1.最小的码出语音合成软件代码解析-SAM
2.使用 Label Studio+SAM 对图像进行自动分割、打标
3.比分割大模型SAM更惊人，码出可以跟踪清明上河图的码出TAM惊艳亮相！
4.ECCV 2024 | IRSAM：用于红外小目标检测的码出先进分割一切模型
5.cs1.6，sam文件怎么用
6.mimikatz源码分析-lsadump模块（注册表）

最小的码出语音合成软件代码解析-SAM

       SAM（Software Automatic Mouth）是一款体积小巧的语音合成软件，纯软件性质，码出php信息记录源码商业用途，码出离线运行无需联网。码出它由c语言编写，码出编译后文件大小约为kB，码出支持在Windows、码出Linux、码出esp、码出esp上编译使用。码出原源代码非公开，码出但有网站提供反编译后的c源代码。此软件可以在线测试效果，用户输入文字即可体验语音合成功能。

       SAM软件的说明书提供了详细的使用指南。网站上同时介绍了软件的分析过程，以及esp上的移植代码。对于代码关键部分的分析，主要集中在SAM中的个音素上。音素按0-编号，每个音素都有特定属性，如ID、名称、ueditor 插入源码正常长度、重音长度、共振峰频率和幅度等。音素名称由1-2个字符组成，存储在phonemeNameTable1和phonemeNameTable2中。phonemeLengthTable表示音素的默认长度，单位为帧，约ms。音素分为三类，并有特定的频率和幅度数据。

       SAM的关键函数依次执行，上一个函数的输出为下一个函数的输入。主要函数包括TextToPhonemes、PhonemeStr2PhonemeIdx、RenderAll、CreateFrames和ProcessFrames2Buffer。这些函数负责从文本到音素的转换、音素索引和长度的获取、所有音素的渲染、频率和幅度数据的生成以及帧处理等核心操作。语音合成的关键代码位于processframes.c文件中，通过公式计算生成波形，涉及元音、浊辅音的合成，以及清辅音的直接读取文件处理。如果音素的xen源码下载flags属性不为0，则将根据特定条件添加部分录音内容，决定是否合成浊辅音。

使用 Label Studio+SAM 对图像进行自动分割、打标

       通过Label Studio和SAM（Segment Anything Model）的集成，自动图像分割和标记变得更为便捷和高效。自从年中，Label Studio社区引入了Meta的SAM功能，为注释者提供了快速创建图像标签蒙版的工具，使得注释者能够更专注于复杂的注释任务。社区反馈推动了多项更新，旨在提高模型的可靠性与用户体验。

       Segment Anything（SAM）是Meta AI研究团队开发的模型，它能够“只需单击一下即可‘剪切’任何图像中的任何对象”，具备快速分割系统和对不熟悉对象的零样本泛化能力。这使其在识别和分割图像中的对象时，即使这些对象在训练中未曾出现，也能表现出强大的性能。结合强大的关键点和边界框提示，SAM成为预注释新图像分割数据集的理想工具。

       Label Studio的SAM后端在模型预测功能与标签界面之间架起了桥梁，提供示例源代码和构建示例Dockerfile与Docker Compose文件，方便部署。此模型支持关键点与边界框提示的合并，通过交互式提高分割精度。SAM ML后端旨在让用户快速上手并运行模型，尽管它有局限性，网络记账源码如模型权重直接嵌入容器和依赖云本地存储。

       在启动之前，确保安装了Docker和Git。通过克隆存储库和构建Docker镜像，您可以部署SAM ML后端。此过程可能需要长达分钟，但最终会构建一个包含SAM模型权重的Docker映像。验证镜像后，可以使用它构建图像分割项目。

       安装Label Studio并构建项目时，需要API令牌以访问Label Studio实例。在启动之前，还需要主机的本地IP地址，以便在Label Studio和Label Studio ML后端之间进行通信。确保使用实际地址，因为它将作为localhost容器的本地地址进行使用。

       启动后端时，需编辑“docker-compose.yml”文件以包含Label Studio主机和API访问密钥。连接后，您可以设置项目、导入图像并开始标记过程。使用智能选择工具进行关键点标记，同时使用矩形边界框工具进行边界框标记。根据需要，可以使用负选择工具删除不需要的区域。

       完成标签任务后，百万蚂蝗源码可以通过导出功能将标签和掩码导出为JSON目录，以供机器学习和数据科学管道使用。Label Studio提供了一个直观的界面，加速了从图像分割到标记的整个过程。通过与Label Studio的结合，SAM模型为自动化图像处理提供了强大的工具。

比分割大模型SAM更惊人，可以跟踪清明上河图的TAM惊艳亮相！

       Meta月初发布的SAM模型以其"分割一切"的能力在计算机视觉领域引起了轰动，特别是对于图像中的物体生成mask。尽管这个里程碑式的技术展现了强大的潜力，但它主要局限于图像处理，视频目标跟踪/分割的挑战仍然存在，如场景变化对精度的影响和模板初始化的准确性问题。

       南方科技大学郑锋团队在此基础上，创新性地推出了"跟踪一切"(TAM)，一个针对视频目标跟踪任务的交互工具。TAM超越了传统模型的局限，通过鼠标点击即可实现视频中任意目标的像素级跟踪，尤其在处理如《清明上河图》这类复杂动态场景时，其能力令人瞩目。《清明上河图》中的人物众多，动态丰富，而TAM却能精准跟踪其中的物体，甚至在球赛现场，尽管运动员动作激烈，也能有效追踪球员。

       TAM的优势在于其交互性、灵活性和可用性，特别适用于镜头切换视频的物体跟踪和分割，以及视频对象的可视化开发和数据注释，甚至能支持面向对象的下游任务，如视频修复和编辑。通过简单操作，用户可以自由调整跟踪对象，修正跟踪区域，其强大性能可见一斑。

       要亲身体验Track-Anything的强大，你可以访问提供的地址，包括论文、项目源代码和demo演示。这里的工具不仅能分割大模型SAM，而且在跟踪精度和实用性上更是超越了前者，是一次对计算机视觉领域的重要补充。

ECCV | IRSAM：用于红外小目标检测的先进分割一切模型

       IRSAM：一种专为红外小目标检测设计的创新分割框架，它基于改进的SAM编码器-解码器结构，旨在学习更精确的红外小物体特征表示。此模型通过引入基于Perona-Malik扩散的块以及设计粒度感知解码器，提升了对红外图像中细微温度变化的捕捉能力，从而在小目标检测方面表现出色。实验结果表明，IRSAM在NUAA-SIRST、NUDT-SIRST和IRSTD-1K等公共数据集上取得了显著的性能优势，优于现有的先进方法。

       IRSAM模型的实现和源代码已开源，欢迎访问github.com/IPIC-Lab/IRS...进行查阅。如果您对CV、AI、AIGC等领域感兴趣，关注@CVer官方知乎账号，可及时获取优质内容。加入Mamba和目标检测交流群，与同行分享讨论。此外，ECCV 论文及开源项目合集请参考/amusi/ECCV-Papers-with-Code，了解最新的研究成果。在CVPR 论文和开源项目合集中，同样可以找到更多相关资源。

cs1.6，sam文件怎么用

       CS1.6的插件文件为amxx文件（运用）和sma文件（源码） 一般使用amxx文件就可以使用插件 方法如下： 将文件放入X:"CS\cstrike\addons\amxmodx\plugins中 然后在X:"CS\cstrike\addons\amxmodx\configs中的plugins.ini中将你刚刚添加的amxx插件的名。

mimikatz源码分析-lsadump模块（注册表）

       mimikatz是一款内网渗透中的强大工具，本文将深入分析其lsadump模块中的sam部分，探索如何从注册表获取用户哈希。

       首先，简要了解一下Windows注册表hive文件的结构。hive文件结构类似于PE文件，包括文件头和多个节区，每个节区又有节区头和巢室。其中，巢箱由HBASE_BLOCK表示，巢室由BIN和CELL表示，整体结构被称为“储巢”。通过分析hive文件的结构图，可以更直观地理解其内部组织。

       在解析过程中，需要关注的关键部分包括块的签名（regf）和节区的签名（hbin）。这些签名对于定位和解析注册表中的数据至关重要。

       接下来，深入解析mimikatz的解析流程。在具备sam文件和system文件的情况下，主要分为以下步骤：获取注册表system的句柄、读取计算机名和解密密钥、获取注册表sam的句柄以及读取用户名和用户哈希。若无sam文件和system文件，mimikatz将直接通过官方API读取本地机器的注册表。

       在mimikatz中，会定义几个关键结构体，包括用于标识操作的注册表对象和内容的结构体（PKULL_M_REGISTRY_HANDLE）以及注册表文件句柄结构体（HKULL_M_REGISTRY_HANDLE）。这些结构体包含了文件映射句柄、映射到调用进程地址空间的位置、巢箱的起始位置以及用于查找子键和子键值的键巢室。

       在获取注册表“句柄”后，接下来的任务是获取计算机名和解密密钥。密钥位于HKLM\SYSTEM\ControlSet\Current\Control\LSA，通过查找键值，将其转换为四个字节的密钥数据。利用这个密钥数据，mimikatz能够解析出最终的密钥。

       对于sam文件和system文件的操作，主要涉及文件映射到内存的过程，通过Windows API（CreateFileMapping和MapViewOfFile）实现。这些API使得mimikatz能够在不占用大量系统资源的情况下，方便地处理大文件。

       在获取了注册表系统和sam的句柄后，mimikatz会进一步解析注册表以获取计算机名和密钥。对于密钥的获取，mimikatz通过遍历注册表项，定位到特定的键值，并通过转换宽字符为字节序列，最终组装出密钥数据。

       接着，解析过程继续进行，获取用户名和用户哈希。在解析sam键时，mimikatz首先会获取SID，然后遍历HKLM\SAM\Domains\Account\Users，解析获取用户名及其对应的哈希。解析流程涉及多个步骤，包括定位samKey、获取用户名和用户哈希，以及使用samKey解密哈希数据。

       对于samKey的获取，mimikatz需要解密加密的数据，使用syskey作为解密密钥。解密过程根据加密算法（rc4或aes）有所不同，但在最终阶段，mimikatz会调用系统函数对数据进行解密，从而获取用户哈希。

       在完成用户哈希的解析后，mimikatz还提供了一个额外的功能：获取SupplementalCreds。这个功能可以解析并解密获取对应用户的SupplementalCredentials属性，包括明文密码及哈希值，为用户提供更全面的哈希信息。

       综上所述，mimikatz通过解析注册表，实现了从系统中获取用户哈希的高效功能，为内网渗透提供了强大的工具支持。通过深入理解其解析流程和关键结构体的定义，可以更好地掌握如何利用mimikatz进行深入的安全分析和取证工作。