1.【笔记】UE5 Shader 调试工具 - Microsoft PIX
2.Mo 人工智能技术博客图像翻译——pix2pix模型
3.ImageMagick支持格式
4.谁可以告诉我魔方的代码！！！
5.ffmpeg + cuda(cuvid) 硬解码+像素格式转换(cpu主导)实战

【笔记】UE5 Shader 调试工具 - Microsoft PIX

       为了有效地调试使用DX的着色器，开发者通常需要一个高效且可靠的工具，微软的springboot自动装配源码解析PIX调试工具就是这样一个理想的选择。与RenderDoc相比，PIX能够提供更全面、准确的调试信息，具体包括：

       - 强大的性能分析和回放功能

       - 显示着色器符号，方便调试源代码

       - 精确的渲染时间duration值

       在开始之前，需要确保你的渲染引擎使用的是DX RHI（渲染硬件接口），这是成功使用PIX的基础。为了避免插件冲突导致的崩溃，必须先禁用RenderDoc插件，确保PIX插件被正确配置。

       在配置文件ConsoleVariables.ini中，调整Shader编译相关设置，为接入PIX打下良好的基础。

       按下PrintScreen或F键进行截帧操作，观察系统提示完成截图。在不同系统下，可能需要调整快捷键以避免与系统功能冲突。

       利用PIX附着到Unreal的进程，同时开启Analysis模式，主动净量指标源码确保进行开发者模式设置，以获取详尽的调试信息。

       在打开的游戏或编辑器中，截帧后进行分析，选择需要调试的DrawCall和具体Shader资源，以深入了解渲染管线的工作过程。深色主题的视觉体验虽然酷炫，但在读取代码时可能不够清晰，因此，调整主题到更利于阅读的白底配色。

       记得检查在编译设置中已启用Shader符号信息，以获取额外的调试支持。当启用Shader符号信息时，确保编译选项中不包含某些不必要的优化标志。

       Pix目前不支持调试DX或Vulkan，但这并不意味着它不是一个强大的调试工具，其在DX上的功能强大且实用。

       最后，深入理解和应用DirectX 管道中的关键概念，如Pipeline State、Root Signature、Input Assembler、Vertex Shader和Pixel Shader以及Output Merger，对优化和调试有着重要影响。只做波段附图源码它们共同构成了渲染流程的核心，理解它们将帮助你在开发过程中更加得心应手。

       要深入使用这些知识和工具，参考微软官方文档和教程，比如微软的GPU捕获、Pix下载指南、如何将开发者设备配置为启用Pix、如何职业游戏开发者使用Pix提高在Xbox和Windows上的游戏质量等相关文章。

       这便是PIX为DirectX 着色器调试提供的全面支持和深究其功能以优化性能的过程概览，希望对你的开发旅程有所帮助。

Mo 人工智能技术博客图像翻译——pix2pix模型

       在图像处理的探索中，一项革命性的技术——Pix2pix，正在将输入图像翻译成所需的输出，如同语言间的流畅转换。Pix2pix的目标是构建一个通用架构，以解决这种跨领域的转换问题，避免为每种功能单独设计复杂的损失函数，从而实现高效的一体化处理。

       其核心理念在于结构化损失的引入。传统方法往往将输出空间视为无序的，Pix2pix则凭借条件生成对抗网络（cGAN）的力量，学习如何捕捉输出与目标的整体结构，使之更具可预测性和一致性。

       借鉴了cGAN的腾讯物联网os源码精髓，Pix2pix并不局限于特定的应用场景，而是采用了U-Net生成器和卷积 PatchGAN 辨别器，确保了生成图像的高质量和精准度。生成器的设计特别考虑了高分辨率输入与输出之间的结构对应，使得输出图像与实际内容更为贴近。

       损失函数是Pix2pix的灵魂所在，它结合了对抗损失和L1 Loss，旨在确保输入与输出的相似度，同时保持细节清晰。最终的优化目标是这两者之间的平衡，以达到最佳的生成效果。

       网络架构中，convolution-BatchNorm-ReLu模块被广泛应用，生成器和判别器的协同工作确保了图像的转换质量。U-Net的Encoder-Decoder结构，通过跳过连接连接对应层，弥补了L1和L2损失可能带来的边缘模糊。Pix2pix引入的patchGAN结构，增强了局部真实性的判断，提高了训练的效率和精度。

       在实际操作中，Pix2pix的实现源码可以在pytorch-CycleGAN-and-pix2pix项目中找到。train.py和test.py脚本根据用户选择的选项动态创建模型，如pix2pix_model.py（基础GAN结构）和colorization_model.py（黑白转彩色）。直播源码可以拿吗models文件夹则包含了各种基础模型、网络结构以及训练和测试设置的选项。

       重点在于Pix2Pix模型的广泛应用，它是一对一的映射，特别适合图像重建任务，但对数据集的多样性要求较高。论文要点包括cGAN的条件设定、U-Net的高效结构、skip-connection的连接策略以及D网络输入的对齐方式等，这些都是提升生成效果的关键。

       在Mo平台上，你可以体验到如建筑草图转照片的Pix2PixGAN实验，实时感受图像翻译的魅力。同时，如果在使用过程中遇到问题或发现有价值的信息，欢迎随时与我们联系。

       总的来说，Pix2pix以其强大的架构和创新的损失函数，引领着图像翻译技术的发展。无论是学术研究还是实际应用，都有丰富的资源可供参考，包括论文1、官方文档2，以及开源代码3等。

       Mo人工智能俱乐部，作为支持Python的在线建模平台，致力于降低AI开发门槛，提供丰富的学习资源和实践环境，欢迎加入我们，共同探索人工智能的无限可能。

ImageMagick支持格式

       ImageMagick支持超过种格式，包括A, ART, AVI, AVS, B, BIE, BMP, BMP2, BMP3, C, CACHE, CAPTION, CIN, CIP, CLIP, CLIPBOARD, CMYK, CMYKA, CUR, CUT, DCM, DCX, DNG, DOT, DPS, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EPT2, EPT3, FAX, FITS, FPX, FRACTAL, G, G3, GIF, GIF, GRADIENT, GRAY, HDF, HISTOGRAM, HTM, HTML, ICB, ICO, ICON, JBG, JBIG, JNG, JP2, JPC, JPEG, JPG, JPX, K, LABEL, M, M2V, MAP, MAT, MATTE, MIFF, MNG, MONO, MPC, MPEG, MPG, MSL, MTV, MVG, NULL, O, OTB, P7, PAL, PALM, PATTERN, PBM, PCD, PCDS, PCL, PCT, PCX, PDB, PDF, PFA, PFB, PGM, PGX, PICON, PICT, PIX, PJPEG, PLASMA, PNG, PNG, PNG, PNG8, PNM, PPM, PREVIEW, PS, PS2, PS3, PSD, PTIF, PWP, R, RAS, RGB, RGBA, RGBO, RLA, RLE, SCR, SCT, SFW, SGI, SHTML, STEGANO, SUN, SVG, SVGZ, TEXT, TGA, TIF, TIFF, TILE, TIM, TTC, TTF, TXT, UIL, UYVY, VDA, VICAR, VID, VIFF, VST, WBMP, WMF, WMFWIN, WMZ, WPG, X, XBM, XC, XCF, XPM, XV, XWD, Y, YCbCr, YCbCrA, YUV。

       在许多服务器上，甚至个人站点都提供了ImageMagick的下载。推荐访问ImageMagick的官方主页获取最新版本的源码包。以ImageMagick-5.5.6.tar.gz为例，Linux安装步骤如下：

       首先解压源码包：tar zxvf ImageMagick-5.5.6.tar.gz

       进入解压后的目录：cd ImageMagick-5.5.6

       配置安装：./configure

       编译安装：make all

       以超级用户身份安装：su 或 sudo（在Debian/Ubuntu系统上直接执行sudo aptitude install imagemagick即可安装）

       安装后，记得将函数库目录添加到/etc/profile文件中的LD_LIBRARY_PATH环境变量，同时确保在/etc/ld.so.conf中包含该路径，并运行ldconfig以确保应用能正确找到ImageMagick库，避免出现运行问题。

谁可以告诉我魔方的代码！！！

       要制作魔方，首先需访问一个特定的网站进行操作。在该网站，你需要完成以下步骤进行注册与魔方生成：

       1. 登录网站，点击顶部的“Sign up for free!”按钮。

       2. 选择注册页面，依次输入用户名、密码、电子信箱、邮编与出生年月日（出生年份后可随意填写）以及性别。

       3. 点击提交注册按钮，完成注册。

       4. 进入会员登录页面，输入用户名与密码，点击“login”。

       5. 选择“Upload Pix”上传，建立你的画册。

       6. 选择，添加至画册，点击“Upload Pics Now！”上传。

       7. 上传后，点击右侧的“Create a Photo Flick™”。

       8. 选择活动浏览器，使用电子相册或“Acrobat Cube”。

       9. 确定后点击“continue”，进入画册页面选择。

       . 选择6张，点击“continue”，看到生成的透明魔方。

       . 选择魔方尺寸与是否透明，点击“Redisplay”更新。

       . 复制“Photo Flicks Posting Code”下的代码。

       . 按照上述流程，可获取不同浏览器的代码。

       . 通过“Member login”按钮可再次访问注册页面。

       注意事项：仅支持.jpg与.gif格式，大小不超过K。代码中的“width"与"height"可调整魔方大小。数量应符合浏览器的自定义数量，否则显示可能不流畅。

       具体发布方法包括：在文章中点击“发表文章”，填写目录与显示源代码框，粘贴代码后发表；或在首页两侧空白处，添加空白面板，粘贴代码并保存。

       以下是一组卡通女孩头像魔方代码，供您尝试：

ffmpeg + cuda(cuvid) 硬解码+像素格式转换(cpu主导)实战

       理解并实践ffmpeg与cuda(cuvid)在硬解码及像素格式转换中的应用，需要细致地分析不同组件的功能与限制。首先，强调的是cuvid与VDPAU并非直接可相互替代的组件，其使用成本较高。

       在使用cuvid进行硬解码时，需注意CUVID源代码不支持rtsp视频流数据的创建，因此无法通过rtsp地址获取视频流。相反，它支持视频文件的读取。

       编译和运行过程涉及到生成raw.out文件，而文件生成的效率和CPU或GPU的使用率是评估解码性能的关键指标。在进行解码时，CPU和GPU的使用情况是衡量资源分配是否优化的重要因素。

       在C++音视频开发的学习资源中，有免费分享的学习资料、视频以及路线图，内容涵盖了C/C++、Linux、FFmpeg、WebRTC、RTMP等技术，适合对音视频流媒体开发感兴趣的人士。如果对此感兴趣，可以加入相关的学习交流群以获取更多资源。

       在面对具体问题时，例如GPU解码后帧的像素格式转换问题，直接在GPU中实现AV_PIX_FMT_CUDA->AV_PIX_FMT_BGR的转换面临限制。首先，尝试使用CPU进行转换（方式1），但遇到了"bad src img pointers"的问题，原因是GPU解码后的帧在系统内存中仍保持原始格式，这使得sws_scale无法直接完成转换。

       接着，尝试直接在GPU上进行像素格式转换，但结果失败，原因是GPU硬件的转换限制，以及转换操作受制于特定的格式限制列表。通过GDB调试，发现目标帧的格式转换受到严格限制，不支持从AV_PIX_FMT_CUDA直接转换到AV_PIX_FMT_BGR。

       最后，解决该问题的方法是通过CPU主导的方式进行像素格式转换。首先，从GPU解码得到的帧中转换为AV_PIX_FMT_NV格式，该格式支持YUV数据到RGB的转换，从而实现了从AV_PIX_FMT_CUDA到AV_PIX_FMT_BGR的完整转换过程。通过这种方式，不仅解决了GPU直接转换限制的问题，也优化了整体的解码和数据处理流程。