🖼Pyramid Flow — это метод авторегрессионной генерации видео на основе Flow Matching, оптимизированный для обучения и генерации видео с высоким разрешением и частотой кадров.

💡 Данный проект позволяет генерировать видеоролики длительностью до 10 секунд с разрешением 768p при 24 кадрах в секунду. Метод использует гибкость flow matching для интерполяции между латентными состояниями различных разрешений и уровней шума, что обеспечивает генерацию и декомпрессию визуального контента с меньшими вычислительными затратами.

🔍 Основные возможности Pyramid Flow включают:

🌟 Генерация текста-видео: можно создавать видео по текстовым описаниям, управляя визуальными параметрами

🌟 Преобразование изображений в видео: модель поддерживает генерацию видео на основе начального изображения, с возможностью добавления движения и динамики

🌟 Разрешение и производительность: поддерживается два варианта — 384p и 768p, для которых требуется примерно 26 и 40 ГБ видеопамяти соответственно

🌟 Модели и исходный код доступны на платформе Huggingface и могут быть использованы для дальнейших экспериментов и обучения

🔐 Лицензия: MIT

🔗 Huggingface: *клик*
📖 Arxiv: *клик*
▪️Github

@data_analysis_ml

🔥 No Ghibli Chrome Extension

Весь X/twitter завален конентом с генерациями в стиле Ghibli,
если вам надоел такой контент, умельцы создали Chrome расширение с открытым исходным кодом для удаления таких твитов.

📌 Github

@data_analysis_ml

🔥 ​Hugging Face выпустила версию 0.30.0 библиотеки huggingface_hub - это самое крупное обновление за два года!

Представлены значительные улучшения, особенно в области хранения и обработки больших моделей и датасетов.​

✔️ Основные нововведения:

Интеграция с Xet: Внедрена поддержка Xet — передового протокола для хранения крупных объектов в Git-репозиториях, призванного заменить Git LFS.

В отличие от LFS, который выполняет дедупликацию на уровне файлов, Xet работает на уровне фрагментов данных, что особенно полезно для специалистов, работающих с массивными моделями и датасетами.

Для интеграции с Python используется пакет xet-core, написанный на Rust, который обрабатывает все низкоуровневые детали.​

Чтобы начать использовать Xet, установите дополнительную зависимость:​
pip install -U huggingface_hub[hf_xet]

После установки вы сможете загружать файлы из репозиториев, поддерживающих Xet.​

Доплнительно:
😶 Расширен InferenceClient:
😶 Добавлена поддержка новых провайдеров для инференса: Cerebras и Cohere.
😶 Внедрены асинхронные вызовы для задач инференса (например, text-to-video), что повышает стабильность и удобство работы.
😶 Улучшен CLI
😶 Команда huggingface-cli upload теперь поддерживает wildcards (шаблоны) прямо в пути к файлам (например, huggingface-cli upload my-model *.safetensors вместо опции --include).
😶 Команда huggingface-cli delete-cache получила опцию --sort для сортировки кэшированных репозиториев (например, по размеру: --sort=size).

✔️ Полный список обновлений
✔️Блог
✔️Документация по Xet

@ai_machinelearning_big_data


#huggingface #release #xet

Данные и облака — наше все 🧠

На конференции GoCloud ты найдешь новые знания об инструментах обработки данных.

Обсудим интеграцию AI в аналитические процессы и тренды облачных технологий. А еще:
😶‍🌫️покажем инструменты для упрощения процесса обработки данных
😶‍🌫️поговорим с компаниями, которые уже работают с данными в облаке
😶‍🌫️возможные риски потери данных и способы их предотвращения
😶‍🌫️покажем архитектуру DBaaS поверх K8s

30+ докладов, нетворкинг, live-демо сервисов и afterparty ждут тебя 10 апреля.
Регистрация по ссылке 👈