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1.腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
2.腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析
3.腾讯T2I-adapter源码分析（2）-推理源码分析
4.怎么查看腾讯视频网的腾讯腾讯视频代码
5.tencent://message/?uin=627722999&Site=&Menu=yes
6.腾讯35k大佬手写接口自动化测试框架教程 涵盖框架源码+视频教程以及搭建流程

腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练

       稳定扩散、midjourney等AI绘图技术，导购导购为人们带来了令人惊叹的应用源码应用源码效果，不禁让人感叹技术发展的腾讯腾讯日新月异。然而，导购导购AI绘图的应用源码应用源码开源的进销存小程序源码可控性一直不是很好，通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。腾讯腾讯为了使AI绘制的导购导购图像更具可控性，Controlnet、应用源码应用源码T2I-adapter等技术应运而生。腾讯腾讯本系列文章将从T2I-adapter的导购导购源码出发，分析其实现方法。应用源码应用源码

       本篇是腾讯腾讯第一篇，主要介绍源码的导购导购运行方法，后续两篇将以深度图为例，应用源码应用源码分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter，也是为了继续研究我一直在研究的课题：“AI生成同一人物不同动作”，例如：罗培羽：stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图），Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感，后续将进行尝试。

       T2I-Adapter论文地址如下，它与controlnet类似，都是在原模型增加一个旁路，然后对推理结果求和。

       T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点，从图中可见，其一是在unet的编码阶段增加参数，而controlnet主要是解码阶段；其二是controlnet复制unit的上半部结构，而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型，因此T2I-Adapter的巡检提交系统源码模型较小，默认下占用M左右，而controlnet模型一般要5G空间。

       首先确保机器上装有3.6版本以上python，然后把代码clone下来。随后安装依赖项，打开requirements.txt，可以看到依赖项的内容。然后下载示例，下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下，再下载T2I-Adapter的模型到目录下，模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5，也还下载了sd-v1-4.ckpt。

       根据文档，尝试运行一个由深度图生成的例子，下图的左侧是深度图，提示语是"desk, best quality, extremely detailed"，右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛，一开始在一台8G显存的服务器上跑，显存不够；重新搭环境在一台G显存的服务器上跑，还是不够；最后用一台G显存的服务器，终于运行起来了。

       接下来尝试跑openpose的例子，下图左侧是骨架图，提示词为"Iron man, high-quality, high-res"，右侧是生成的图像。

       既然能跑推理，那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行，悬赏威客源码目标是准备一点点数据把训练代码跑起来，至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步，我们以训练深度图条件为例，来运行train_depth.py。

       显然，习惯了，会有一些问题没法直接运行，需要先做两步工作。准备训练数据，分析代码，定位到ldm/data/dataset_depth.py，反推它的数据集结构，然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt，用于存放数据文件的地址，由于只是测试，我就只添加两行。然后准备，图中的.png和.png是结果图，.depth.png和.depth.png是深度图，.txt和.txt是对应的文本描述。

       文本描述如下，都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量，由于T2I-Adapter使用多卡训练，显然我也没这个环境，因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量，因此做简单的设置。

       做好准备工作，可以运行程序了，C 识别车牌源码出于硬件条件限制，只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时，完成，按默认的配置，模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么，使用训练出来的模型试试效果，能生成如下（此处只是为了跑起来代码，用训练集来测试），验证了可以跑起来。

       运行起来，但这还不够，我们还得看看代码是怎么写法，下一篇见。

       PS：《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文，从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起，从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索，一步步介绍AI博弈的原理，而后引出强化学习方法，通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点，值得推荐。

       AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用，它集合stable-diffusion各项常用功能，还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术，我们也分析了它的分享秘笈app源码源码实现，写了一系列文章。

腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析

       随着stable-diffusion和midjourney等AI技术展现令人惊叹的艺术创作，人们对AI可控绘图的追求日益高涨。为提升AI图像生成的可控性，Controlnet和T2I-adapter等解决方案应运而生。系列文章将从T2I-adapter的源码出发，深入剖析其训练部分的实现原理。

       本篇我们将聚焦于训练源码的解析，通过代码结构的梳理，了解T2I-Adapter的训练流程。

       训练代码的运行涉及数据处理、模型加载、优化器设置以及实际训练过程。在第一部分，我们首先设置参数并加载数据，如DepthDataset，它从txt文件中读取、对应的深度图和文本描述。

       在模型加载阶段，我们区分了stable-diffusion模型和adapter。stable-diffusion模型加载时，其配置与推理阶段有所差异，如增加调度器参数、提高精度、调整分辨率和训练相关参数。adapter模型的加载则遵循推理过程中的初始化方法，通过构建不同模块来实现。

       训练过程中，adapter模型的关键结构包括下采样、卷积和ResnetBlock的使用，相比controlnet，T2I-adapter的参数更少，没有注意力层，这使得训练更为高效。模型放入GPU后，使用adamW优化器进行训练，同时设置学习率和数据保存路径。

       状态恢复部分，程序会判断是否从头开始或恢复训练，设置log信息。接下来，代码进入实际的训练循环，包括条件编码、隐藏状态生成、adapter结果附加至sd模型以及adapter梯度计算。

       loss函数定义在模型配置中，采用L2损失来衡量生成图像与给定时间点加噪ground truth的接近程度。训练过程中，loss计算和模型保存都在代码中明确体现。

       总的来说，T2I-adapter的训练源码展示了精细的结构和参数设置，确保了AI绘画的可控性和性能。在AI艺术的探索中，每一行代码都承载着技术进步的点滴痕迹。

腾讯T2I-adapter源码分析（2）-推理源码分析

       随着stable-diffusion和midjourney展示出AI绘图的惊人潜力，人们对技术进步的惊叹不已。然而，AI绘图的可控性一直是痛点，仅凭描述词控制图像并不尽如人意。为增强AI图像的可控性，Controlnet和T2I-adapter等技术应运而生。本文将通过解析T2I-adapter的推理源码，揭示其工作原理。

       本文将深入剖析推理部分的代码，以便理解T2I-Adapter的实际操作。使用如下的命令行指令进行推理，如test_adapter.py，它需要指定条件类型、深度图路径、前置处理器类型、提示语、模型和缩放尺寸等参数。

       在test_adapter.py中，主要分为参数读取、模型加载和推理运算三个步骤。参数读取部分包括检查支持的条件、构建提示语，以及根据输入选择前置处理。模型加载涉及stable-diffusion和adapter模型，前者通过配置加载，后者根据输入条件构造Adapter模型。

       加载stable-diffusion模型时，代码引用了来自github的CompVis/stable-diffusion库，其中关键部分包括加载参数、模型配置以及UNetModel的改动。Adapter模型的构造与论文中的结构图一致，通过ResnetBlock的组合实现。

       在推理过程中，先对输入进行预处理，如深度图的处理。随后，get_adapter_feature和diffusion_inference两个核心函数调用adapter模型，与stable-diffusion模型结合进行特征融合和采样。最后，DDIM采样器接收并处理adapter特征，最终生成图像。

       通过以上分析，我们逐步揭示了T2I-adapter的推理机制。后续文章将探讨训练代码。在游戏开发中，AI生成游戏角色动作的应用，如AUTOMATIC，展示了这种技术的实际应用，以解决美术资源匮乏的问题。

怎么查看腾讯视频网的视频代码

       查看腾讯视频网的视频代码操作步骤如下：

       1、将视频内容用浏览器打开；

       2、在空白处点击右键查看源代码；

       3、内页查找ctrlF或者在浏览器的工具找到选项；

       4、输入v.qq即可查到视频的代码；

       5、如此即可将视频的网址截取。

tencent://message/?uin=&Site=&Menu=yes

       ç›¸ä¿¡å¾ˆå¤šæœ‹å‹åœ¨è®¿é—®åˆ«äººçš„博客、网上商城时可能会发现上都有这样的小玩意， 点击下就可以弹出对话框和主人进行对话，而且无需加对方为好友。 

       ä¸€ã€è…¾è®¯æä¾›çš„代码为：

       <a href="tencent://message/?uin=&Site=JooIT.com&Menu=yes">

       <img border="0" SRC='blogs.com/phinecos/HelloWorldProtocal.rar)

       ç™»é™†ä½ çš„QQ空间后点自定义（快捷键Ctrl+j，Alt+j）点新建模块→大图模块→输入或者粘贴刚复制的地址。然后点“更多设置”，点开之后下面有个显示边框，点“不显示”。上面有个图片连接地址输入：

       tencent://message/?uin=*****&Site=www.qqkj.cn&Menu=yes

       æŠŠä¸Šé¢åœ°å€ä¸­çš„*****改成你的qq号码，最后提交就可以了！

       å…­ã€å‚考资料：

       1、Registering an Application to a URL Protocol

       2、Register protocol

       3、仿腾讯 QQ 和 Skype 通过URL触发自己的程序。

       4、由Tencent://Message协议想到的一个解决方案。

腾讯k大佬手写接口自动化测试框架教程 涵盖框架源码+视频教程以及搭建流程

       自动化测试

       自动化测试已成为软件行业热门话题，对测试人员的技能提升和职业发展至关重要，亦是软件测试趋势之一。特别是在敏捷模式下，产品迭代快速，市场调整频繁，客户需求变化多端。单纯的手动测试难以应对这种快速变化，而自动化测试能有效提升测试效率和产品质量。在测试岗位需求日益增长的背景下，掌握自动化测试技能成为跳槽面试和晋升的关键。

       接口自动化测试

       接口自动化测试能显著提高测试的复用性和效率。通过自动化测试，团队能在更短的时间内执行更多测试，快速实现回归测试，确保产品上线后的稳定性和质量。此外，它还能覆盖更多的测试场景，提升测试覆盖度。

       实现接口自动化测试

       选择合适的自动化测试工具是关键。Python、Requests、Pytest和Allure是一些常用的组合，它们能提供强大的功能支持，简化测试脚本的编写和执行。通过这些工具，开发人员能轻松地编写、运行和维护测试脚本。

       接口文档与测试示例

       以一个全国高校信息查询接口为例，接口文档提供了详细的信息，如请求方法、URL、参数等。通过HTTP POST请求，使用预设的参数如大学名称，系统会返回查询结果。此过程可使用Python的requests库快速实现，确保测试的准确性。

       线性脚本的挑战

       尽管使用线性脚本可以快速执行测试，但这种方式存在局限性，如难以维护和扩展。为解决这一问题，接口自动化测试框架应运而生。这些框架旨在提高代码的内聚性和降低耦合度，通过模块化设计，让测试脚本更易于管理和维护。

       总结

       在软件测试领域，掌握自动化测试技能对于个人职业发展至关重要。无论是接口自动化、Web UI自动化还是App自动化，选择合适的工具和方法，结合丰富的学习资源，都能帮助测试人员提高工作效率，确保产品质量。通过持续学习和实践，自动化测试将为测试人员的职业生涯带来更多的机遇。

付费进群源码微信封吗

       1. 微信对付费进群的行为进行监管，若发现此类行为，可能会被封禁。付费进群通常涉及欺诈，被视为违法行为。

       2. 付费进群的源码制作和分发通常属于非法活动。根据相关法律法规，此类行为可能会受到罚款甚至刑事处罚。

       3. 微信作为一款由腾讯公司开发的免费即时通讯应用程序，自年推出以来，已在全球范围内广泛使用。该应用由腾讯广州研发中心的张小龙团队负责开发。

       4. 微信提供了多种通讯和社交功能，包括发送语音、视频、和文字消息，以及通过网络浏览朋友圈等。这些服务大多免费，但可能会消耗一定的网络流量。

       5. 微信还提供了“摇一摇”、“公众平台”等特色功能，以及语音记事本等便捷工具，进一步丰富了用户的社交体验。