LiYing

Сейчас большинство людей делают фото для документов на смартфон, а потом вручную вырезают фон, меняют цвет задника, подгоняют размеры и т.п. — процесс всё ещё довольно муторный.

Один разработчик решил автоматизировать всю эту рутину и создал LiYing — инструмент, который одним кликом закрывает весь пайплайн обработки фото для документов. Всё выложено в open-source.

Инструмент использует AI-модель для автоматического определения лица и тела, умеет корректировать угол съёмки, заменять фон на любой цвет, подгонять под нужный размер и делать верстку под печать. Всё работает оффлайн.

Основной функционал:

🔸Автоматическое определение лица и тела, точное удаление фона и подмена задника
🔸Коррекция угла съёмки, если фото сделано неровно
🔸Поддержка любых цветов фона — генерация фото на нужном фоне в один клик
🔸Интеллектуальное кадрирование под стандартные форматы (от 1 до 6 дюймов)
🔸Генерация фото-сетки под печать (автоматическая вёрстка)
🔸Полностью оффлайн — приватность и работа без интернета

Есть готовая сборка для Windows, либо можно собрать и запустить из исходников. Инструмент полезный не только для личного использования, но и для фотостудий — сильно ускоряет обработку фото на документы.

📁 Language: #Python (92.8%)

⭐️ Stars: 893

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

muvera-py

MUVERA-PY — высокоэффективный алгоритм многовекторного поиска на GitHub, позволяющий быстро и точно искать по огромному количеству документов.

Это Python-реализация алгоритма Google FDE, которая с помощью техники фиксированного кодирования по размерности сжимает сотни векторов в один, ускоряя поиск более чем в 8 раз.

Ключевые особенности:

🔸Полная совместимость с оригинальной реализацией Google на C++ с сохранением точности алгоритма
🔸Поддержка популярных моделей многовекторного поиска, включая ColBERT
🔸Два режима генерации FDE: для запросов и документов
🔸Поддержка методов снижения размерности, таких как AMS Sketch, для повышения производительности
🔸В комплекте — полный набор бенчмарков и тестов производительности

Проект содержит подробное руководство по алгоритму и тесты производительности — можно сразу использовать для оптимизации поисковых систем в продакшене.

📁 Language: #Python (100.0%)

⭐️ Stars: 177

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer