1.怎么查看腾讯视频网的腾讯腾讯视频代码
2.tencent://message/?uin=627722999&Site=&Menu=yes？
3.腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析
4.腾讯T2I-adapter源码分析（2）-推理源码分析
5.怎么查看腾讯视频网的视频代码？
6.腾讯视频的地址解析下载

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、网页在空白处点击右键查看源代码；

       3、源码源码内页查找ctrlF或者在浏览器的官网工具找到选项；

       4、输入v.qq即可查到视频的腾讯腾讯代码；

       5、如此即可将视频的网页ETFSHARE指标源码网址截取。

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

       一、源码源码腾讯提供的官网代码为：

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

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

       登陆你的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腾讯腾讯地址。然后点“更多设置”，网页点开之后下面有个显示边框，源码源码点“不显示”。上面有个连接地址输入：

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

       把上面地址中的*****改成你的qq号码，最后提交就可以了！

       六、

参考资料：

       1、Registering an Application to a URL Protocol

       2、手写笔记 源码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、火萤大神源码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。storm实时gps 源码

       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，js调用网页源码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？

       告诉你个简单的方法不用这么辛苦.有的网站、为了不让人用常常给地址加密、或用相对地址.甚至动态分配地址.等有的看下网页源代码可以找的到、有的则不然.怎么样可以轻松找到地址、或者可以直接下载到本地呢.如果你装有maxthon浏览器就更方便了.在\====查看====菜单下的=====工具栏=====下的插件栏勾上.会看到插件栏上有个f的按钮FLASH然后打开你需要的网页、上面有你要的flash点下f按钮、真是地址就显示了.在左栏有preview显示地址、选择到save然后右键地址另存为..就可以下载到本地拉．非常好用.现在的版本、甚至可以挖视频拉.答案补充只要你能登录那个网页、看的到、能显示出你要的FLASH就能保存、且弄到它的地址.光你给的那段html、有什么用呢、它只是解析过的.看不出原文件的地址.如你说的盗链网、人家也是有技术的.他盗了链然后又再次隐藏.如开头说的地址加密、或用相对地址.甚至动态分配地址.等又或者他复制一分、挂在他的网上、已经不是引用了.而是直接有副本.前提:这个网站只是引用了别人的flash、没有建副本建议.用maxthon打开有你要的flash的那个页面(就是你给的这段代码的那页、)然后点F按钮、就会把页面上所有的flash和它的真实地址列出来.要想下载只需要选到save然后右键另存即可.

腾讯视频的地址解析下载

       1. 以腾讯视频播放页地址为例，解析视频真实地址的过程如下：首先打开腾讯视频播放页，如 /x/cover/rz4mhbfco.html。

       2. 在播放页的源码中，寻找视频信息。其中，视频ID（vid）的值，例如 "yaw7"，是我们需要的关键信息。

       3. 使用Chrome浏览器的开发者工具监控网络请求，找到获取视频信息的getinfo接口请求地址。构造请求参数，例如清晰度标识（defn），可选值有 "sd"（标清）、"hd"（高清）、"shd"（超清）、"fhd"（P）。

       4. 分析getinfo接口的请求结果，关注fi列表、ci列表和ui列表。这些列表包含了视频的详细信息，包括不同清晰度的视频文件和对应的索引信息。

       5. 接着，通过监测网络请求，找到获取视频密钥（key）的getkey接口请求。构造参数，包括视频ID（vid）、码流编号（format）和filename。

       6. filename参数的构造基于分段信息中的keyid。例如，对于第四个分段，将keyid中的 "." 替换为 ".p"，然后在末尾加上 ".mp4" 即可。

       7. 获取getkey接口的请求结果，其中包含了视频的密钥（key）。

       8. 分析视频真实地址的构造，确定地址前缀在ui列表中，filename根据分段信息计算得出，vkey参数即为获取的key。

       9. 最终，运行输出得到视频的真实地址，例如 "http://.../aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ2V0dHVwLzEwMjQvMDQvMjQ="。