大家好，今天繼續(xù)聊聊科技圈發(fā)生的那些事。

一、py12306

話說回來，也快到五一了，不知道小伙伴們有沒有出行計劃呢？是選擇回家，還是出去旅游呢？

出行票的第一輪應(yīng)該是放完了，我們就來趕趕末班車吧。

py12306 這個項目其實就是一個搶票的工具，或許是臨近出行購票熱潮，這類項目又狠狠火了一把。

工具的使用非常簡單，用 Python 部署即可，也可以通過 Docker 使用。作者在項目主頁給出了比較詳細(xì)的教程，大概就是：

• 克隆倉庫，安裝依賴
• 配置工具程序（附代碼）
• 測試運行

我們來看一下作者給出的使用演示圖：

整體看下來，就是只需要配置好使用環(huán)境，剩下的內(nèi)容交給 py12306 ，靜候佳音即可。項目的特征功能也很完善，比如多賬號、多任務(wù)、多線程支持，分布式運行，郵件、微信消息通知等等。

當(dāng)然，作為一款開源工具，作者提示到，請勿用于商業(yè)用途。這種工具，方便一下自己，點到為止即可。還是那句話，你好，我也好，大家好才是真的好。

有需求的小伙伴可以自行部署使用，在這里提前祝大家假期愉快。

項目地址：

https://github.com/pjialin/py12306

二、DUSt3R

相信我們應(yīng)該都知道一個成語——管中窺豹。意思是只看到了事物的一小部分，無法看清全貌。

但是，時代變了。現(xiàn)在我們能不能通過物體的某一部分，就看清它的全貌呢？

答案是，可以。DUSt3R 是一款可以幫助人們輕松實現(xiàn)幾何 3D 視覺效果的工具。簡單來說，就是通過提供一些平面 2D 的圖像，生成圖像中內(nèi)容的 3D 效果。

我們可以直接看看 demo，通過提供了幾張看起來就是“隨手一拍”的圖片，DUSt3r 就可以生成圖片中鸚鵡、建筑物的 3D 重建。

對于傳統(tǒng)的多立體視角重建 MVS （Multi-view stereo reconstruction) 來說，攝像機(jī)內(nèi)在、外在參數(shù)的獲取通常較為麻煩。而 DUSt3r 將兩兩重建問題轉(zhuǎn)換為點映射的回歸，放松了通常投影相機(jī)模型的硬約束，很好的優(yōu)化了這個問題。

是不是感覺有點聽不懂？大概的意思就是，傳統(tǒng)的 MVS 需要提供相機(jī)的姿勢、校準(zhǔn)等信息，或是對它們進(jìn)行估計。而 DUSt3r 通過點映射的回歸簡化了這個核心步驟，使整個流程變得簡單。

對于一個無約束圖像集，即一組具有未知相機(jī)姿勢和內(nèi)在特征的照片，DUSt3R輸出一組相應(yīng)的點陣圖，并從中直接恢復(fù)通常難以一次性估計的各種幾何量，如相機(jī)參數(shù)、像素對應(yīng)關(guān)系、深度圖。

項目已經(jīng)開源，部署可以在虛擬環(huán)境中完成。感興趣的小伙伴可以自行體驗一下。

項目地址：

https://github.com/naver/dust3r

三、Magic Clothing

前一段時間，我們介紹過一個項目 OOTDiffusion，大家還記得嗎？

今天要介紹的 Magic Clothing 是 OOTDiffusion 的一個“分支版本”，主要側(cè)重于可控服裝驅(qū)動的圖像合成。

可以看到，Magic Clothing 和 OOTDiffusion 還是略有不同的。OOTDiffusion 是把衣服“貼”到人的身上，可以是它提供的模特，也可以是你自己的照片。而 Magic Clothing 則注重于將一件衣服“穿”在生成的人物身上。

比如說，你想看看自己喜歡的一件衣服，穿在別人身上，或是動漫人物身上是什么樣子：

那么，Magic Clothing 是怎么實現(xiàn)這件事的呢？項目的核心，是根據(jù)不同的文本提示生成穿著目標(biāo)服裝的定制角色。于是，基于潛在擴(kuò)散模型（LDM），作者團(tuán)隊用到了以下幾個方法：

• 引入服裝提取器捕捉服裝的細(xì)節(jié)特征，并采用自注意融合將其納入預(yù)訓(xùn)練的 LDM 中，確保人物的服裝細(xì)節(jié)保持不變。
• 利用無分類器聯(lián)合指導(dǎo)，平衡服裝特征和文本提示對生成結(jié)果的控制。
• 提出的服裝插件模塊適用于各種微調(diào)的 LDM，可與其他擴(kuò)展模塊相結(jié)合，使用非常靈活。
• 設(shè)計匹配點-LPIPS用于評估目標(biāo)圖像與源服裝一致性。

而且，在最近的項目更新中，Magic Clothing 可以支持 AnimateDiff 生成 gif 圖像。

項目還在不斷更新，目前在線體驗的網(wǎng)址還沒有開放。感興趣的小伙伴可以跟進(jìn)一下后續(xù)發(fā)展。

項目地址：

https://github.com/shinehen1024/magicclothing

四、Reflex

Reflex 是一個使用 Python 創(chuàng)建網(wǎng)頁應(yīng)用程序的項目，在更名前，它叫 Pynecone。

Reflex 的介紹中有一句很醒目的話：

Deploy in seconds.(幾秒內(nèi)即可部署)

只要你的電腦上有 3.8 版本及以上的 Python 環(huán)境，你就可以很輕松的上手 Reflex。用到這樣一行pip命令就可以安裝 Reflex：

pip install reflex

那么，Reflex 的表現(xiàn)怎么樣呢？作者團(tuán)隊展示了一個使用 DALL·E 進(jìn)行圖像生成的網(wǎng)頁應(yīng)用示例，用到了 OpenAI 的 API ，生成的效果大概是這樣的：

設(shè)計簡潔大方，而這樣的網(wǎng)頁僅僅只用了一個 Python 文件。非常鉆牛角尖的數(shù)了一下，僅僅用到了四十多行代碼。讓我們來看看 Reflex 是怎么實現(xiàn)的：

• 用 State 來渲染 UI
• 在 State 中定義稱為事件處理器(event handlers)的函數(shù),用于改變狀態(tài)變量，事件處理器可以作為對用戶操作的響應(yīng)而被調(diào)用
• 定義應(yīng)用程序
• 添加從應(yīng)用程序根目錄到 index 組件的路由，添加標(biāo)題

好了，就是這么簡單的四個步驟，通過代碼復(fù)現(xiàn)出來是這樣：

所以說，只要你能找到這種很方便就能調(diào)用的 API ，你完全可以通過 Reflex 實現(xiàn)一個能實現(xiàn)相同功能，且屬于自己的網(wǎng)頁。而且，在 Reflex 的網(wǎng)站上，也已經(jīng)分享了許多成品網(wǎng)頁供大家體驗，比如 NBA 數(shù)據(jù)分析，或是簡單的 AI 聊天。

體驗網(wǎng)站地址：

https://reflex.dev/docs/gallery

項目地址：

https://github.com/reflex-dev/reflex

好了，本期的內(nèi)容就是這么多，我們下期再見！