1.微信第三方平台源码怎么使用
2.腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
3.怎么查看腾讯视频网的腾讯腾讯视频代码
4.腾讯T2I-adapter源码分析（2）-推理源码分析
5.腾讯插件化—Shadow源码
6.腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析
微信第三方平台源码怎么使用
1、登陆第三方微信营销系统，源码源码点击导航栏的管理管理管理中心，再点击添加微信公众号；
2、腾讯腾讯打开微信公众平台网址，源码源码登陆需要添加的管理管理投影互动源码微信公众号，点击设置，腾讯腾讯再点击点击帐号信息；
3、源码源码依次输入公众号名称、管理管理公众号原始ID、腾讯腾讯微信号、源码源码地区、管理管理类型，腾讯腾讯最后点击保存；
4、源码源码回到公众账号点击功能，管理管理再点击高级功能，点击进入编辑模式，点右上角关闭，点击进入开发模式，点击右上角按钮，同意腾讯的协议下一步，填写URL和Token；
5、打开第三方微信营销系统，点击保存的公众号的API接口，第三方微信营销系统会给一个URL和一个Token，复制粘贴到开发者的URL和Token上，然后点击提交，即可成功成为开发者，并接入微信第三方平台。
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，为人们带来了令人惊叹的效果，不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而，AI绘图的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。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，promise 源码它与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。spring源码学习准备训练数据，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，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的物流网站源码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。
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，多用户商城系统源码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。
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（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。
年最新对比：Tapd 与PingCode、禅道等8大工具对比
Tapd
Tapd 是一款由腾讯推出的敏捷开发管理工具，特别适合需要高效协作和快速迭代的敏捷开发团队。它支持多种敏捷方法论，包括Scrum和Kanban，非常适合寻求灵活、快速应对变化的开发团队。Tapd 与腾讯系的产品深度集成，与多种开发工具如 Jenkins 也有不同程度的集成。然而，它可能不太适合那些定制化、灵活性要求高的项目团队，如敏捷、瀑布、看板等混合型项目的管理。Tapd 并不支持与钉钉、飞书等一些竞对产品的集成互通。它可能不太适合大规模、复杂性高、创新性等项目下管理。Tapd 也不支持开发项目之外的管理需求，可能不适合研发团队以外的团队使用。
PingCode
PingCode 是一款国内领先的开发项目管理系统，它支持广泛的项目管理需求，包括敏捷开发、瀑布开发，以及中大型复杂项目中经常要求的混合开发模式。PingCode 能够满足从基本的任务跟踪到复杂的DevOps集成的研发全生命周期管理。它曾连续多年入选氪发布的中国软件项目管理软件榜单，非常适合研发项目团队使用。知名客户包括小红书、长城汽车、清华大学、华夏基金等。PingCode 功能丰富，能够满足工单收集、需求管理、需求规划、开发、构建部署、测试、发布、交付、知识管理、效能管理、工时管理等全生命周期管理。它集成了github、gitlab、jinkens、企微、飞书等企业管理工具。
Worktile
Worktile 是一款在国内市场占有率非常高的通用型项目管理系统，常年入选项目管理前五榜单。它支持研发还是非研发项目，成为许多中小企业的理想选择。Worktile 适用于各种规模和行业的团队，包括IT、教育、金融、电商等领域。无论是需要敏捷开发支持的研发团队还是需要跨部门协作的非研发团队，Worktile 都能提供有效的解决方案。它具备OKR目标管理、项目管理、项目集管理、项目计划、项目风险、项目成本管理、企业网盘、审批、简报等能力。一个工具能够满足大多数需求，能够帮助节省很多费用，所以国内非常中小企业都青睐于这款工具。Worktile 支持二次开发、买断、私有部署等需求。
Remine
Remine 是一款开源的项目管理工具，以其灵活性和强大的定制能力闻名。它支持多项目管理、角色基于访问控制和问题跟踪等核心功能，非常适合需要高度定制项目管理解决方案的团队。Remine 适用于需要进行复杂项目管理的中大型团队，尤其是那些有定制需求的软件开发团队。由于其开放源代码的特性，团队可以自行修改和扩展其功能以适应特定的管理需求。主要功能包括灵活的问题跟踪系统、多项目支持、Gantt 图和日历、Wiki、论坛以及版本控制系统集成。这些功能共同支持复杂的项目管理需求。
Teambition
Teambition 是一个针对个人宣布完全免费的项目工具，由阿里巴巴旗下团队收购。它特别适用于需要项目管理的个人。核心功能包括任务管理、日程安排、文件管理、以及与外部应用如钉钉的深度集成。用户可以根据自己的工作习惯调整工具设置，以达到最佳的个人生产力。界面用户友好，集成多种协作功能于一体，支持丰富的模板和自定义选项。
广联达
广联达提供全面的工程项目管理解决方案，尤其擅长于处理大规模的建筑和工程项目。通过整合成本管理、项目调度、资源分配和风险评估功能，广联达帮助企业提高项目执行效率和精度。广联达适用于承担大型建筑、基础设施和工程项目的企业。特别是那些需要精确成本控制和高度项目监控的工程团队，将受益于其深入的项目管理功能和数据分析工具。核心功能包括项目进度管理、实时数据分析、资源和成本管理、质量控制以及合同管理。广联达还提供了BIM模型集成和现场数据捕捉功能，以优化设计和施工过程。
Jira
Jira 是一个高度灵活的敏捷项目管理工具，深受全球多家企业的信赖。它支持各种敏捷开发方法，如Scrum和看板，使其成为跨国团队协作和项目管理的理想选择。Jira 特别适合需要跨地域协作的多元团队，包括软件开发、DevOps、产品管理等领域的团队。它通过提供高度自定义的工作流和集成选项，适应各种规模的团队，从小型初创企业到大型企业。Jira 的核心功能包括任务管理、依赖关系管理、目标跟踪、以及强大的报告工具。这些功能帮助团队可视化工作进度，管理工作流程，并优化资源分配。
禅道
禅道是一个开源且免费的项目管理软件，专为软件开发项目设计，支持敏捷和传统的项目管理方法。它提供全面的项目管理功能，适用于各种规模的团队，特别是对成本敏感的团队。禅道适用于需要综合项目管理解决方案的小到中型软件开发团队。它支持需求管理、任务管理、缺陷跟踪和版本控制等多种功能，非常适合追求成本效益的团队。核心功能包括项目需求管理、任务分配与跟踪、缺陷管理、测试用例管理和版本发布管理。禅道还支持多种视图和报告，帮助团队监控项目进展和质量。
飞书
飞书（Feishu），由字节跳动开发，是一个面向企业的一站式办公协作平台。它支持多平台操作，包括Windows、macOS、iOS、Android等，以及网页端，提供了即时通讯、云文档、视频会议等多种功能，特别适合需要远程协作和高效沟通的企业。飞书特别适合需要多平台操作、支持全球数据合规保护的企业。
比较分析
在选择适合的项目管理工具时，需要考虑团队的规模、项目的复杂度、预算限制以及特定的技术需求。例如，大型企业可能更倾向于选择功能全面且能够支持复杂项目管理的Jira或PingCode，而中小企业或初创公司则可能更适合使用成本较低且易于上手的Worktile或Teambition。
结论
虽然Tapd在国内项目管理工具市场中占据了一席之地，但PingCode、Worktile、Jira、Remine和Teambition等工具也提供了强大的功能，可以满足不同企业的需求。根据您的具体需求选择最合适的项目管理工具，将帮助您的团队提高效率，更好地管理项目。
