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谢谢大家æ¯ææ¬ç½ç«
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大家å¤å¶äºæ¥çå
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,分分分分分析为人们带来了令人惊叹的源码效果,不禁让人感叹技术发展的软件日新月异。然而,腾讯腾讯AI绘图的分分分分分析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。源码为了使AI绘制的图像更具可控性,Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发,分析其实现方法。
本篇是第一篇,主要介绍源码的运行方法,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aps源码教程在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。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,android 源码 binder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,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,discuz源码解析按默认的配置,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,我们也分析了它的源码实现,写了一系列文章。
大全!Python爬取芒果TV、腾讯视频、B站、爱奇艺、知乎、微博弹幕!linux netcat源码
大家好~ 我是菜鸟哥!今天讲解如何用python爬取芒果TV、腾讯视频、B站、爱奇艺、知乎、微博等平台的弹幕和评论,这类爬虫结果用于娱乐、舆情分析。
本文提供六个平台的十个爬虫案例,感兴趣的朋友可按平台顺序查看。完整源码已提供。
以芒果TV为例,以**《悬崖之上》为例,讲解如何爬取弹幕和评论。芒果TV的弹幕数据通过开发者工具抓包获得,视频每播放一分钟更新一次数据包。评论数据在网页底部,通过抓包分析得到。
腾讯视频以**《革命者》为例,弹幕数据同样通过开发者工具抓包获得,视频每播放秒更新一次数据包。评论数据在网页底部,通过抓包分析得到。
B站以视频《“这是我见过最拽的一届中国队奥运冠军”》为例,弹幕数据通过点击弹幕列表行展开,查看历史弹幕获得。评论数据在网页下方,通过抓包分析得到。
爱奇艺以**《哥斯拉大战金刚》为例,弹幕数据通过开发者工具抓包获得,视频每秒更新一次数据包。评论数据在网页下方,通过抓包分析得到。
知乎以热点话题《如何看待网传腾讯实习生向腾讯高层提出建议颁布拒绝陪酒相关条令?》为例,爬取回答内容。知乎的回答内容为动态加载,通过抓包分析得到。
微博以热搜《霍尊手写道歉信》为例,爬取评论内容。微博评论为动态加载,通过抓包分析得到。
以上便是今天的全部内容,完整源码已提供。如果你喜欢今天的内容,希望你能在下方点个赞和在看支持我,谢谢!
Python资料免费领取
如何解读tn6文件源码?
tn6 文件格式用于存储腾讯网游资源,包括角色、地图、界面等。
解析该文件需了解其二进制结构,以 "TN6" 魔数开头标识。
文件由多个 Chunk 组成,每个 Chunk 表示一个资源,格式包括 Chunk ID、大小和数据。
Chunk ID 指示资源类型,不同 ID 对应不同资源,如地图、模型、贴图等,依据 ID 解析资源数据。
数据部分采用压缩算法(如LZMA、zlib),需解压还原原始数据。
tn6 文件还包含目录表,记录所有 Chunk 偏移地址,方便快速查找和访问。
解析流程:读取文件头、目录表,遍历 Chunk,读取 ID、数据,解压还原,解析资源,加载用于渲染。
示例解析器伪代码提供参考。
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。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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