出于各种原因，为了使数组的索引与其他事物保持一致，我在数组中加入了[NSNullnull]。像这样:NSArray*arr=@[obj1,obj2,obj3,[NSNullnull],obj4];在遍历数组以确保忽略null值时，我正在考虑使用两种方法，但我不确定哪种方法更快。方法一for(idobjinarr){if(![[NSNullnull]isEqual:obj]){//Dostiff}}方法二for(idobjinarr){if([objisKindOfClass:[MyObjectclass]]){//Dostiff}}我的问题是:因为我正在遍历这个数组以适本地处理平铺Sc
一、前言业务逻辑：服务器部署sdwebui项目，远程浏览器访问ui界面。服务器可租用AutoDL的GPU服务器服务器：租用AutoDL的GPU服务器，LinuxStableDiffusionWebUi：作者AUTOMATIC1111，github项目地址GitHub-AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui:StableDiffusionwebUI二、云端部署、服务器部署部署流程如下：1、租用AutoDL服务器，创建虚拟环境（1）租用服务器这里不说了，选择合适的GPU即可，AutoDL可以使用“无卡模式开机”，即不使用显卡，价格很便宜（0.1元/小时）。适合用来
本文是StableDiffusionComfyUI的安装介绍，并非StableDiffusionWebUI。该软件使用了流程管理，目前来看更适合专业的设计师，虽然已能实现所有原生的功能，但软件本身目前仍处于初级阶段，还有很多地方需要改进，比如中文版、更多的扩展…的支持~~所以如果你对stablediffusion还不熟悉的朋友，请先安装StableDiffusionWebUI使用学习所有的功能模块。其它问题请参考：安装及其问题解决参考：《Windows安装StableDiffusionWebUI及问题解决记录》；运行使用时问题《Windows使用StableDiffusion时遇到的各种问题整
OpenAI推出的Whisper是一个通用语音转录模型，在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的large-v3模型登顶了OpenASR排行榜，被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在CommonVoice15数据集的58种语言中也展现出了强大的多语言性能，在42种语言上的单词错误率(WER)低于30％。尽管转录准确度非常优秀，但推理速度非常缓慢。即使利用flashattention、半精度和分块等优化推理技术，1小时长度的音频在16GBT4GPU上也需要超过6分钟的转录时间。在本文中，我们将演示如何运用推测解码将Whisper的推理时间缩减2倍，同时在数学上确保完全取得与原模型相
OpenAI推出的Whisper是一个通用语音转录模型，在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的large-v3模型登顶了OpenASR排行榜，被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在CommonVoice15数据集的58种语言中也展现出了强大的多语言性能，在42种语言上的单词错误率(WER)低于30％。尽管转录准确度非常优秀，但推理速度非常缓慢。即使利用flashattention、半精度和分块等优化推理技术，1小时长度的音频在16GBT4GPU上也需要超过6分钟的转录时间。在本文中，我们将演示如何运用推测解码将Whisper的推理时间缩减2倍，同时在数学上确保完全取得与原模型相
君不言语音识别技术则已，言则必称Whisper，没错，OpenAi开源的Whisper确实是世界主流语音识别技术的魁首，但在中文领域，有一个足以和Whisper相颉顽的项目，那就是阿里达摩院自研的FunAsr。FunAsr主要依托达摩院发布的Paraformer非自回归端到端语音识别模型，它具有高精度、高效率、便捷部署的优点，支持快速构建语音识别服务，最重要的是，FunASR支持标点符号识别、低语音识别、音频-视觉语音识别等功能，也就是说，它不仅可以实现语音转写，还能在转写后进行标注，一石二鸟。FunAsr和Whisper对比Mediumvsspeech_paraformer首先配置好Pyth
君不言语音识别技术则已，言则必称Whisper，没错，OpenAi开源的Whisper确实是世界主流语音识别技术的魁首，但在中文领域，有一个足以和Whisper相颉顽的项目，那就是阿里达摩院自研的FunAsr。FunAsr主要依托达摩院发布的Paraformer非自回归端到端语音识别模型，它具有高精度、高效率、便捷部署的优点，支持快速构建语音识别服务，最重要的是，FunASR支持标点符号识别、低语音识别、音频-视觉语音识别等功能，也就是说，它不仅可以实现语音转写，还能在转写后进行标注，一石二鸟。FunAsr和Whisper对比Mediumvsspeech_paraformer首先配置好Pyth
语音识别转文本相信很多人都用过，不管是手机自带，还是腾讯视频都附带有此功能，今天简单说下：fasterwhisper地址：https://github.com/SYSTRAN/faster-whisperhttps://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/SYSTRAN/faster-whisper实现功能：从麦克风获取声音进行实时语音识别转文本代码仅仅用了40多行即可实现实时语音转文本功能封装成类调用十分简单，代码如下：fwm=FasterWhisperManager()fwm.start()whileTrue:time.sleep(0.2
前言前面两篇文章讲了Gradio输出日志和ER-NeRF推理的图转存为ts文件这篇就讲讲如何在Gradio中实时的播放服务器生成的m3u8文件要让web上能播放，那首先要有个播放器，支持hls协议的web播放器，有video.js和hls.js等等，原生的video也能播，我这里选用hls.js除了播放器，还得要让web前端上能寻找到m3u8文件，也就是要让gradio能够支持直接通过url加载到m3u8文件，这涉及到gradio的静态文件挂载我们还需要让gradio能够把播放器在我们设计的webui上展示出来，而gradio的组件库里面是没有可用加载hls.js脚本的播放器组件的，这里就涉及
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