1.如何破解视频真实地址？
2.腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
3.腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析
4.怎么查看腾讯视频网的扒腾视频代码？
5.怎么查看腾讯视频网的视频代码
6.腾讯T2I-adapter源码分析（2）-推理源码分析
如何破解视频真实地址？
1. 以腾讯视频播放页地址为例，解析视频真实地址的讯源讯官过程如下：首先打开腾讯视频播放页，如 /x/cover/rz4mhbfco.html。码腾码
2. 在播放页的网源源码中，寻找视频信息。扒腾其中，讯源讯官php播放视频源码下载视频ID（vid）的码腾码值，例如 "yaw7"，网源是扒腾我们需要的关键信息。
3. 使用Chrome浏览器的讯源讯官开发者工具监控网络请求，找到获取视频信息的码腾码getinfo接口请求地址。构造请求参数，网源例如清晰度标识（defn），扒腾可选值有 "sd"（标清）、讯源讯官"hd"（高清）、码腾码"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，jeecg项目源码下载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 "、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，可以看到依赖项的怎么吧源码下载内容。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。准备训练数据，分析代码，php经典项目源码定位到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怎么写法，下一篇见。免费虚拟币源码
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。
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.
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。
c语言大佬什么梗
在b站上原神游戏相关内容的有位网友说：“腾讯要是敢动米哈游，就把王者荣耀的源代码给扒出来，我好歹也是个C语言系列大佬”，之后他的“我好歹也是个C语言系列大佬”被各路网友津津乐道，这个梗也被广泛运用于其它关于游戏代码上。
C语言是一门面向过程的计算机编程语言，是仅产生少量的机器语言以及不需要任何运行环境支持便能运行的率程序设计语言。
C语言的设计目标是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、仅产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。
C语言描述问题比汇编语言迅速、工作量小、可读好、易于调试、修改和移植，且代码质量与汇编语言相当。
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。
