🖥 vidgear

vidgear – высокопроизводительный кроссплатформенный фреймворк Python для обработки видео с хорошим функционалом

🖥 Github
➡️ Docs

#Interesting #Python #Useful #Video

@pro_python_code

🖥 Уроки по Django REST Framework

1. Django REST Framework - что это такое
2. Установка Django Rest Framework
3. Базовый класс APIView для представлений
4. Введение в сериализацию. Класс Serializer
5. Методы save(), create() и update() класса Serializer
6. Класс ModelSerializer и представление ListCreateAPIView
7. Представления UpdateAPIView и RetrieveUpdateDestroyAPIView
8. Viewsets и ModelViewSet
9. Роутеры: SimpleRouter и DefaultRouter
10. Ограничения доступа (permissions)


#video #django

https://www.youtube.com/watch?v=i-uvtDKeFgE&list=PLA0M1Bcd0w8xZA3Kl1fYmOH_MfLpiYMRs

@pro_python_code

⚡️ HunyuanCustom: консистентная видеогенерация c инпейнтом и липсинком.

Tencent выпустила HunyuanCustom, фреймворк, который не только генерирует видео по заданным условиям, но и умеет сохранять консистентность субъектов, будь то человек, животное или предмет. Модель справляется даже с мультисубъектными сценами: в демо-роликах люди естественно взаимодействуют с предметами, а текст на упаковках не плывет между кадрами.

В основе модели лежит улучшенный механизм слияния текста и изображений через LLaVA. Например, если вы загружаете фото женщины в платье и текст «танцует под дождем», система анализирует оба инпута, связывая описание с визуальными деталями.

Но главное - это модуль временной конкатенации: он «растягивает» особенности изображения вдоль временной оси видео, используя 3D-VAE. Это помогает избежать «прыгающих» лиц или внезапных изменений фона, проблемы, которая характерна даже для топовых моделей видеогенерации.

Tencent переработали и пайплайн аудио. Для синхронизации звука с движениями губ или действиями в кадре HunyuanCustom использует AudioNet, модуль, который выравнивает аудио- и видеофичи через пространственное кросс-внимание.

Фреймворк поддерживает возможность замены объекта в готовом ролике (скажем, подставить новую модель кроссовок в рекламу), модель сжимает исходное видео в латентное пространство, выравнивает его с шумными данными и встраивает изменения без артефактов на границах.

Экспериментальные тесты показали, что HunyuanCustom обходит конкурентов по ключевым метрикам. Например, Face-Sim (сохранение идентичности лица) у Tencent — 0.627 против 0.526 у Hailuo, а с Keling, Vidu, Pika и Skyreels разрыв еще больше.

⚠️ Для работы модель требует минимум 24 ГБ видеопамяти для роликов 720p, но чтобы раскрыть все возможности, разработчики рекомендуют 80 ГБ VRAM.

Код и чекпоинты уже доступны в открытом доступе, а в репозитории есть примеры запуска как на нескольких GPU, так и в экономном режиме для потребительских видеокарт.


📌Лицензирование кода : Tencent Hunyuan Community License.


🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Video #HunyuanCustom #Tencent