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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

i游源码

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是游源码海外约app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的游源码选股资源码具体使用方法。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图像的手机麻将透视源码可控性,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,小程序对接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、腾讯视频api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。

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