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1.分享几个开源的游源码Python游戏代码
2.腾讯T2I-adapter源码分析（2）-推理源码分析
分享几个开源的Python游戏代码
以下是一些开源的Python游戏代码分享：
I wanna，源代码链接：pan.baidu.com/s/1DlULys...
提取码：kh2h
Covid-Hero，游源码源代码github地址：github.com/zixinzeng-je...
The游源码 Game of Purifier，源代码github地址：github.com/epcm/PURIFIE...
进击的游源码豌豆，源代码链接：pan.baidu.com/s/1YcojAC...
提取码：tsfm
以上游戏均采用Pygame Zero库（简称Pgzero）开发。游源码Pgzero是游源码意见收集源码Pygame的精简版本，能够实现Pygame库的游源码主要功能，同时屏蔽了复杂的游源码细节，对新手十分友好。游源码
若想快速了解Pgzero，游源码可以参考下文：
若要全面系统学习Pgzero，游源码可以参考《趣学Python游戏编程》一书。游源码该书通过十个经典游戏案例，游源码深入浅出地介绍了游戏编程的游源码基本原理，以及Pgzero的游源码巡更系统 源码具体使用方法。相信学完这本书后你也能开发出上面这样精彩的Python游戏。
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图像的卖源码犯法可控性，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，app相册源码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、办公app源码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。
