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3.腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析
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       Python，画本画板一种简洁且功能强大的源码源码编程语言，以其二十年的画本画板发展历史和成熟的特性，为各种任务提供了便捷。源码源码gazebo城市环境源码它的画本画板语法清晰，支持多种编程范式，源码源码如命令式、画本画板面向对象、源码源码函数式等，画本画板并内置垃圾回收机制。源码源码Python常用于脚本编写和系统管理，画本画板且在各种平台上都能运行，源码源码可通过工具如py2exe等转换为独立程序。画本画板

       今年，社交网络上最火的并非名人，而是卡通形象小猪佩奇，尤其在短视频和社交网络上迅速走红。网络上涌现了关于小猪佩奇的diy商城源码绘画教程，其中九步画法尤其受到关注。博主尝试用Python的turtle模块，也就是海龟绘图，来挑战绘制小猪佩奇，尽管Python并非绘图专长，但这种跨领域的尝试富有挑战性。

       博主的海龟作图思路是先设定画板大小，颜色和笔触，然后依次画出小猪佩奇的各个部位。turtle模块通过控制海龟在屏幕上的移动和绘画，使得简单指令就能创造出复杂的图像，是初学者学习Python的有趣方式。以下是一部分代码示例：

       对于Python的学习路径，分为基础、进阶和项目实战阶段。基础阶段包括理解Python和面向对象编程，进阶则涉及Linux、Web开发工具和部署技术，框架阶段则学习如web.py、ddy指标源码Django和Flask等。实战项目则涵盖了个人博客、微信开发和企业应用等。

       想要快速掌握Python，可以加入学习裙++获取更多资源和支持。Python的应用广泛，适合web开发、爬虫，对运维人员的自动化运维和测试也有帮助，而大数据分析和科学计算则需要专业背景，机器学习和人工智能则对学历和数学能力有较高要求。

新手求教，现在我有画画板和记事本的安卓程序源代码，请问怎么才能把这两个功能同一到一个程序里？能手把

       新建一个Activity，在布局文件上放两个按钮；

       把两个程序的Activity和布局及其他相关资源也拷过来，并在清单中配置Activity；

       在新的Activity中设置按钮点击监听，点击一个按钮跳转到画画板的Activity，点击另一个跳转到记事本

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可控绘图的教务oa源码追求日益高涨。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，rmi指标源码如增加调度器参数、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。

源码阅读忆丛（）Minigui

       探索GUI的历史与实现

       对于GUI的细节仍然存在一些困惑，似乎总是有新的东西需要学习。年轻时，对《Windows程序设计》、MFC等书籍充满热情，那些API的神奇之处让人着迷。然而，花费大量时间深入学习，却似乎事倍功半，微软似乎更倾向于教人如何使用，而非深入解释实现原理。尽管如此，还是尝试实现过文字版的GUI，涉及基本的按钮、滚动条、菜单等元素。但一些细节仍不清楚。

       通过网络搜索，了解到魏永明的Minigui项目是对Windows GUI和GDI的模仿。通过下载vc6版本的MinGUI，能够进行调试。在分析代码时，发现事件回调、消息链等常见功能并无特别之处。而DefaultMainWinProc、InvalidateRect、PopupMenuTrackProc等函数则更具实际意义。GUI就像是在显存沙漠中绘画，有其既定规则。DefaultMainWinProc负责实现画最大、最小按钮、窗口方框等常规操作，而绘制的动作有其先后顺序，即消息的先后处理。

       GDI部分则展示了如何在显存中书写文字，包括粗体、斜体等效果；如何绘制图标和位图；关键的rgn裁剪矩形技术，用于加速绘制，矩形外的绘制不会进行。rgn裁剪矩形的运算包括加、减、合、并等，对应着窗口的各种移动和形状改变。不同线程之间的窗口管理由HWND_DESKTOP统一处理，desktop-common.c相当于窗口管理器，不同程序无法直接获取其他窗口的位置和大小，由其进行统一管理。desktop包含三个线程，分别负责捕捉键盘、鼠标消息，以及实际消息的处理，以及窗口给desktop的消息交由DesktopWinProc统一处理。

       MinGUI的模拟版本在调试方面虽能使用，但功能实现上有缺失。相比之下，libminigui-1.0.提供了完整的gui、gdi、kernel代码，定义了大部分的画窗套路和动作，只需要关注关键部分和自己定义的动作即可。

       Linux的GUI采用了xwindows，通过socket将xclient进程中的窗口绘制信息传输到xserver，由xserver统一处理。xclient之间互相不知道窗口的位置和大小，因此都通过xserver进行绘制，xserver还包含了窗口管理器。而MinGUI在一个进程的多个线程中实现，不存在窗口管理器与进程间位置信息传递的问题。

       Windows使用wink.sys作为窗口管理器，作为内核态程序，用户态的动态链接库在不同进程间数据段不同，但内核态的数据段统一，因此实现了窗口管理。Windows显示流畅的原因之一在于窗口管理机制与MinGUI的desktop类似，但实现机制有所不同。

       工作繁忙，业余时间进行学习。尽管以前对GUI有过大量无用功，但这次的探索仅用几天时间便有所收获。