别着急，坐和放宽
摘要： BitTorrent协议（简称BT，俗称比特洪流、BT下载）是用在对等网络中文件分享的网络协议程序，通过用户群对用户群（peer-to-peer）的方式实现文件共享，下载速度随着用户数量增加而加快。用户下载后可以继续上传，促进文件分享。使用BT需要下载BT软件，如qBittorrent下载器，并获取BT种子文件。下载速度取决于下载人数，可以通过添加多个tracker服务器来提高下载速度。建议下载后做种，共享资源。
BitTorrent 协议（简称 BT，俗称比特洪流、BT 下载）是用在对等网络中文件分享的网络协议程序。和点对点（point-to-point）的协议程序不同，它是用户群对用户群（peer-to-peer），而且用户越多，下载同一文件的人越多，下载该档案的速度越快。且下载后，继续维持上传的状态，就可以“分享”，成为其用户端节点下载的种子文件（.torrent），同时上传及下载  如何理解呢，你可以理解为 bt 是属于抱团下载，每个人都下载点然后互补剩下的内容，这样能在降低服务器压力的同时也能保持一定的下载速度，而且只要人多，这个速度是很快的 使用 bt 下载 b...
前言 终于填了这个坑，之前写ltcgi文章的时候就一直想把audiolink一起写了，结果拖到现在 介绍 GitHub简介已经解释的很清楚了 AudioLink is a system that analyzes and processes in-world audio into many different highly reactive data streams and exposes the data to Scripts and Shaders. The per-frequency audio amplitude data is first read ...
摘要： LTCGI 是一种优化的即插即用实时区域光解决方案，适用于独立的 Unity 和 VRChat。本文介绍了 LTCGI 的安装步骤和基本使用方法，包括控制器内容解释、漫反射方式、色彩模式、实时视频纹理的应用等。作者强调了与实时视频纹理播放器的结合以及与 audioli nk 联动的可能性。欢迎阅读完整文档以进一步了解 LTCGI 工具的功能和用法。
由于本文配图是传送至xlog的ipfs地址，所以本站的文章图片无法加载；若想更好的阅读体验请前往原站：https://xlog.xiaohan-kaka.me/ltcgi-use 前言 LTCGI 是一种优化的即插即用实时区域光解决方案，使用线性变换余弦算法，适用于独立的 Unity 和 VRChat。免费使用并注明出处。它可以利用Unity内置光照贴图或Bakery在静态对象上获得逼真的阴影。 使用ltcgi可以給vrchat地圖内的物體乃至視頻播放器實現優雅的反射效果，同時也能獲得較好的...
最近看好多人都在为图床问题苦恼，想到自己也曾经为这个问题踩过一堆坑，我就把我的一些经验分享给大家吧，希望大家在选择相关的图床的时候能提供一些参考 backblaze 也叫 b2，前 10g 存储是免费的，存储区域可以选择在美东或美西也有欧洲地区，通过 cloudflare 分发，速度一般 建议一些小图片和插图可以放在 b2，同时图片备份也可以在 b2 放 注册地址 cloudinary 个人一直在用的一家存储平台，算是占据了市场半壁江山吧？（至少 wappalyzer 上面是这么写的）他的计价方式是按点数，一个点数...
摘要： sdxl是一款效果惊艳的AI绘图模型，与普通模型不同，它发布了base模型和refiner模型，通过迭代优化修复图片效果。sdxl模型体积巨大，对电脑配置要求高，但配合lora和cn能出很好的图。出图方法可以使用base模型+图生图或直接选择refiner插件。另外，sdxl支持多风格绘图，建议安装sdxl_styles插件。尽管原生模型表现一般，但这种新的出图思路给AI绘画带来革命，期待更多优秀作品。
前几天简单体验了下sdxl，只能说效果很惊艳，虽然sd的原生模型也就那样，但是xl的思路莫过于给ai绘画打开的新的世代 优化refine sdxl和其他普通的模型不同，此次的模型发布了两个版本，一个是base模型，也就是出图常用的模型，但还有一个refiner模型，这个模型并不参与出图，他做的工作是在迭代的最后阶段介入对图片进行优化修复；也就是说sdxl实际上是一张图需要跑两个模型，base在完成基础的出图后便交给了refiner进行优化。这样做的效果确实相对直接出图好了不止一点，很多容易画崩的地方在sd得到了解决 事实上配合lora和cn是基本能做到出一张很好的图的 缺...
:::info 本文已于 2024-7-5 重写 ::: 前言 很早之前就想过抛弃谷歌统计，主要是功能太多而且很多对我这个小博客来说用不上，早在今年初就听说过 umami 的自建统计了，只不过那个时候的 v1 版本有点问题一直连接不上数据库导致部署失败所以作罢，最近发现 umami 出了 v2，重新尝试了一下成功了，下面我就把我的过程分享出来 准备 首先 umami 使用的是 nextjs 框架，所以你可以选择部署在 vercel, 同时需要一个数据库来存储统计数据，支持 mysql 或者 postgresql，我这边使用的是 supabase 托管的 postgresql 数...