大家好，今天继续聊聊科技圈发生的那些事。

一、py12306

话说回来，也快到五一了，不知道小伙伴们有没有出行计划呢？是选择回家，还是出去旅游呢？

出行票的第一轮应该是放完了，我们就来赶赶末班车吧。

py12306 这个项目其实就是一个抢票的工具，或许是临近出行购票热潮，这类项目又狠狠火了一把。

工具的使用非常简单，用 Python 部署即可，也可以通过 Docker 使用。作者在项目主页给出了比较详细的教程，大概就是：

• 克隆仓库，安装依赖
• 配置工具程序（附代码）
• 测试运行

我们来看一下作者给出的使用演示图：

整体看下来，就是只需要配置好使用环境，剩下的内容交给 py12306 ，静候佳音即可。项目的特征功能也很完善，比如多账号、多任务、多线程支持，分布式运行，邮件、微信消息通知等等。

当然，作为一款开源工具，作者提示到，请勿用于商业用途。这种工具，方便一下自己，点到为止即可。还是那句话，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，在这里提前祝大家假期愉快。

项目地址：

https://github.com/pjialin/py12306

二、DUSt3R

相信我们应该都知道一个成语——管中窥豹。意思是只看到了事物的一小部分，无法看清全貌。

但是，时代变了。现在我们能不能通过物体的某一部分，就看清它的全貌呢？

答案是，可以。DUSt3R 是一款可以帮助人们轻松实现几何 3D 视觉效果的工具。简单来说，就是通过提供一些平面 2D 的图像，生成图像中内容的 3D 效果。

我们可以直接看看 demo，通过提供了几张看起来就是“随手一拍”的图片，DUSt3r 就可以生成图片中鹦鹉、建筑物的 3D 重建。

对于传统的多立体视角重建 MVS （Multi-view stereo reconstruction) 来说，摄像机内在、外在参数的获取通常较为麻烦。而 DUSt3r 将两两重建问题转换为点映射的回归，放松了通常投影相机模型的硬约束，很好的优化了这个问题。

是不是感觉有点听不懂？大概的意思就是，传统的 MVS 需要提供相机的姿势、校准等信息，或是对它们进行估计。而 DUSt3r 通过点映射的回归简化了这个核心步骤，使整个流程变得简单。

对于一个无约束图像集，即一组具有未知相机姿势和内在特征的照片，DUSt3R输出一组相应的点阵图，并从中直接恢复通常难以一次性估计的各种几何量，如相机参数、像素对应关系、深度图。

项目已经开源，部署可以在虚拟环境中完成。感兴趣的小伙伴可以自行体验一下。

项目地址：

https://github.com/naver/dust3r

三、Magic Clothing

前一段时间，我们介绍过一个项目 OOTDiffusion，大家还记得吗？

今天要介绍的 Magic Clothing 是 OOTDiffusion 的一个“分支版本”，主要侧重于可控服装驱动的图像合成。

可以看到，Magic Clothing 和 OOTDiffusion 还是略有不同的。OOTDiffusion 是把衣服“贴”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 则注重于将一件衣服“穿”在生成的人物身上。

比如说，你想看看自己喜欢的一件衣服，穿在别人身上，或是动漫人物身上是什么样子：

那么，Magic Clothing 是怎么实现这件事的呢？项目的核心，是根据不同的文本提示生成穿着目标服装的定制角色。于是，基于潜在扩散模型（LDM），作者团队用到了以下几个方法：

• 引入服装提取器捕捉服装的细节特征，并采用自注意融合将其纳入预训练的 LDM 中，确保人物的服装细节保持不变。
• 利用无分类器联合指导，平衡服装特征和文本提示对生成结果的控制。
• 提出的服装插件模块适用于各种微调的 LDM，可与其他扩展模块相结合，使用非常灵活。
• 设计匹配点-LPIPS用于评估目标图像与源服装一致性。

而且，在最近的项目更新中，Magic Clothing 可以支持 AnimateDiff 生成 gif 图像。

项目还在不断更新，目前在线体验的网址还没有开放。感兴趣的小伙伴可以跟进一下后续发展。

项目地址：

https://github.com/shinehen1024/magicclothing

四、Reflex

Reflex 是一个使用 Python 创建网页应用程序的项目，在更名前，它叫 Pynecone。

Reflex 的介绍中有一句很醒目的话：

Deploy in seconds.(几秒内即可部署)

只要你的电脑上有 3.8 版本及以上的 Python 环境，你就可以很轻松的上手 Reflex。用到这样一行pip命令就可以安装 Reflex：

pip install reflex

那么，Reflex 的表现怎么样呢？作者团队展示了一个使用 DALL·E 进行图像生成的网页应用示例，用到了 OpenAI 的 API ，生成的效果大概是这样的：

设计简洁大方，而这样的网页仅仅只用了一个 Python 文件。非常钻牛角尖的数了一下，仅仅用到了四十多行代码。让我们来看看 Reflex 是怎么实现的：

• 用 State 来渲染 UI
• 在 State 中定义称为事件处理器(event handlers)的函数,用于改变状态变量，事件处理器可以作为对用户操作的响应而被调用
• 定义应用程序
• 添加从应用程序根目录到 index 组件的路由，添加标题

好了，就是这么简单的四个步骤，通过代码复现出来是这样：

所以说，只要你能找到这种很方便就能调用的 API ，你完全可以通过 Reflex 实现一个能实现相同功能，且属于自己的网页。而且，在 Reflex 的网站上，也已经分享了许多成品网页供大家体验，比如 NBA 数据分析，或是简单的 AI 聊天。

体验网站地址：

https://reflex.dev/docs/gallery

项目地址：

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

好了，本期的内容就是这么多，我们下期再见！