🔥 HunyuanVideo-Avatar — крутой инструмент для создания реалистичных анимированных аватаров в различных стилях оживающих от звука.

Система синхронизирует речь с мимикой и движениями персонажа:
💬 Эмоции, выражения лица и жесты точно подстраиваются под аудиодорожку, создавая ощущение живого человека, а не зацикленной анимации.
💬 Поддерживается одновременная анимация нескольких персонажей, что делает инструмент подходящим для диалогов, сцен и сложных видеоформатов.

Как работает внутри:
🟢модуль внедрения изображения фиксирует внешний облик персонажа.
🟢модуль аудио-эмоций анализирует интонации, ритм и настроение речи.
🟢интеллектуальный аудиоадаптер учитывает особенности лица и переводит звук в естественную анимацию.

⚙️ В результате получается плавное, динамичное и правдоподобное движение, где голос и визуал работают как единое целое.

▶️ Установка:

# 1. Create conda environment
conda create -n HunyuanVideo-Avatar python==3.10.9

# 2. Activate the environment
conda activate HunyuanVideo-Avatar

# 3. Install PyTorch and other dependencies using conda
# For CUDA 11.8
conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
# For CUDA 12.4
conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia

# 4. Install pip dependencies
python -m pip install -r requirements.txt
# 5. Install flash attention v2 for acceleration (requires CUDA 11.8 or above)
python -m pip install ninja
python -m pip install git+https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git@v2.6.3

♎️ GitHub/Инструкция

⚡️ Отлично подойдет для видеоконтента, виртуальных ведущих, аватаров, презентаций и ИИ-персонажей нового поколения.

#python #soft #github

💀 OSINT на максималках: вытаскиваем цифровые следы из соцсетей.

➡️Нельзяграм,
➡️X,
➡️TikTok,
➡️YouTube,
➡️Reddit и многие другие.

Никакой магии. Только открытые источники, правильные инструменты и холодный анализ сбора данных и контента.

Внутри:
✔️ парсеры соцсетей и сервисов;
✔️ поиск по открытым базам и профилям;
✔️ геотрекинг и анализ активности;
✔️ нейросети для анализа и генерации контента;
✔️ инструменты работы с капчами;
✔️ десятки ботов под все актуальные соцсети.

🌍 Охват платформ от Европы до Азии и США.

Хороший буст для тех, кто занимается исследованиями, анализирует аудиторию, учится понимать, как устроена цифровая идентичность.

👍 Сохраняем и пробуем ТУТ

#soft #github

😱 Проект wifi-densepose — система, которая в реальном времени отслеживает положение человека, используя обычный Wi-Fi.

Камеры больше не нужны. Тело видно… через стены.

Как это работает:
💬 Wi-Fi-сигналы анализируются на уровне CSI (Channel State Information),
💬 дальше в игру вступает машинное обучение —
и система собирает полную позу тела с частотой 30 FPS и задержкой меньше 50 мс.

Что умеет:
🔒 Privacy-first — никаких камер, только Wi-Fi.
⚡️ Реальное время — плавное отслеживание движений.
👥 До 10 человек одновременно.
🏥 Оптимизация под медицину, фитнес, умный дом и безопасность.
👊 Распознаёт падения, активность, присутствие людей.
📡 Работает на обычных Wi-Fi роутерах, без спецжелеза.
🔌 WebSocket-стриминг — данные летят в реальном времени.
✅ Полное тестовое покрытие.

По сути, это компьютерное зрение без камер.

🔥 Будущее умных домов, медицины и безопасности выглядит именно так.

Базовая установка:

# Install the package
pip install wifi-densepose

# Copy example configuration
cp example.env .env

# Edit configuration (set your WiFi interface)
nano .env

Запуск системы:

from wifi_densepose import WiFiDensePose

# Initialize with default configuration
system = WiFiDensePose()

# Start pose estimation
system.start()

# Get latest pose data
poses = system.get_latest_poses()
print(f"Detected {len(poses)} persons")

# Stop the system
system.stop()

Просмотр в реальном времени:

import asyncio
import websockets
import json

async def stream_poses():
    uri = "ws://localhost:8000/ws/pose/stream"
    async with websockets.connect(uri) as websocket:
        while True:
            data = await websocket.recv()
            poses = json.loads(data)
            print(f"Received poses: {len(poses['persons'])} persons detected")

# Run the streaming client
asyncio.run(stream_poses())

🔗 Туча полезных команд

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

😰 Вкатываемся в Python, Machine Learning и AI на практике

Золотая жила для обучения через проекты.
Реальный код, реальные задачи и пошаговые разборы.

В одном репозитории — 500+ проектов по:
🟢Machine Learning;
🟢Чат-боты на Python, компьютерное зрение, Web-scraping проекты;
🟢Deep Learning;
🟢125+ языковых моделей (NLP) — трансформеры, токены, семантика;
🟢NLP и трансформерам;
🟢Data Science;
🟢IoT;
🟢Django, GUI-приложениям и многому другому!

Всё:
— с кодом
— с объяснениями
— с готовыми идеями для портфолио

🚀 Сохраняй, разбирай, пиши код, получай реальные навыки.

📲 Max

#python #soft #github