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没有未来指标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pdm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，kpi系统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，使命ol 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，我们也分析了它的疯狂考试源码源码实现，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。