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【硬指标源码】【专抓涨停源码】【poll_wait源码】腾讯解析源码_腾讯解析源码怎么用

时间:2024-11-28 18:12:41 来源:源码书写时

1.腾讯T2I-adapter源码分析(1)-运行源码跑训练
2.腾讯插件化—Shadow源码
3.Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取(附源码,腾讯腾讯高清无水印)
4.腾讯视频的解析解析地址解析下载
5.腾讯T2I-adapter源码分析(3)-训练源码分析
6.怎么查看腾讯视频网的视频代码

腾讯解析源码_腾讯解析源码怎么用

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,源码源码用为人们带来了令人惊叹的腾讯腾讯效果,不禁让人感叹技术发展的解析解析日新月异。然而,源码源码用硬指标源码AI绘图的腾讯腾讯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。解析解析为了使AI绘制的源码源码用图像更具可控性,Controlnet、腾讯腾讯T2I-adapter等技术应运而生。解析解析本系列文章将从T2I-adapter的源码源码用源码出发,分析其实现方法。腾讯腾讯

       本篇是解析解析第一篇,主要介绍源码的源码源码用运行方法,后续两篇将以深度图为例,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。专抓涨停源码随后安装依赖项,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,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。poll_wait源码准备训练数据,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,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源码包制作deb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,我们也分析了它的源码实现,写了一系列文章。

腾讯插件化—Shadow源码

       腾讯插件化框架Shadow介绍及源码解析

       Shadow是一个由腾讯自主研发的Android插件框架,经过线上亿级用户量的检验,其在插件技术领域展现出不俗的实力。Shadow不仅开源分享了关键代码,还全面分享了上线部署所需的设计方案。

       与市面上其他插件框架相比,Shadow在技术特点上主要体现在:

       支持特性编译与开发环境准备:建议使用最新稳定版本的Android Studio,推荐打开工程并选择sample-app或sample-host模块直接运行,体验不同安装情况下的运行效果。

       代码结构清晰:所有代码集中在projects目录下的三个子目录中,sample目录为体验Shadow的最佳环境,详细信息可参考README文档。

       插件加载与启动流程解析

       插件加载是Shadow框架的核心,从loadPlugin作为起点,通过一系列步骤实现插件的动态加载与启动。包括但不限于:

       本地启动顺序:重点关注启动流程的第一、二步,回溯整个过程最终调用Plugin Manager的wifiportal认证系统源码DynamicPluginManager.enter方法。

       跨进程调用与Activity加载:调用mDynamicPluginLoader.callApplicationOnCreate方法执行插件加载,之后通过FastPluginManager.convertActivityIntent方法启动Activity。

       Activity与Service加载机制

       在Activity与Service加载机制上,Shadow采用与Android系统自身一致的实现方式:通过修改ClassLoader的parent属性,插入DexClassLoader实现插件apk的加载与Activity的实例化。具体步骤包括:new一个DexClassLoader加载插件apk,从插件ClassLoader中load指定的插件Activity名字,newInstance之后强转为Activity类型使用。

       Shell Activity复用与资源管理

       为了解决资源复用与访问问题,Shadow通过代理Activity的方式,通过Intent的参数确定构造哪个Activity,令壳子Activity能够复用,实现资源的隔离管理。此外,对同名View与资源的处理也非常关键,通过自定义类加载器与AOP技术,解决此类问题。

       组件调用与优化

       对于Service、Content Provider与Broadcast Receiver的调用,Shadow提供了优化方案,如通过ShadowContext启动Service、使用ShadowAcpplication注册静态广播等。

       总结与学习建议

       本文详细解析了插件化框架Shadow的源码与实现机制,深入探讨了其解决插件加载、Activity启动、资源管理等问题的策略。对于深入理解Android插件化技术,实现高效、稳定的插件化解决方案具有重要参考价值。建议对Android核心技术感兴趣的开发者深入阅读《Android核心技术手册》,了解更多关于插件化、热修复等技术的详细内容。

Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取(附源码,高清无水印)

       为了解析并爬取腾讯视频的m3u8格式内容,我们首先需要使用Python开发环境,并通过开发者工具定位到m3u8文件的地址。在开发者工具中搜索m3u8,通常会发现包含多个ts文件的链接,这些ts文件是视频的片段。

       复制这些ts文件的URL,然后在新的浏览器页面打开URL链接,下载ts文件。一旦下载完成,打开文件,会发现它实际上是一个十几秒的视频片段。这意味着,m3u8格式的文件结构为我们提供了直接获取视频片段的途径。

       要成功爬取,我们需要找到m3u8文件的URL来源。一旦确定了URL,由于通常涉及POST请求,我们需要获取并解析对应的表单参数。接下来,我们将开始编写Python代码。

       首先,导入必要的Python库,如requests用于数据请求。接着,编写代码逻辑以请求目标URL并提取所需数据。遍历获取到的数据,将每个ts文件的URL保存或下载。最后,执行完整的爬虫代码,完成视频片段的爬取。

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 "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。

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。

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。

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