前段时间一直被MajdataPlay的外键输入问题困扰：有玩家反映majplay会无征兆地出现拖判和吃音，但是内屏一切正常 因为我是第一次接触游戏开发，IO这方面也完全没经验 一开始我和bb本怀疑是线程调度的问题，即：IO线程时间片被其他线程挤占了，导致IO线程无法及时处理HID设备回报。为了验证这个猜想，我们尝试提高了IO线程的优先级，照旧 接下来我怀疑是我那套框架有问题：majplay是根据上一帧与这一帧的按键状态判断按键是不是"click"。为此我重写了这部分的实现，改进了IO线程与主线程之间的交互，问题照旧....... 到这里我已经怀疑这不是majplay的锅：IO线程没有任何异常，IO线程与主线程的交互没有问题，Note判定逻辑也没有问题，那就是设备确实没有回报给majplay或者设备发过来的回报中按键确实没有按下，但是大佬说hdd没有这种问题.....（人已经快崩溃了，这完全看不透也摸不着，因为我用单片机模拟玩家打高速纵连是完全没有问题的，我在家里用手台测试也没有问题） 到最后，bb本灵光一闪，说有没有可能是led刷新率过高，把按键控制板干爆炸了？我们让大佬把led刷新间隔从16ms改成100ms，吃音问题瞬间没有了，无语了 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 adx是一个控制板同时管理按键和led，为什么我没有遇到吃音问题呢，因为我的手台不是adx的... #dev
Hashtags
搜索 #text2video
@phygitalcreative · Post #3157 · 2023/06/29 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
@semasci · Post #1081 · 2025/04/24 10:37
Wan стал условно бесплатным Китайская модель для генерации картинок и видео Wan.Video стала условно бесплатной. Теперь сама генерация бесплатна, а кредиты (которые, как и раньше, дают немного бесплатно) тратятся на приоритезацию в очереди. Т.е. плата только за время выдачи результата. Соответственно, если можете подождать, то бесплатно). Качество генерации вполне на высоте, как картинки, так и видео. Можно подкладывать свой аватар (лицо), на примере: Educational Content with a Cozy Cafe Ambiance: A young man, dressed in a stylish dark polo shirt, stands against a warm, wooden cafe backdrop. His short, neatly-groomed hair frames his face as he passionately discusses recent advancements in neural networks. Holding a smoking ceramic cup of cappuccino, his eyes meet the camera with engaging confidence. The ambient lighting from table lamps softly illuminates his features, enhancing the intimate educational atmosphere. In the background, cozy cafe tables and a hint of bustling activity create a lively yet focused setting. The camera smoothly moves in for a mid-shot, capturing the essence of trustworthy knowledge-sharing. А главное, доступен в России без VPN, общаться можно на русском. Из минусов: 1. Время ожидания в очереди не указывает, невозможно понять, секунды остались до выдачи или часы. Это прям огромный минус, надеюсь скоро исправят. 2. Текст на картинке пытается выдать на китайском. Тут просто это надо знать, тем более не многие модели вообще могут нормально текст на картинке сделать, и особенно на русском. https://t.me/semasci #wan#text2image#text2video#image2video
@githubtrending · Post #14988 · 2025/07/23 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