1.腾讯T2I-adapter源码分析（2）-推理源码分析
2.程序员必备的追踪5类AI工具盘点
3.java源文件在哪里，如何查找java的源码源代码？
4.腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
5.这个网站真的太香了！居然可以免费使用AI聊天工具和“智能AI聊天助手”项目源码！追踪！源码！追踪
6.AI与PDE（七）：AFNO模型的源码源码之家的源码有病毒吗源代码解析

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，人们对技术进步的追踪惊叹不已。然而，源码AI绘图的追踪可控性一直是痛点，仅凭描述词控制图像并不尽如人意。源码为增强AI图像的追踪可控性，Controlnet和T2I-adapter等技术应运而生。源码本文将通过解析T2I-adapter的追踪推理源码，揭示其工作原理。源码

       本文将深入剖析推理部分的追踪代码，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，查源码我们逐步揭示了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。

程序员必备的5类AI工具盘点

       在软件开发领域，人工智能技术正在飞速发展，推动了创新和进步。从代码生成到自动化测试，AI工具正在改变软件开发的方式和未来。以下将为您盘点软件开发领域中最具创新性和影响力的5类AI工具。

       一、编程辅助AI工具

       1. GitHub Copilot：由GitHub与OpenAI合作开发的智能代码补全和生成工具，与程序员常用的代码编辑器无缝集成，超过数百万人在使用。

       2. CodeGeeX：国内人工智能公司智谱AI开发的免费AI编程工具，支持多种编程语言，实现代码的生成与补全、自动添加注释、代码翻译以及智能问答等功能。

       3. Codeium：基于AI技术构建的AI代码编程工具，提供代码自动补全和搜索功能，帮助开发人员更快、更高效地编写代码。

       二、代码Review AI工具

       1. DeepSource：自动代码审查和分析工具，支持多种编程语言，提供静态代码分析规则，检测潜在的代码错误、安全漏洞和代码风格问题。

       2. DeepCode AI：基于AI的代码审查工具，使用机器学习算法分析代码库，识别潜在的安全漏洞、错误风险和性能问题。

       三、代码测试AI工具

       1. CodiumAI：AI代码测试和分析工具，智能分析开发者编写代码、文档字符串和注释，提供测试建议和提示。

       2. Testim：基于AI的现代UI测试工具，提供快速、低代码编写和代码定制功能，自愈式人工智能定位器，以及用于高效扩展质量程序的TestOps工具。

       四、源码制作代码重构AI工具

       1. Sourcery：自动代码重构工具，分析代码并自动应用一系列重构模式和最佳实践，提高代码的可读性、性能和可维护性。

       五、代码阅读AI工具

       1. Cursor：AI代码生成工具，自动生成高质量的代码，也可用于阅读项目源代码。

       更多AI工具请点击InteHub AI工具导航网（）查找。

java源文件在哪里，如何查找java的源代码？

       工具如何查找源代码

       1、首先打开电脑的ie浏览器进去，如下图所示。进入ie浏览器首页后，点击查看，如下图所示。在查看菜单下选择源，如下图所示。最后打开源就看到本网页的源代码了，在最下方，如下图所示。

       2、第二种方法就是根据浏览器状态栏或工具栏中的点击“查看”然后就用一项“查看源代码”，点击查看源代码即可查看此网页的源代码源文件。

       3、首先打开谷歌浏览器(GoogleChrome)，任意打开一个网页(例如百度)，在浏览器右上角的菜单中找到更多工具开发者工具并打开(也可以直接按F打开)。

       4、要查看基于SpringBoot的Java项目的代码，您需要进行以下步骤：查看项目结构：您可以在部署项目的位置找到项目文件夹。打开项目文件夹并查看项目结构。

       5、可以设置路径映射和搜索路径，帮助工具查找实验中引用的文件。

怎么通过快捷方式找到原文件?

       1、具体操作方法是：打开Word软件，选择“文件”-“信息”-“管理文档”-“恢复未保存的文档”。

       2、通过快捷方式找到源文件。将光标选中快捷方式。点击右键弹出菜单栏。点击最下方的属性。点击左下方打开文件所在位置选项。找到该文件的源文件。

       3、在那个快捷方式那里，制作源码右键，属性，然后选择下面那里的“打开文件位置”，然后把那个“原文件”拖到桌面就可以了。

       4、文件变成快捷方式怎么恢复？在桌面或文件夹中找到有问题的快捷方式，右键单击并选择“删除”，然后重新创建一个新的快捷方式。

绝对路径不管源文件在什么位置都可以非常精确地找到

       1、绝对路径是指目录下的绝对位置，直接到达目标位置，通常是从盘符开始的路径。完整的描述文件位置的路径就是绝对路径，以web站点根目录为参考基础的目录路径。

       2、我们可以根据该路径明确地找到所对应的文件(夹)。

       3、绝对路径：一般是指文件在所在盘符的位置，而且是从盘符开始算起，如某文件位于“C：\ProgramFiles\JiangMin”下面，那么这个路径就是它的绝对路径。

       4、绝对路径是指目录下的绝对位置，直接到达目标位置。物理路径指的是某一台计算机本地的路径，以盘符开头，例如C：\、D：\temp等等。

       5、绝对路径：就是文件在本地硬盘上的真正路径即URL和物理路径。相对路径：相对与某个基准目录的路径(一般针对web目录而言，包含Web的相对路径）。

计算机中路径相关的查找器是什么?

       路径查找器协议就是为了支持模块和已初始化包的导入，也为了给命名空间包提供组成部分，路径条目查找器必须实现find_spec()方法。find_spec()接受两个参数，即要导入模块的完整限定名称，以及（可选的）目标模块。

       第一个查找器就是简单的在package.preload表中查找加载器。第二个查找器用于查找Lua库的加载库。它使用储存在package.path中的路径来做查找工作。查找过程和函数package.searchpath描述的一致。

       ai路径查找器是一款关于查找ai路径的选择器，ai路径查找器分割不了是查找器的分割方式没选对。查找器（finger）是告诉你姓名及其电子邮件地址的程序。

       元路径就是程序开发中最小的单元。当指定名称的源码生成模块在sys.modules中找不到时，Python会接着搜索sys.meta_path，其中包含元路径查找器对象列表。这些查找器按顺序被查询以确定它们是否知道如何处理该名称的模块。

怎么在相册里选中一张片后获得它的绝对路径

       1、首先确定源文件在什么位置，如果的文件名和源文件在同一级，可以直接引用。

       2、首先，打开手机桌面，点击打开相册，然后进入下一步。其次，进入图库后，以“相册”文件夹为例，在显示的相册中找到需要查找的照片，如下图所示，然后进入下一步。

       3、你好，保存手机里的照片应该到图找就可以找到。

       4、编辑”（或长按要移动的照片）--选择“剪切”--返回到要移入的文件夹中--点击“粘贴”；整个文件夹移动：操作方法：文件管理--长按要移动的相册--剪切--返回到要移入的文件夹中--点击右下角的“粘贴”。

西马移动硬盘中文件的源位置在哪里查找

       验，建议大家用下列方法试一下：方法一：移动硬盘盘符X--右键属性--工具--查错--开始检查，在“自动修复文件系统错误”前打钩，然后点击“开始”，检查完毕后，打开移动硬盘即可显示其中的所有文件。

       双击原来系统盘所在分区。进入之后，双击“用户”文件夹。进入文件夹之后，接着双击“Administrator”文件夹。进入之后找到“桌面”文件夹并点击打开。进入之后就可以看到存放在桌面的文件了。

       移动硬盘里的文件总是提示不在目录里解决办法：打开我的计算机，在需要修复的磁盘上单击右键，选择属性。在弹出的属性窗口中点击工具选项卡，在查错里面点击开始检查。

       点击“RecovertoLocalDrive”后面的“Browse”按钮，在弹出的窗口中选择好目标目录即可。

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，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。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。

这个网站真的太香了！居然可以免费使用AI聊天工具和“智能AI聊天助手”项目源码！！！

       在AI技术日益盛行的今天，许多开发者都在寻找免费且好用的AI工具。我经过三个月的探寻，终于发现了一个宝藏网站——云端源想！它不仅提供免费的AI聊天工具，还有令人惊喜的项目源码可以领取，对于编程新手和进阶者来说，简直是福音！

       这个网站近期已正式上线，我强烈推荐的原因有三：首先，免费AI聊天工具和源码的双重福利，对于需要项目实战和提升技能的开发者来说，就像是及时雨；其次，网站的“微实战”版块提供了针对性强、价格亲民的项目实战项目，如商城支付功能，能快速提升开发效率；再次，智能AI工具中的问答功能尤其实用，能帮助解决写代码时的难题。

       在社区动态中，你可以找到休息时的轻松分享，而在编程体系课部分，虽然与其他网站相似，但云端源想的提炼知识点设计使得学习更加有针对性。在线编程功能则提供了协作开发的平台，而论坛则汇集了高质量的技术文章，供你参考和学习。

       总的来说，云端源想网站不仅提供了丰富的免费资源，还通过实用的工具和学习资源，帮助开发者提升技能，是值得推荐的工具平台。别犹豫，赶快通过下方链接去体验这个网站的福利吧！

AI与PDE（七）：AFNO模型的源代码解析

       本文旨在解析AFNO模型的源代码，帮助读者理解模型细节与主干结构。首先，AFNO模型的主干框架在afnonet.py文件中定义，通过类AFNONet实现。模型的核心功能封装在多个类与函数中，依据代码注释逐步解析。

       在代码中，forward_features函数负责模型的核心逻辑，包括patch切割与mixing过程。这些操作由PatchEmbed类实现。位置编码self.pos_embed通过高斯初始化得到，增加模型的表示能力。

       关键模块AFNO2d位于代码中，它基于FNO的原理，负责处理输入数据。AFNO2d模块在forward_features函数中通过循环调用，实现数据的转换与混合。

       经过数个L layer处理后，模型进入类似解码器的结构，用于将中间结果映射为目标结果。这一过程通过self.head(x)实现，以解决特定分类问题。

       本文通过梳理代码流程与结构图，直观展示了AFNO模型的工作原理。读者可参考AFNO的GitHub源代码与论文，深入理解细节。后续文章将继续探讨基于AFNO模型框架的其他应用，如FourCastNet。

AI辅助编程插件：Sourcegraph Cody

       Sourcegraph Cody插件是一款免费的开源AI编码助手，提供代码编写、修复和自动完成功能，并能回答编码相关问题。Cody获取整个代码库的上下文，生成更好的代码，使用广泛的API、impl和习惯用法，同时减少代码混淆。虽然支持基本的聊天功能，但其专注于解决编程问题，不涉及与话题无关的对话。Cody适用于VS Code等开发工具，安装后需通过Sourcegraph账号授权。

       以下是Cody插件的安装和使用步骤：

       1. 访问Cody官网获取安装指导。

       2. 插件安装后需授权，对于VS Code用户，通过登录Sourcegraph账号即可使用。

       3. 对于其他IDE如IDEA，需安装插件后在设置中输入Access tokens。在Sourcegraph官网创建新的token密钥，保存到IDEA的Cody设置中。

       4. 使用Cody时，只需输入代码问题或请求解释，如解释源码类的方法。

       Cody插件提供免费使用，相比其他非官方插件，其功能和价值较高，适合编程人员作为日常辅助工具。通过集成Cody，可以提高代码开发效率，解决编程问题，推荐给广大编程爱好者和专业人士使用。