1.有什么推荐的下载开源游戏代码?
2.ygomobile官网下载安卓ygomobile
3.网站整站下载器哪个好用？
4.腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练

有什么推荐的开源游戏代码?

       探索GitHub游戏区，发现众多优秀开源游戏项目，王源网站本文推荐以下五款游戏，码下码均支持中文，载源适配Windows、下载Linux、王源网站菜刀源码分析macOS系统。码下码

       1. Wesnoth（韦诺之战）：免费开源的载源回合制策略游戏，背景为夺回韦诺的下载王位，提供丰富地图、王源网站兵种和种族，码下码支持DIY地图和在线多人战役，载源玩法自由度高。下载缺点是王源网站攻击命中概率低，可能引起玩家血压上升。码下码

       下载：wesnoth.org

       C++源码：github.com/wesnoth/wesn...

       2. Teeworlds：复古多人在线射击游戏，以卡通画面、简单物理引擎和经典兵器为特色，支持最多名玩家对战，提供单人、团队、夺旗等竞赛模式。游戏刺激，考验操作。

       下载：teeworlds.com

       C++源码：github.com/teeworlds/te...

       3. Mindustry（像素工厂）：资源为核心的战略沙盒游戏，通过收集资源升级科技，解锁武器，保护基地，支持Android设备。游戏上手容易，点播源码 vue但难度逐渐增加，容易让人沉迷。

       下载：mindustrygame.github.io...

       Java源码：github.com/Anuken/Mindu...

       4. shapez.io（异形工厂）：益智类游戏，目标是通过建造工厂生产图形，操作简单，随着关卡深入难度增加，挑战性大。

       在线试玩：shapez.io

       JS源码：github.com/tobspr/shape...

       5. Veloren：独立像素风格RPG游戏，灵感来源于《塞尔达传说：旷野之息》等，玩家可以制作道具、合成物品、战斗升级、驯养生物，探索地牢洞穴，进行空中滑翔，与NPC交易。游戏拥有广阔开放世界，素材和音乐原创，维护时间长。

       下载：veloren.net/download

       Rust源码：github.com/veloren/velo...

       这次探索GitHub游戏区，发现开源游戏项目不仅玩法丰富，而且维护时间长，经过时间打磨，愈发珍贵和经典，展现了开源精神的卓越价值。

ygomobile官网下载安卓ygomobile

       关于ygomobile官网下载安卓，ygomobile这个很多人还不知道，今天来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！小白源码19.9

       1、一、作者不同ygopro：原作者来自中国大陆，为一款实现《游戏王》卡牌游戏在PC上自动完成各种效果处理的联机游戏软件。

       2、2、ygomobile：原作者是外国人基于ygocore源码开发。

       3、二、特点不同ygopro：软件引擎主要使用C++语言进行编写实现，而卡片效果则主要使用lua语言编写成一个个独立的脚本来实现。

       4、2、ygomobile：仅能连接内置平台服务器，且卡表为TCG，难以进行约战。

       5、三、优势不同ygopro：此软件为开源软件，任何人可以免费使用或者对其进行修改，其源代码托管在github网站上。

       6、2、ygomobile：ygomobile的优点是有AI模式。

       7、百度百科-ygopro百度百科-游戏王ygocore。

网站整站下载器哪个好用？

       如今，越来越多的人开始创建网站，随之而来的算命抽签源码是建站方法的多样化，以及工具的便利性。网站整站下载器就是这样的工具之一，它能够在你设定的时间自动登录到你指定的网站，下载你所需的内容。这种工具能够下载网站的所有静态页面和动态数据，让你能够在离线状态下浏览整个网站，节省了大量时间和精力。那么，究竟哪款网站整站下载器使用起来最方便呢？让我们一起来了解下！

       1. Teleport Pro（用户最多）

       Teleport Pro，曾被称为网站整站下载器，但请注意，它并不能真的下载整个网站的文件，这是一个常见的误解。它实际上是将动态页面以静态形式保存到本地，这样你就可以在本地下浏览这些页面了。虽然技术上没有太复杂，但在某些情况下，它能大大简化我们的操作。它的实用性是众所周知的，如果你还没用过，可以试试看。这里提供破解版，但个人发现不注册也能正常使用，尽管可能有使用次数限制。官网售价为$.，似乎有些贵。官网提供的最新版本是1.，英文版，球赛转播源码而我提供的是1.的汉化版，两者在功能上没有太大区别，可以放心使用。

       2. 超级网站整站下载器

       这款下载器采用了全新的挖掘引擎，内容获取更为精准和人性化。除了动态下载技术，还提供了云字典，能够快速从FTP获取网站源代码，并拥有更新的资源中心，共享每一条代码，帮助站长们走得更顺畅。

       3. PSearcher(整站下载工具)

       用户只需指定一个起始网址，PSearcher就能沿着起始网页的超链接搜索相关网页，并批量下载网站、论坛里的、flash等文件。它还支持国际网站，即支持世界各国语言的网页。

       4. 远洋整站下载工具

       远洋整站下载工具能下载指定网站的所有内容，真正实现了看到就能下载的功能。

       5. 我若为王整站下载工具

       我若为王是一款免费的网页下载工具，基于简单的wget命令，下载时会创建wget临时文件，完成后会自动删除。

       6. WebDown(网站下载器)

       WebDown是一款新型的离线浏览器，能方便地批量下载网站的全站资源，无论是所有网页、，还是特定目录的文件。

       7. 网页模板蜘蛛(网站模板下载器)

       网页模板蜘蛛是专门用来下载网站模板的工具，操作简单，能轻松下载许多网站的JS、CSS和。

       8. ppdownloader（下载国外网站大图）

       ppdownloader专门用于批量下载国外网站的大图，有需要的朋友可以尝试使用。

       以上就是八款好用的网站整站下载器，如果觉得有适合你的，欢迎下载使用！更多精彩内容，请继续关注我们的网站。

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。