, что находится в этих атрибутах? Не удивительно, степени двойки. Почему? Потому что каждое следующее значение это сдвиг единицы влево. >>> for n in [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256]: >>> print(bin(n)) 0b1 0b10 0b100 0b1000 0b10000 0b100000 0b1000000 0b10000000 0b100000000 Чтобы было понятней, давайте напишем тоже самое но иначе, добавим ведущие нули: 000000001 000000010 000000100 000001000 000010000 000100000 001000000 010000000 100000000 Не понятно что тут происходит? Читай три поста про битовые операторы начиная с этого ➡️https://t.me/pythonotes/45 В общем, это пример применения побитовых операций в самом Python. Теперь вы знаете Python еще немного лучше) #tricks#regex#libs
Пребарај: #video2video
@phygitalcreative · Post #3157 · 29.06.2023 г., 13:26
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
Hashtags
@neuroport · Post #129 · 11.01.2025 г., 19:16
👄 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.
@githubtrending · Post #14988 · 23.07.2025 г., 00:00
#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